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基本事項の学習と Playground の設定

学習の目的

このプロジェクトでは、次のことを行います。
  • Einstein 予測ビルダーと Einstein Next Besqt Action を搭載した特殊な Developer Edition 組織にサインアップする。
  • どのお客様が VeloMateo のロイヤルティプログラムに関心を示す可能性が高いかを判断する予測を構築する。
  • VeloMateo の取引先責任者レコードに予測を追加する。
  • 予測に基づいて、次の最適なアクションの数種類のおすすめを作成する。
  • Next Best Action を取引先責任者レコードに追加する。

Einstein 予測ビルダーと Next Best Action の概要

VeloMateo サイクルショップ

VeloMateo Cycles 自転車販売店のオーナーであるあなたは、単に大勢のお客様を求めているのではなく、お客様にロイヤルカスタマーになってもらうことを望んでいます。確かに、西海岸の好立地に店舗を構え、サービスにも定評があり、人気の高い青緑色のサドルを豊富に取り揃えています。もちろん、オリジナルの自然食品である Marshvelo エナジーバーも販売し、お客様から好評を得ています。

Marshvelo Bar

さらに、VeloStars Club という会員プログラムを展開しています。VeloStars 会員は購入時に割引が受けられるほか、VeloMateo 製の T シャツ、手作りのタイヤ空気弁、さらに美味しい Marshvelo Bar といった特典が用意されています。VeloStars 会員制度は顧客ロイヤルティを確立する有効な手段であるため、できるだけ多くの人に登録してもらいたいと考えています。

そのためには次の 2 点を把握する必要があります。

  • お客様が VeloStars Club に参加する可能性はどのくらいか?
  • VeloStars に参加する (または参加しない) 可能性に基づいて、そのお客様にエンゲージする最適な方法はどのようなものか?

ここで登場するのが Einstein 予測ビルダーと Next Best Action です。

Einstein 予測ビルダーでは、Salesforce のほぼすべての項目について予測を立てることができます。わずか数回のクリック操作で、次のようなさまざまなことを予測できます。

  • このお客様が請求金額を支払うまでに何日かかるか?
  • このサプライヤの納品が遅れる可能性はあるか?
  • このイベントに何人の参加が見込まれるか?
  • この新しいお客様は会社にどのくらいの収益をもたらすか?

そしてもちろん、この人が VeloStars Club に参加するかどうかも予測します。

特定のイベントに対する可能性やお客様が取りそうな行動を把握できれば、業務上の判断に役立ちます。けれども Einstein 予測ビルダーがその本領を発揮するのは、Einstein Next Best Action と連動させたときです。Einstein Next Best Action は予測を使用して、取引先責任者、リード、取引先などの Salesforce オブジェクトに対して実行する適切なアクションを選択するプロセスを自動化します。

このお客様には VeloStars ロイヤルティプログラムの会員資格を付与すべきか、それとも商品の割引を提示すべきか迷った場合、Next Best Action がその答えを示してくれます。支払いが滞りがちなお客様については、リマインダーメールを送信というおすすめが取引先責任者ページに表示されるでしょう。いつも期限内に支払いがあるお客様については、特典プログラムの会員資格を付与というおすすめが取引先責任者ページに表示されるものと思われます。

Einstein Next Best Action があれば、個々のお客様の詳細を把握して最適なアクションを見極める必要がなくなります。通常そのお客様から期日までに支払いがあるかを確認する必要もありません。個々のお客様や取引先などに対するカスタム戦略が組み込まれているため、すぐに利用できます。たとえば、お客様の取引先責任者ページにアクセスすれば、そのお客様に対する既成のおすすめが表示されます。

Einstein 予測ビルダーと Next Best Action を併用する場合の大まかなプロセスは次のとおりです。

  1. 予測を定義する質問を考えます(「このお客様は VeloStars Club に参加するか?」)。その質問への回答を予測として定義します。
  2. Einstein が Salesforce オブジェクト (取引先責任者など) に関する既存のデータに基づいてそのオブジェクトに値を割り当て、予測を構築します。たとえば、お客様 A は VeloStars に参加する可能性が極めて高いが、お客様 B は参加しないことがほぼ確実であるという予測が示されます。
  3. 次のようなおすすめ (実行するアクション) を作成します。
    • VeloStars Club の会員資格を付与
    • Marshvelo Bar の割引を提示
  4. 予測に基づいて、おすすめを自動的に並べ替えて絞り込み、オブジェクトに割り当てる戦略を作成します。Einstein のお陰で、それぞれのお客様に対する最適なオファーが取引先責任者レコードに直接表示されます。

Einstein 予測ビルダーと Einstein Next Best Action を搭載した Developer Edition 組織へのサインアップ

VeloMateo の予測と次の最適なアクションを作成するためには、Einstein 予測ビルダーと Einstein Next Best Action とサンプルデータを搭載した特殊な Developer Edition 組織が必要です。無料の Developer Edition を入手して Trailhead に接続し、このプロジェクトの Challenge を実行できるようにします。特殊な Developer Edition は、このバッジの Challenge に対応するよう設計されているため、他のバッジでは機能しない可能性があります。使用している Trailhead Playground または特殊な Developer Edition 組織が推奨されているものであることを必ず確認してください。

  1. Einstein 予測ビルダーと Einstein Next Best Action を搭載した無料の Developer Edition 組織にサインアップします。
  2. フォームに記入します。[Email (メール)] に、有効なメールアドレスを入力します。[Username (ユーザ名)] に、メールアドレス形式の一意のユーザ名 (例: yourname@test.com) を入力しますが、有効なメールアカウントである必要はありません。
  3. フォームに記入したら [Sign me up (サインアップ)] をクリックします。確認メッセージが表示されます。
  4. アクティベーションメールを受信したら (数分かかることがあります)、そのメールを開いて [Verify Account (アカウントを確認)] をクリックします。
  5. パスワードと確認用の質問を設定して、登録を完了します。
    ヒント: 今後アクセスしやすいように、自身のユーザ名、パスワード、ログイン URL をメモしておきます。
    Developer Edition にログインした状態になります。新しい Developer Edition 組織を Trailhead に接続します。
  6. Trailhead アカウントにログインしていることを確認します。
  7. このページの一番下の「Challenge」セクションにある選択リストから、[Log into a Developer Edition (Developer Edition にログイン)] を選択します。
  8. ログイン画面で、先ほど設定した Developer Edition のユーザ名とパスワードを入力します。
  9. [Allow Access? (アクセスを許可しますか?)] 画面で [Allow (許可)] をクリックします。
  10. [Want to connect this org for hands-on challenges? (この組織をハンズオン Challenge に接続しますか?)] 画面で [Yes! (はい)] をクリックします。保存します。再び Challenge ページにリダイレクトされ、このバッジの獲得に向けて新しい Developer Edition を使用できます。