Analytics、Data Cloud、Net Zero の新機能

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。

すべてのデータからインサイトを取得し、Einstein 1 全体で有効にする方法を説明する。
Data Cloud と Google Vertex AI が時間の節約と ROI の増大にどのように役立つかを説明する。
チームがすべてのタッチポイントでパーソナライズされたエンゲージメントを提供する方法を説明する。
再生可能エネルギークレジットのアカウンティングを改善する方法を説明する。
サードパーティ ESG データの売買を可能にする機能強化について説明する。

統合された分析

Analytics

Salesforce で Tableau と CRM Analytics を使用して統合分析エクスペリエンスを作成します。CRM Analytics ホームを介して Tableau を Salesforce に公開したり、Lightning Web コンポーネントを使用して Salesforce ワークフローに CRM Analytics と共に Tableau ダッシュボードを組み込んだりします。

統合分析の詳細はこちら。

Revenue Intelligence の機能強化

Analytics

営業リーダーや CRO が what-if シナリオプランニングを実施して、売上予測を改善し、販売速度やパイプライン生成などの KPI のトレンドを確認し、達成予測の数値のチーム間の違いを理解できます。

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Data Cloud のレポートおよびダッシュボード

Analytics

Salesforce レポートおよびダッシュボードに Data Cloud データが含まれるようになりました。慣れ親しんだ機能を使用して Data Cloud からの統合されたリアルタイムデータを分析することで、すべてのデータからインサイトを得て、Einstein 1 全体で有効化できます。

Data Cloud のレポートおよびダッシュボードの詳細はこちら。

フロー操作の機能強化

Analytics

1 回のクリック操作で複雑なビジネスプロセスを自動化します。CRM Analytics ウィジェットでは、ユーザー入力によって実行中にコンテキストを追加できるようになりました。

フローへのアクションの追加。

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データレシピ - ステージングされたデータセット

Analytics

探索可能なデータセットとして登録しなくても他のレシピで使用できるデータセットを作成します。データ戦略に複数のレシピが含まれている場合、ステージングされたデータを使用することで全体的なレシピの実行時間を短縮できます。

ステージングされたデータの設定。

データレシピ - ステージングされたデータセットの詳細はこちら。

Einstein Studio での Google Vertex AI の使用

Data Cloud

Google Vertex AI のお客様独自の AI モデルを使用して Customer 360 全体で AI インサイトを強化できます。Data Cloud と Google Vertex AI の間のシームレスなデータアクセスで時間を節約し、ROI を高めることができます。

Data Cloud トリガーフロー

Data Cloud

Data Cloud のすべてのデータスペースとデータモデルオブジェクトに Flow Builder から直接アクセスし、統合されたリアルタイムデータを使用してフローをトリガーします。

Data Cloud トリガーフローの詳細はこちら。

Data Cloud 強化

Data Cloud

クリックによって取引先責任者オブジェクトとリードオブジェクトで Data Cloud オブジェクトとインサイトを有効にすることで、既存のアプリケーションとプロセスを強化します。チームがすべての関連情報を参照し、アクションを実行することで、すべてのタッチポイントでパーソナライズされたエンゲージメントを提供できるようにします。

Data Cloud 強化の詳細はこちら。