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Salesforceの機能「Tableau CRM (旧 Einstein Analytics)」を使った事例を紹介します!

執筆者:原 友香

  

既存のSalesforceデータを
Tableau CRM (旧 Einstein Analytics)」で分析!


 Einstein Analytics_jirei_05

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◆

  1. 【復習】Tableau CRM (旧 Einstein Analytics)とは?
  2. 事例:Tableau CRM (旧 Einstein Analytics)を使って分析へ
  3. 手順①:まずは、ストーリー(目標)を考える
  4. 手順②:データセットを作成する
  5. 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?

 

★Salesforce提供・Tableau CRM (旧 Einstein Analytics)★

 【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。

  1. はじめに、ストーリー(目標)を考える
  2. 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
  3. 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。

 

★Salesforce提供・Tableau CRM (旧 Einstein Analytics)★

【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

Einstein Analytics_jirei_08

  

【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。

Einstein Analytics_jirei_06

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。

 

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★オブジェクト設定項目

 

【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 

【所有者ID】

 氏名、役職 

【取引先責任者】

  氏名、役職区分 

 

 

 

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。

 

Einstein Analytics_jirei_01

 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。

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 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。

Einstein Analytics_jirei_03

レビュー画面で確認できたら、「CreateStory」を押しましょう。

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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!

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【アウトプット結果の抜粋】

 Einstein Analytics_jirei_10

 

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?

 

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廣見 剛利
代表取締役社長

20代の頃から、営業会社の組織を率いるかたわら、営業の重要性を認識しながらも、営業の限界について自問自答をし続ける。30代でCRMとSFAに出会いその限界を打破する光が見えつつも、変革しなければならないプロセスの多さに愕然とする。40代に入りマーケティングオートメーションと出会い、見込み客獲得から、見込み客教育、商談化のプロセスの自動化について体現する。商談化前が自動化されることにより、商談後の生涯顧客価値を最大化させるプロセスの見える化、見える化による再現性のある営業組織づくりを実現。同じ悩みをもつ日本企業の解決策を提供すべく、マーケティングデザインを設立。詳しくはこちら

三宅 毅
CMO(最高マーケティング責任者)
2000年半導体部品メーカーに入社。企画部門にて3次元CADの導入などによる業務効率化を成功させる。その後、CAE専門企業に移り、マーケティング活動全般、SFA導入プロジェクトに関わる。マーケティングの可能性を追求すべく、2015年にBtoBマーケティング専門エージェンシーにて、Pardot、Marketo、Hubspot、シャノンなどのマーケテイングオートメーションツールの導入や各種業界を支援。Pardotは、日本に入ってきた当初からサポート。 2017年5月より現職のCMOとして紹介キャンペーンツール「 KUCHICO PREMIUM」や 店舗集客支援のマーケティング活動、2018年4月にはインサイドセールスの立ち上げ、ITを駆使した会社の生産性向上などHR部門も統括。また、同時に、中小企業におけるマーケティング支援、SFA支援や構築、人材の育成にもつとめる。Salesforceの導入事例として掲載されました。詳しくはこちら
Hara Yuka
マーケティング ストラテジスト
Webマーケティング業務に携わっております。前職のITコンサルティング会社では、SAP等の業務基幹システムのユーザーシステムサポート業務に従事し、お客様は国内のみならず、海外ユーザーにも対応しておりました。マーケティングデザインでは、ブログ記事を執筆する機会が多く、システムなどのIT・Web関連が苦手な方でも、分かりやすく伝わるように心がけております。日進月歩する分野ですので、最新の情報を出来る限りキャッチしつつ、役立つ情報を発信できるように、頑張っていきます!★Salesforce/EinsteinChampion(2020)認定 ★Twitterはこちら
柴沼 潤
データ サイエンティスト

2019年のはじめに入社し、Salesforce のEinsteinAnalyticsを活用した分析業務に取り組ませていただいております。ダブルワークしており、フリークライマーとしての活動の傍ら業務に取り組んでおります。マーケティングデザインでは私が取り組んできた分析業務の活用事例を紹介させていただくことで、営業支援ツールの導入・活用に役立つ情報を提供していきたいと考えております。機会があれば私自身の勤務の様子をご紹介させていただくかもしれません。ダブルワーク・テレワークといった勤務スタイルがどのように確立されているかなど、興味がある方々にとって有益な情報を発信できるように頑張ります。