Einstein 사용 준비하기

목표를 식별하고 우선 순위를 정의하는 것 외에도 Sales Cloud Einstein을 사용할 준비를 하려면 데이터가 최상의 상태인지 확인해야 합니다. 품질 데이터는 판매 담당자가 효율성을 높이고, 고객과의 신뢰를 구축하고, Salesforce를 효과적으로 사용하는 데 도움이 되므로 AI가 없는 경우에도 데이터 품질은 CRM에 중요합니다.

여기에 AI까지 추가하면 데이터 품질이 훨씬 더 중요해집니다. Sales Cloud Einstein의 예측 모델은 Salesforce 데이터를 기반으로 합니다. 따라서 완전하고 정확한 데이터가 있으면 Einstein이 최상의 예측, 권장 사항, 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

팁

데이터 품질 평가 및 개선에 대해 자세히 알아보려면 데이터 품질 모듈을 확인하세요.

하지만 데이터 품질은 AI 방정식의 일부일 뿐입니다. 데이터 수량도 중요합니다. Sales Cloud Einstein은 기계 학습을 사용하여 방대한 양의 데이터에서 패턴을 식별하고, 이러한 패턴은 신뢰할 수 있는 인텔리전스를 생성합니다. Sales Cloud Einstein이 패턴을 식별하려면 충분한 양의 과거 데이터가 필요합니다.

Sales Cloud Einstein이 필요로 하는 데이터의 양을 알지 못하는 Eleanor는 Einstein 롤아웃이 시작되기도 전에 중단될까 봐 우려하고 있습니다. 하지만 그때 Einstein 준비도 평가 프로그램이 생각났습니다.

Einstein 준비도 평가 프로그램은 특정 Sales Cloud Einstein 기능에 대한 요구 사항을 충족하는지 여부를 알려주는 도구입니다. 이 프로그램은 프로덕션 또는 샌드박스 환경에서 Salesforce 구현을 분석하고, 현재 사용할 준비가 된 Einstein 기능과 추가 준비가 필요한 기능을 자세히 보여주는 맞춤형 보고서를 제공합니다.

Honeydew의 임원진은 Sales Cloud Einstein을 구입하기 전에 준비도 평가 프로그램을 사용했으며, 대부분의 기능에 대한 요구 사항을 충족했습니다. 하지만 Eleanor는 초기 평가 이후 데이터가 변경되었기 때문에 결과를 직접 보고 싶어합니다.

준비도 평가 프로그램 보고서의 결과를 통해 Eleanor는 롤아웃 계획이 실현 가능함을 재확인합니다. Eleanor가 사용하려고 계획 중인 Einstein 리드 점수 매기기와 기회 점수 매기기에 대한 사용 준비가 끝났습니다. Honeydew는 Einstein 자동화 연락처와 Einstein 활동 수집에 대한 요구 사항도 충족하지만, Eleanor는 아직 그러한 기능을 사용할 계획이 없습니다. Honeydew는 아직 사용하지 않는 공동 작업 예측은 필요하기 때문에 Einstein 예측을 사용할 준비가 되지 않았습니다. 이러한 기능은 우선 순위가 낮으므로 문제가 되지 않습니다. Eleanor는 다음 단계에 대한 준비를 마쳤습니다.

Honeydew가 Sales Cloud Einstein을 사용하기 전에 Eleanor가 해야 할 일이 아직 남았습니다. Eleanor는 어느 현명한 Salesforce 관리자의 격언을 떠올립니다. “관리자가 기능을 활성화해도 아무도 그 기능을 사용하는 방법을 모른다면 무슨 의미가 있나요?” Eleanor는 소규모 초기 사용자 그룹과 소통하며 교육을 제공하는 방식으로 관심을 돌립니다. 이 계획은 주요 이해 관계자를 위한 킥오프 미팅으로 시작됩니다. Eleanor는 정기적인 체크인을 호스팅하고 사용자가 피드백을 제공할 수 있는 다양한 채널을 제공합니다. 일부 단계는 Eleanor가 기능을 활성할 때까지 기다려야 합니다(뒷부분에서 자세히 설명). 하지만 그에 대한 생각은 아무리 빨라도 지나치지 않습니다.