目標と優先順位の設定

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。
  • 目標に基づいて、最初に導入する Sales Cloud Einstein 機能を決定する。
  • ロールアウトの成功に寄与する要因を特定する。
  • ロールアウトの成功を測定する総計値を定義する。

目標の特定と機能の優先順位付け

Honeydew の課題をリストにすることは、Sales Cloud Einstein で何ができるかを理解するための最初のステップです。長いリストを見て、Eleanor はまた少し圧倒されましたが、すぐに Sayuni が語った内容にはいくつかの共通テーマがあることに気付きます。

Honeydew での Sales Cloud Einstein のテーマ
  1. Honeydew は、インサイドセールス職務に多くの新卒者を採用しているため、それらの営業担当がマネージャからの支援なしで何をすればよいかを理解できるようにする必要があります。
  2. 経験豊富な営業担当は、多くの商談を引き受けているため、成立の可能性が低い商談で時間を無駄にしていられません。
  3. 営業マネージャは、営業担当が自分で何をすべきかを判断してほしいと願っていますが、介入して支援を行うべき状況を知る必要もあります。

優先順位を表しているクリップボード

これらのテーマが Honeydew の目標になります。次に、Eleanor は目標に対応するように Sales Cloud Einstein の機能に優先順位を付けたリストのドラフトを作成し、そのリストを Sayuni に見せます。

フェーズ 機能 影響
1 Einstein リードスコアリング 経験が浅い営業担当はマネージャがあまり関与しなくてもリードの優先順位付きリストに基づいて業務を行います。
Einstein 商談スコアリング 多くの仕事を抱える経験豊富な営業担当は商談の優先順位付きリストに基づいて業務を行うことで、成立の可能性が高い商談に集中できます。

営業マネージャはスコアが低い商談に注目し、営業担当を支援します。

営業マネージャはパイプラインの状況を理解し、関連情報を他の人と共有します。

2 Einstein 活動キャプチャを備えた受信箱 営業担当はコンテキストの切り替えや手動での活動の記録を減らすことができ、データ品質が向上し、より多くのインサイトが生成されます。

Einstein 活動キャプチャに含まれる活動総計値を使用することで、営業マネージャは介入して支援すべき状況を知ることができます。たとえば、マネージャがリードリストビューに [無効な日数] 項目と [リードスコア] 項目を追加することが考えられます。そうすると、スコアが高く、活動がないリードを確認できます。

Einstein 自動取引先責任者 営業担当のデータ入力が削減され、取引先責任者のデータ品質が向上します。
Einstein 商談インサイト 営業担当は、商談への関連性が高い予測、アラーム、通知を使用して、次に何をすべきかを知ることができます。
Einstein 取引先インサイト 顧客のビジネス開発やその重要な時機に関する情報は、営業担当が顧客との関係を維持するのに役立ちます。
3 Einstein 売上予測 営業マネージャは、売上予測の精度を高め、売上予測を取得し、営業チームの状況を追跡します。
Sales Analytics アプリケーション Salesforce データに基づく直感的な視覚化により、営業担当はインサイトをすばやく実行に移すことができます。営業担当には、最新の商談成立、成立率、平均商談金額が表示されます。Analytics では目標と信頼できる売上予測に重点が置かれます。

成功を測定する総計値の定義

課題を特定して機能に優先順位を付けることは、成功するロールアウトの 1 つの要素です。ただし、何を成功とみなすのでしょうか? Eleanor は Honeydew の目標を使用して、ロールアウトの第 1 フェーズの機能に対して具体的な成功総計値を定義します。

目標 Sales Cloud Einstein の機能 成功の指標
経験の浅いインサイドセールス担当者がどのリードに重点を置けばよいかを判断できるようにする。 Einstein リードスコアリング リードの取引開始率が X% 向上する。

リードの取引開始までの時間が X 日短縮される。

経験豊富なフィールドセールス担当者が適切な商談に貴重な時間を費やせるようにする。 Einstein 商談スコアリング 商談成立率が X% 向上する。

商談成立までの時間が X 日短縮される。(Eleanor はスコアが高い商談とスコアが低い商談に異なる総計値を使用します。)

営業マネージャが、どの営業担当が適切な見込み客や商談に取り組んでいるかを特定し、営業担当にサポートが必要な状況を判断できるようにする。 Einstein リードスコアリング

Einstein 商談スコアリング

商談パイプラインが X% 増加する。

マネージャによるコーチングがあった商談の X% が最終的に成立する。

お客様が成功を測定できるように、Sales Cloud Einstein には Einstein Analytics 上に構築されたいくつかの標準ダッシュボードが付属します。一部の機能は、標準のレポートとダッシュボードでもサポートされています。さらに、Sales Analytics アプリケーションを使用すると、セールスデータに関するより深いインサイトを得られます。

リードの取引開始率を測定するために Eleanor はリードスコアリングダッシュボードに含まれているリードスコア別の取引開始率レポートを使用する予定です。ただし、まずは Honeydew の営業担当がリードスコアリングをしばらく使用して、レポートに必要なリードの取引開始データが生成されるようにする必要があります。リードと取引開始の量に応じて、レポートに意味のある情報が表示されるのに十分なデータが蓄積されるには、1 週間から数か月かかります。

Eleanor は営業マネージャと営業担当がビジネスに対する商談スコアリングの影響を表示するために使用できるカスタムレポートタイプを作成します。

ライセンス割り当て方法についての戦略の策定

Eleanor は 50 個の Sales Cloud Einstein ライセンスを手渡されましたが、すぐにすべてを割り当てたくはありません。ライセンスを割り当てる前に、彼女は対象を絞り、ゆっくり進める方法を考えました。(ライセンスの割り当て方法については後で説明します。)

  1. パワーユーザを特定する: Sayuni の協力を得て、営業チームで特に経験豊富な数人のメンバーを特定します。これらのパワーユーザは一般的な営業サイクルから何が予測されるかを知っていて、Einstein 予測モデルの精度をすばやく評価できます。
  2. パイロットグループにライセンスを割り当てる: 小規模なパイロットグループにはパワーユーザとその他の意欲的な参加者が含まれます。パイロットを 1 四半期にわたって継続することで、営業サイクル全体で結果を確認できるようにします。
  3. 調整を行う: パイロットユーザのフィードバックに基づいて、Einstein の分析から一部の項目を除外することでモデルを調整します。(詳細は後で説明します。)
  4. より広い範囲のグループにライセンスを割り当てる: 営業担当が Einstein から何を期待できるかを知っていて、ユーザ利用率が高くなると確信できたら、Sales Cloud Einstein をより多くの営業担当にロールアウトします。

Honeydew にはインサイドセールス担当者、フィールドセールス担当者、営業マネージャ向けの目標があるため、ロールアウトの早い段階でそれらの各グループからのユーザを含めます。ライセンスの割り当てを開始するときには、さまざまなペルソナや関係者を含めることをお勧めします。