Einstein リードスコアリング

使用可能なインターフェース: Lightning Experience および Salesforce Classic

Sales Cloud Einstein で使用可能なエディション: Performance Edition、Unlimited Edition。有料オプションで使用可能なエディション: Enterprise Edition。

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パターンを検出します。このパターンに基づいて、Einstein が現在のどのリードを優先すべきかを予測します。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。

Einstein では、過去のリードを分析し、現在のリードのうち、以前に取引開始したリードとの共通点が最も多いものはどれかを判断します。デフォルトで、Einstein はほとんどのリード項目を使用してリードにスコアを付けます。項目がリードの品質に影響していないことをシステム管理者が確信している場合は、その項目を含めないよう Einstein に指示できます。

Einstein はまた、同様の意味を持つ異なる値を含めることができる特定のリードテキスト項目に内部カテゴリを作成します。たとえば、同じ業務でも企業ごとに異なる役職を使うことがあります。Einstein は、リードの役職を使用して、各リードを職位と部門に関連付けます。リードの役職が CEO の場合、このリードは最高責任者の職位に割り当てられます。リードを職位と部門の絞られたリストに関連付けることで、Einstein がデータのパターンを見つけやすくなります。

このデータ分析に基づいて、組織の予測モデルが作成されます。Einstein は、リードデータを 10 日ごとに分析し直してスコアを更新します。そのため、新しいトレンドが浮上したときに、Einstein が見逃すことはありません。

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 リードスコアリングにより、[リードスコア] 項目がリードに追加されます。営業担当は、[リードスコア] により、以前に取引が開始されたリードとの類似点に従ってリードをランク付けし、仕事の優先度を設定できます。スコアが高いリードほど、過去に取引が開始されたリードとの共通点が多くなります。

リードスコアは、リードの詳細ページの [Einstein スコア] コンポーネントに表示されます。このコンポーネントで営業担当は、スコアに最も大きな影響を与えているリード項目も確認できます (1)。リードによっては、プラスまたはマイナスの影響を与える項目が表示される可能性があります。[Einstein スコア] コンポーネントに表示されていない項目もスコアに影響しますが、表示されている項目よりも影響度は低くなります。

[Einstein スコア] 項目をリストビューに追加すると、スコア (1) の上にマウスポインターを置くことで、スコアに寄与している上位の要因 (2) が表示されます。比較的高いスコアのリードに重点的に取り組んだ場合、営業担当はそれらのリードの多くを商談に結びつけることができる可能性が高まります。ロック (3) は、スコアが参照のみであることを示します。

Einstein リードスコアリングに含まれるダッシュボードには、組織の重要なリードスコア総計値を示すレポートが表示されます。

• リードソース別の平均リードスコア
• リードスコア別の取引成立の割合
• リードスコアの分布: 成立した商談と不成立の商談