Einstein レコメンデーションビルダー

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標準搭載のおすすめソリューションとは異なり、Einstein レコメンデーションビルダーでは、標準またはカスタム Salesforce オブジェクトに基づいてカスタムおすすめを作成できます。

Einstein レコメンデーションビルダーを使用して、1 つの Salesforce オブジェクトのレコードを関連オブジェクトのレコードにインテリジェントに推奨できます。インテリジェントなおすすめにより、次の機会を得ることができます。

• 顧客の満足度と維持を向上させる。
• 関連するサービスを通じてビジネスを成長させる。
• ビジネスニーズとリソース間の照合を改善して業務効率を高める。

柔軟な設定オプションにより、Einstein レコメンデーションビルダーでは、ビジネス機能と業種のさまざまなコンテキストでインテリジェントなおすすめが提供されます。次に、いくつか例を示します。

• クロスセルのおすすめ: 既存の顧客に追加の商品やサービスを推奨する。
• Next Best Action: 顧客の問題に対する最良のアクションまたはソリューションを推奨する。
• 次の最適な提案: 顧客および見込み客に最も関連性の高い提案またはプロモーションを推奨する。
• 作業指示の強化: フィールド技術者がサービス訪問のために持ち運ぶ関連部品を推奨する。
• 求人応募者のおすすめ: 雇用を受け入れる可能性が最も高い関連応募者を推奨する (その逆も同様)。
• パートナーソリューションのおすすめ: 最も関連性の高いパートナーソリューションを顧客に推奨する。

• Einstein レコメンデーションビルダーの設定に関する考慮事項
  おすすめの構築を開始する前に、次の点に留意してください。
• Einstein レコメンデーションビルダーの有料バージョンへのアップグレード
  [Einstein を試す] バージョンの Einstein レコメンデーションビルダーを使用している場合は、有料ライセンスにアップグレードすることで、無制限でお勧めを構築できるようになります。
• Einstein レコメンデーションビルダーの設定
  Einstein レコメンデーションビルダーを有効化して、パーソナライズされたおすすめを作成して配信します。または、おすすめの構築や提供をすぐに行わない場合は、オフにします。
• おすすめデータ用語
  Einstein レコメンデーションビルダーを使用する場合、データのセットについて使用する用語を理解しておくと役立ちます。
• オブジェクト種別の例
  おすすめを構築するには、3 つの種別のおすすめオブジェクトを使用します。
• おすすめの計画
  おすすめの構築を開始する前に、おすすめの内容とおすすめの対象ユーザーまたは対象を検討します。次に、これらの要素を Salesforce オブジェクトとそのリレーションに変換する方法を決定します。
• おすすめの構築
  他の AI ソリューションと同じように、優れたおすすめの構築は反復プロセスです。
• テンプレートを使用したおすすめの構築
  Einstein レコメンデーションビルダーでは、カスタムのおすすめを作成したり、テンプレートからおすすめを構築したりできます。時間を節約し、おすすめをよりすばやく構築するには、テンプレートを使用します。Einstein がデータから学習するにつれて、おすすめがよりスマートになります。
• おすすめの絞り込み
  おすすめを作成したら、それを絞り込んで最適な結果を取得できます。
• データのチェック
  データチェッカーは、おすすめを構築するのに十分なレコードがあるかどうかを検証します。おすすめ設定に関する迅速なフィードバックが提供され、問題が早期に検出されます。たとえば、十分なデータがあるかどうか、または同じレコードが肯定的な例と否定的な例の両方で使用されているかどうかを設定中にすばやく確認します。
• インタラクションの例の指定
  Einstein のおすすめを最大限に活用するには、肯定的なインタラクションと否定的なインタラクションの例を指定します。
• おすすめのスコアカードの確認
  おすすめを構築したら、Einstein レコメンデーションビルダーのスコアカードでおすすめの結果を確認できます。全体的な総計値をチェックし、[概要] ページで詳細を確認します。
• おすすめの反復
  おすすめを作成したら、それを反復して最適な結果を取得できます。
• おすすめのリリース
  おすすめの準備ができたら、Einstein Next Best Action を使用してリリースします。
• 管理パッケージのおすすめの構築
  管理パッケージを使用すると、独立系サービスベンダー (ISV) やパートナーはカスタムおすすめを複数の組織に簡単に移行できます。これにより、顧客への迅速なリリースも可能になります。