Salesforce Data Cloud について知る

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。

Salesforce Data Cloud について説明する。
Data Cloud のしくみを説明する。

Trailcast

このモジュールの音声録音をお聞きになりたい場合は、下記のプレーヤーを使用してください。この録音を聞き終わったら、必ず各単元に戻り、リソースを確認して関連付けられている評価を完了してください。

世界 No.1 の AI CRM にネイティブな唯一のプラットフォーム

今日、お客様の 71% が、企業とのすべてのやり取りがパーソナライズされることを期待しています。

企業はかつてない規模で顧客に関するデータを収集しています。ところが、企業が利用するアプリケーションの数は平均で 1,000 種を超えることから、こうしたデータの収集はサイロ化されていて、顧客データや顧客とブランドとのやり取りのデータも 1,000 通りを超えるバージョンがあると考えられます。多くの企業は、データウェアハウス、データレイク、またはデータレイクハウスに投資することでこの問題を解決しようと試みました。すべてのデータを Snowflake、AWS、または Databricks に保管している企業もあります。しかし、データウェアハウス、データレイク、データレイクハウスには 1 つとして同じものはないように見えます。つまり、そこにあるデータの構造やデータとカスタマーエクスペリエンスとのつながりも、それぞれ異なるということです。

Data Cloud は、すべてのデータを顧客のために活用できるようにします。Salesforce Platform の深部に組み込まれているため、外部の任意のデータレイクやウェアハウスで CRM 内のアクションやワークフローを促進できるようになりました。Data Cloud は、データを 1 つにまとめるだけではありません。顧客を中心に組織全体を結び付け、エクスペリエンスを向上させ、成長を促進します。

エンタープライズデータを統合

Data Cloud はデータサイロを解消し、1 つのプラットフォームからあらゆるエンタープライズデータにアクセスし、それを活用できるようにします。コネクタライブラリや Snowflake、Redshift、BigQuery、Databricks からのゼロコピーインテグレーションを活用して、構造化データと非構造化データ (PDF、メール、通話トランスクリプト) を Salesforce にシームレスに統合します。

メタデータの強みを活用

Data Cloud は、Salesforce の基礎であるメタデータレイヤーを基盤としています。このレイヤーは、すべての Salesforce アプリケーションと Einstein AI、自動化のための Flow、UI のための Lightning、詳細なプロコードのカスタマイズのための Apex などのローコードプラットフォームサービスとを統合するにあたっての共通言語となるものです。

AI を通じたデータの活用

Data Cloud なら、自社のデータでグラウンディングされた生成 AI の強みを発揮して、費用のかさむモデルのトレーニングなして、信頼でき、安全で、関連性の高い結果が得られます。さらに、Bring Your Own Model により外部の予測モデルとシームレスに統合し、ワークフローやインサイトが向上します。

このリアルタイムの顧客識別グラフは、顧客データの追加に伴って動的に変化します。このデータは、Salesforce 全体で有効化できるため、どの企業もパーソナライズされたエクスペリエンスを創出できます。さらに、Data Cloud のリアルタイムデータにより、フローによる自動化、Einstein によるインテリジェンスが強化されます。この機能がすべて信頼された Hyperforce インフラストラクチャ上に構築されています。Salesforce 全体が自動化、インテリジェント化、リアルタイム化されるため、どの企業もコストの削減、時間の節約、収益の増加を実現できます。

Salesforce 全体のカスタマーエクスペリエンス

Data Cloud によって、どのチームも価値あるエクスペリエンスを創出できます。

チーム	Data Cloud を使用したエクスペリエンス
営業	すべての営業担当者は、顧客とのビデオ通話や音声通話中にリアルタイムのガイダンスを受け取り、その内容を会話に適応させて顧客へパーソナライズされた提案を行えます。
サービス	コンタクトセンターから現場まで、すべてのサービス担当者にリアルタイムのアラートが発信されます。このアラートで、課題の検知、エージェントによる介入、顧客へのエンゲージ、問題の解決が可能になり、プロアクティブなサービスを提供できるようになります。
マーケティング	すべてのマーケティング担当者は、さまざまなブランドプロパティにわたり、顧客のアクティビティにリアルタイムで適応するパーソナライズされたメッセージをチャネル全体で配信することができます。
コマース	すべての小売業者は、リアルタイムの顧客アクション (ショッピングカートの放棄や、Web サイト、モバイルアプリケーションでのアクションなど) に適応するオーダーメイドのショッピング体験を構築できます。
プラットフォーム	IT チームは、ローコードツールを使用して、リアルタイムデータを活用するアプリケーションなどを構築できます (例: 不正の検知を行う、リアルタイムの経済データを提供してメリットを判断する)。
MuleSoft	あらゆる企業が、最新のシステムやレガシーシステム全体にリアルタイムデータを解放できます。
Tableau	あらゆる企業が KPI をリアルタイムで監視し、企業全体にアクションを反映できます (たとえば、営業におけるリアルタイムの購入データ、サービスにおけるリアルタイムのケース急増、マーケティングにおけるリアルタイムの Web トラフィック)。
Slack	チームがインテリジェントなワークフローを使用し、任意のチャネルからリアルタイムデータを自動的に表示できるようになることで、リーダーは即座の効率アップを期待できます。
ヘルスケア & ライフサイエンス	支払者組織と提供者組織は、さまざまなソースから臨床データと非臨床データを接続し、リアルタイムのインテリジェントなインサイトを提供できます。また、このようなインサイトを使用して、患者の転帰向上に役立つ自動化されたジャーニーを構築できます。
金融サービス	ファイナンシャルアドバイザーとバンカーは、適切なタイミングで適切なアドバイスを行うことで、クライアントが投資運用ゴールの達成を加速化するのを支援できます。
AppExchange	18 の Data Cloud パートナーアプリケーションとエキスパートが登録されている AppExchange の Data Cloud コレクションを活用して、Data Cloud の機能を拡張できます。適切な広告の自動化や顧客プロファイルの強化に役立ちます。

予想時間

トピック

ヘルプをお探しですか?

Data Cloud のリソース