Einstein によってリードにスコアが付けられる方法

Einstein リードスコアリングは、データサイエンスと機械学習を使用して、ビジネスにおけるリードの取引開始履歴のパターンを検出し、優先する現在のリードを予測します。Einstein リードスコアリングは、機械学習を使用することで、従来のルールベースのリードスコアリング方法よりもシンプルで迅速かつ正確なソリューションを提供します。

スコアリングモデル

Einstein により過去に取引が開始されたリード (カスタム項目と活動データを含む) が分析され、取引開始パターンが判断されます。次に、現在のリードのうちどれが、以前に取引が開始されたリードとの共通点が最も多いかが識別されます。この分析に基づいて、Einstein により組織のスコアリングモデルが 1 つ以上作成されます。

設定時に、Salesforce システム管理者はすべてのリードをまとめてスコアリングするか、項目条件に基づいてリードを区分にグループ化することができます。Einstein によってリード区分ごとに個別のスコアリングモデルが作成されます。システム管理者は、リード区分ごとに特定のリード項目を省略することもできます。Einstein がスコアリングモデルを作成するときに、省略された項目は無視されます。

区分を作成せずにすべてのリードをまとめてスコアリングするときに、独自の予測モデルを作成するための十分なリード取引開始データがない場合、Einstein はグローバルモデルを使用します。グローバルモデルでは、Salesforce の多数の顧客からの匿名データを使用します。十分なリードデータを蓄積すると、Einstein はデータを使用してスコアリングモデルを作成し、このモデルを使用してより的確な結果を生成します。

Einstein のモデルは 10 日ごとに、またはシステム管理者がリードスコアリングの設定方法を更新するたびに更新されます。リードスコアは、必要に応じて最低でも 6 時間ごとに更新されます。

スコアに寄与する要素

各リードスコアで、Einstein によりそのスコアに最も大きなプラスの影響を与えているリードの項目値とマイナスの影響を与えているリードの項目値が表示されます。これらの項目は、リードの上位の肯定と上位の否定です。場合によっては、大きなプラスまたは大きなマイナスの項目ではなく、わずかなプラスまたはマイナスの影響のみがあるいくつかの項目の組み合わせによって、リードのスコアが決定されることがあります。この場合、Einstein ではリードの上位の肯定や上位の否定は表示されません。

スコアが表示されない場合

特定のリードでは、次のいずれかの理由でスコアが表示されないことがあります。

• Einstein リードスコアリングが最近有効になったため、スコアがまだ計算されていない。スコアが利用できるようになるまで約 24 時間かかる場合があります。
• リードが追加されてから数時間しか経過していない。
• Einstein リードスコアリングが有効になる前にリードが 6 か月間変更されていない。
• リードに過去 90 日間の活動または更新がない。
• リードがどのリード区分の条件も満たさない。
• リードの状況値が未評価か、類似になっている。
• リードがリード区分内にあり、スコアリングモデルをトレーニングするのに十分なデータが含まれていない。

スコアが変更されない場合

一部のリードでは、次のいずれかの理由でスコアが変更されないことがあります。

• 以前にスコアが付けられたリードが 6 か月間変更されていない。
• リードの取引が開始されている。
• システム管理者がすべてのリードを 1 つのグループにまとめてスコアリングするように選択しているが、組織のリード取引開始データ量がリードスコアリングの最小要件を下回っている。十分なデータがない場合、より多くのデータが使用可能になるまでスコアは更新されません。
• システム管理者が個別の区分でリードをスコアリングするように選択しているが、リードが含まれている区分がリードスコアリングの最小データ要件を下回っている。