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【最先端の業務分析ツール ”Einstein Analytics” とは!?】より効率的・効果的な分析を行うための方法①

執筆者:柴沼 潤

【動的分析!】ダッシュボード機能で簡単に業務を見える化

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こんにちは!マーケティングデザインの柴沼です。

今回はSalesforce社が提供している分析アプリ「Einstein Analytics」についてのご紹介と、

実際に行った分析作業レポートについて、2回にわたってお伝えいたします。

前編ではEinstein Analyticsとはいったいどんなアプリケーションで、どのような機能・メリットがあるのかをご紹介致します。


本記事でお伝えする内容は下記の通りになります。


・「Einstein Analytics」を使えばSalesforce上に蓄積されたデータの編集&分析が出来る

・「Einstein Analytics」を使えば従来の分析手法と比較して「効率よく」かつ「見やすく」分析が行える

・ダッシュボード機能を使えば分析データを「常に最新の状態」かつ「動的に」見ることが出来る

動的に、、、とは?

次の動画のようなイメージです。「クリック一つ」でグラフの形状・算出されている数値が変化していきます。

コール分析(ID削除)

 

 ◆目次◆

  1. EinsteinAnalyticsとは?
  2. EinsteinAnalyticsならではのメリットは?
    2-1.従来の分析業務との比較① 編集ソフトを活用したやり方
    2-2.従来の分析業務との比較② CRMソフトを使ったやり方
  3. Einstein Analyticsアプリ画面&用語一覧

 

【はじめに】Einstein Analyticsとは?

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『Einstein Analytics』は、Salesforce社が提供している分析アプリケーションです。

このアプリを使えば蓄積された大量のデータから、自社のビジネスを促進させるための新しい見解を素早く見出すことができます。

Einstein Analyticsではクラウド上に蓄積されたデータを希望の形式に編集し、狙った分析を行うことが出来ます。

データ更新のタイミングはスケジューリングでき、常に希望するタイミングで分析されたデータを見ることが出来ます。

ダッシュボード機能を使えば各時期、各営業パーソン毎に作成していた分析データもクリック一つで簡単に切り替えることができ、会議中にスライドを何回も行き来する必要もありません。

ダッシュボード機能を活用した分析データがどのようなものか、冒頭の動画を見ていただくとイメージがつきやすいと思います。

この動画ではインサイドセールスチームのコール実績が「各メンバー毎」「架電先の職種毎」「特定の期間毎」にクリック一つで切り替わっていました。

本記事ではEinstein Analyticsの特徴と具体的な分析データの作成の手順をご紹介していきます。

Einstein Analyticsならではのメリットとは?

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Einstein Analyticsのメリットをもう少し詳しく説明していきたいと思います。分かりやすいように

①エクセルなどの編集ソフトを使用する方法

②Salesforceなどの顧客管理(CRM)ツールを活用する方法

と比較しながら説明致します。

商品の売れ行きや各営業パーソンの実績を振り返ることは、どんな業界でも取り組んでいることかと思います。

しかし分析業務に時間が取られてしまい、実務に割く時間が削られてしまっては本末転倒です。

さらにデータを分析して丁寧にグラフを作成したとしても、大事なのはそこから何を見出すか、です。

データがうまく整理できずにごちゃごちゃになってしまっては折角の分析データも効果を発揮しません。

Einstein Analyticsではこれらの業務を効率化するだけでなく、新しい見解の提案まで行ってくれます。

 

①編集ソフトによる分析作業

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データ分析においてもっともオーソドックスであるのがエクセルなどの編集ソフトを活用する方法ではないでしょうか。

数式の使い方などの情報がウェブ上に豊富に蓄積されており、さらに一度型を作ってしまえばデータを差し替えるだけで良いので、非常に便利なツールです。

慣れてしまえば不便に感じることもないかと思います。

では実際に作業に割く時間はいかがでしょうか?

実績報告のタイミングは週ごと、月ごと、四半期ごとなど様々でしょうが、その都度データを最新のものに入れ替えたり作成したグラフを報告資料に張り付ける、といった作業が発生するかと思います。

報告の際にも「月ごとの売上」「部署ごとの成果達成率」など報告する項目は沢山あるでしょうし、その都度スライドを入れ替えて報告しなくてはなりません。

Einstein Analyticsではデータ更新のタイミングをスケジューリング出来るため「データの差し替え」にかかる手間を省くことが出来ます。また先の動画でお見せしたように「様々なパターンに応じた分析グラフの作成」もクリック一つで実行できるので素早く、かつピンポイントに的を絞った分析が行えます。

 

②SalesforceなどのCRMツールを活用した方法


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この分析業務を効率化するために様々なツールが出ています。

