既存のSalesforceデータを
「Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）」で分析！
こんにちは！マーケティングデザインの原です。
今回はデータ分析が出来る、Salesforceの機能「Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）」について紹介します。
今回はシリーズ第３弾。実際にTableau CRM （旧 Einstein Analytics）を使った事例をご紹介します。
◆目次◆
- 【復習】Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）とは？
- 事例：Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）を使って分析へ
- 手順①：まずは、ストーリー（目標）を考える
- 手順②：データセットを作成する
- 手順③：Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）からストーリーを作成
【復習】Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）とは？
Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）は、Salesforceで注目の分析機能です。
今回はTableau CRM （旧 Einstein Analytics）の、データ分析で得たインサイトを確認できる「ストーリー」に注目して、
説明していこうと思います。ストーリーでは、成功ビジョンのシナリオや、データ分析結果であるインサイトの提案してくれます。
詳しくは、下記のシリーズ第１弾をご参考下さい！
第１弾⇒AIで高度な分析結果を！Salesforceの機能「Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）」とは？
第２弾⇒Salesforceの機能、Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）を日本語で使う方法とは？
【Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）について、トレイルで学びたい人はこちら】
★オススメ！！！⇒【SFDC公式】アーキテクトジャーニー：Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）
https://trailhead.salesforce.com/ja/users/00550000007Z206AAC/trailmixes/einstein-analytics
事例：Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）を使って分析へ
Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）のストーリー作成機能について、概要を把握したところで、実際にSalesforceのデータを使い、AI分析をしていきましょう。
大きな流れとしては下記のような手順になります。
- はじめに、ストーリー（目標）を考える
- データセットの作成 ←※必要なデータがどのオブジェクトに入っているのか整理も必要です
- データセットを使って、ストーリーを作成する
これは、データの項目が綺麗に使える状態である前提の手順です。
データが不揃いであれば、データのレコードを整える（マージなど）をする設定が必要となります。
今回は、基本的な４つの手順を詳しく見ていきましょう！
手順①：まずは、ストーリー（目標）を考える
Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）で出したい、アウトプットイメージを持つことが大切です。
この段階では、大まかなイメージでも問題ないと思います。というのも、Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）のストーリーでは、
データから適切な「ストーリー目標」を分析前に提案してくれる機能がある為です。
分析した後「どうなっていたいか」を考える必要があります。
今回は、「営業が獲得する商談について、改善提案を知りたい」という大まかなイメージを持って進めていきます。
手順②：データセットを作成する
データセットの作成には、下記のトレイルがお勧めです。こちらを参考・実施してから、データセットの作成に取り組むのをお勧めします。CSVデータインポートとは違い、今回は既存でSalesforce内に入っているデータを利用します。
データベースの知識かつ、現在Saleforceにどのようなデータが入っているか全体的な把握している必要があるので、少し難しい場合もありますが、まずは、トレイルのデモ環境を使って、Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）を全体的に触ってみるのが一番だと思います。
【データセットの作成はこちら】Analytics データインテグレーションの基本
https://trailhead.salesforce.com/ja/content/learn/modules/wave_enable_data_integration_basics
【Analytics Studio】
データセットで作成
【データオブジェクトの選択】
手順①の大まかな目標「営業が獲得する商談について、改善提案を知りたい」 に必要となる、
関連オブジェクトと項目を洗い出しましょう。
ここでは「商談」を起点とした「取引先ID」「所有者ID」「取引先責任者」のオブジェクトを選択します。
詳細な下位項目はこちらです。
【商談】（※起点オブジェクトとする）
商談名、作成日、請求日、受注確度、金額、粗利額、 商談分類、媒体１、媒体２ 等
※補足
マーケティングデザインでは独自で下記のような項目を追加しています。
受注確度（ロスト、商談化見極め中、顧客の課題合意...といった商談成立までの細かいステップを定義しています）
商談分類（新規案件、継続案件）、媒体１（WEB、マス媒体、紙媒体 etc）、媒体２（販促物、紹介キャンペーン etc）
【取引先ID】
取引先名、都道府県（請求先）、業種 等
【所有者ID】
氏名、役職 等
【取引先責任者】
氏名、役職区分 等
手順③：Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）からストーリーを作成
1.「EinsteinStudio」のデータセットタブ
2.手順②で作成したデータセットレコードを選択
3.右横の▼ボタンから「ストーリー作成」を選択
※このストーリー作成は、Einstein Discoveryと同じ機能を示しています。
次に、「ストーリー」が提案されます。
事例デモでは、「商談における粗利額を最大化する」を選択しました。
次にデータの項目を整理します。
IDなどの採番用番号は、グラフで見ても分からないので、ここでは省きました。
各項目、期限の設定や、項目のチェック外したりと細かい設定が可能です。
レビュー画面で確認できたら、「CreateStory」を押しましょう。
少し時間がかかります。データ量によりますが、10分くらいかかる場合もありますのでお待ち下さい。
アインシュタイン君が頑張ってデータを分析しています！
【アウトプット結果の抜粋】
営業担当者における、粗利額増加に関して知りたかったので、上記の指標を設定してインサイトを作成しました。
「A」の担当者に変更すると「XXXX」分、粗利額が増加する、といったような予測をたててくれ、
気になる項目リンク（青字）をクリックしていくことで、マイナス・プラスの原因となっているデータを掘り下げることが出来ます。
今回の「Salesforceの機能「Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）」を使った事例を紹介を紹介します！」如何でしたでしょうか？
実際の企業のデータを使って、事例を見ていくことでより、イメージが湧いたかと思います。
「Salesforceのデータは溜まっているけど、大量のデータを活用出来ていない。解析できる担当者もおらず、分析する時間がない。」というケースもありますね。
データを分析は従来、専門的な知識が必要でしたし、社内のことを良く分かっている必要がありましたが、ついに、データをインポート・連携するだけで、AIが答えてくれる時代に突入しました。
Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）・AIを活用することで、眠って肥やしになっていた膨大なデータ活用し、新しい気付きや会社の未来を探ってみては如何でしょうか。
それでは次回のアインシュタインシリーズもお楽しみに！
第１弾⇒AIで高度な分析結果を！Salesforceの機能「Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）」とは？
第２弾⇒Salesforceの機能、Tableau CRM （旧 Einstein Analytics）を日本語で使う方法とは？