Salesforce社の社名にもなっている世界シェアNo1のCRMツール「Salesforce」もその一つです。

データをクラウド上に保存し、毎日自動でデータが更新されます。

レポートやグラフを一つのページ上にひとまとめにすることも出来ます(ダッシュボード機能)。

CRMツールにより分析業務にかかる労力は大幅に短縮でき、さらには見やすさも向上したので従来より質の高い分析を行うことが出来るようになりました。

ただし、Salesforceでは蓄積されたデータを編集することが少し大変です。

またダッシュボード上に表示しているデータをより細かく条件を絞ってみていく(ドリルダウン)には、改めて作成したレポートに編集を加えなくてはなりません。

まだまだ改善の余地は残っています。これらの弱点を補強するものがEinstein Analyticsとも言えます。

Einstein Analyticsでは

「クラウドデータ管理」「分析データの自動更新」「分析結果の一覧表示」「ワンクリックのドリルダウン(動的分析)」

など分析業務を最適化するための機能が数多く備わっています。

さらにAIによる見解を得ることも可能です。

昨今のテレワークが推奨される状況において、データのクラウド管理や各スタッフの業務見える化の需要は高まってきていますが

これらの問題を解決してくれるツールこそがEinstein Analyticsです。 

Einstein Analyticsの用語一覧と作業画面

ここまででEinstein Analyticsがどんなアプリケーションであり、活用することでどのように生産性を高めてくれるかイメージが湧いたでしょうか?

最後にもう少し具体的にイメージしていただくためにEinstein Analyticsの作業画面と用語を紹介致します。

 

用語一覧

まず用語を解説致します。いきなり全ての用語を覚えなくても大丈夫です。これから記事を読んでいく上で、分からない単語が出てきた際に振り返りながら覚えていけば問題ないと思います。

Analytics Studio Einstein Analyticsのメイン画面の一つ。「作成したデータを見る場」となる。作成した「データセット」「レンズ」や「ダッシュボード」を表示できる。
データマネージャ Einstein Analyticsのもう一つのメイン画面。「データを編集する場」となる。SalesforceとEinstein Analytics間のデータ同期に関する設定や、データフローによる複数のデータの固まりをつなぎ合わせたり、レシピを活用して各データを編集することが出来る。またデータ更新のタイミングをスケジューリングしたり、更新作業の進捗を確認することも出来る。
データセット 分析に使用するデータのまとまり。CSVデータを読み込んだり、SFデータ上にアップされているデータから作成する。
データフロー データセットを作成するための場。商談データや、取引先データなど異なるデータの固まりをつなげて希望のデータセットを作成することが出来る。数式を用いて新たな項目を作成することも可能。
レンズ データセットの中身を表示したもの。グラフや一覧表にして表示することが出来る。
レシピ データセット内のデータを編集したり、カテゴリーごとに集計を取って新しいデータセットを作成する。
ダッシュボード 作成したグラフや表を表示する場であり、複数のグラフ・表を一つの画面上に表示できる。グラフの表示を「日付」「営業担当者」「商材ごと」などクリック一つで切り替えることが可能
アプリケーション Einstein Analytics内でデータセットやダッシュボードを保存する「フォルダー」のこと。※ややこしいのでご注意。

 

作業画面

Einstein Analyticsでは主に「Analytics Studio」と「データマネージャ」の2つの作業画面があります。それぞれ次のようになっています。

・「Analytics Studio」のホーム画面

Analytics Studioでは作成したデータをダッシュボードやレンズを通して見ることが出来ます。画面左のメニュー欄の参照を選択することで一覧を表示できます。また画面右上の「作成」からデータセットやダッシュボードを作成できます。

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・「データマネージャ」のホーム画面

Analytics Studioのホーム画面の左側メニューから開くことが出来ます。データマネージャではSalesforceのデータ同期の設定や、データセットの編集を行うためのデータフローやレシピを作成・管理することができます。

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前半記事はここまでとなります。まずはEinstein Analyticsがどんな分析アプリケーションであるのかが伝われば幸いです。

最後にまとめますと

 ◆Einstein Analyticsとは 

  1. Salesforce社が提供する分析アプリケーション
  2. 「Einstein Analytics」を使えばSalesforce上に蓄積されたデータの編集&分析が出来る
  3. 「Einstein Analytics」を使えば従来の分析手法と比較して「効率よく」かつ「見やすく」分析が行える
  4. ダッシュボード機能を使えば分析データを「常に最新の状態」かつ「動的に」見ることが出来る

 

後半記事では実際に先ほどの動画で紹介したダッシュボードを作成していきますので、お楽しみにしていただけますと幸いです。

Einstein Analyticsに関するご相談等ございましたら、気軽にご連絡頂ければ幸いです。

どんな小さな質問・ご相談でも構いません。まずは気軽にご相談ください。
気軽にお問い合わせ下さい <https://www.mk-design.co.jp/contact>

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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、2008年Salesforce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などの最新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。2017年5月より現職マックスヒルズのCMOとしてマーケティング活動から、会社の生産性向上などHR部門も統括。また、マーケティングデザインの設立にも携わり、中小企業における人材の育成にもつとめている。 Salesforceの導入事例として関連会社のマックスヒルズで掲載されました。詳しくはこちら
Hara Yuka
カスタマーサクセス・マーケティング担当
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
インサイドセールス・マーケティング担当

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。