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海外マーケティング事情

Salesforce.comが会話型クエリを発表

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会話型クエリは、Einstein Analyticsを活用してユーザーがデータの質問をすることを可能にします。

そもそもEinstein Analyticsとは

CRM大手「セールスフォースドットコム」提供してるSFA「セールスフォース」に実装されているデータ解析ツールです。以下、公式ホームページから抜粋。

これまでずっと何百万人ものSalesforceユーザーが、さっとデータを検索し、パフォーマンスを理解し、結果を伝えるために、すぐに利用できるレポートやダッシュボードを活用してきました。 しかし、日々急速に増加していく顧客データ量を手動でデータを探索することは大変な作業であり、これまで以上にアナリティクス機能の重要性は増しています。手動のデータ探索だけで あらゆるトレンドを見つけたり、すべての相関を理解したり、仮説をテストしたりすることができる人は限られてきます。 この課題に取り組むために、セールスフォース・ドットコムは「Einstein Analytics*」の提供を発表しました。これにより、何百万人ものCRMユーザーがAI(人工知能)を搭載した高度なアナリティクス機能を利用することが可能になります。企業は、数理モデルを構築したり、アルゴリズムを書いたり、専門家に助けを求めたりしなくても、営業担当者や、サービスエージェント、マーケティング担当者、アナリストに、あらゆる顧客とのやり取りをよりスマートに行うために必要なインサイトを与えることができるのです。

データ解析に人工知能を利用していることが革新的です。手動でのデータ解析を補助してくれる役割が期待できますね。資料作成が捗りそうです。

何ができるのか

さて、「Einstein Analytics」ですが、現状できる機能は次のとおり。以下、公式ホームページからの抜粋です。

データの対話型の探索と視覚化
データの探索は反復プロセスです。通常は、表示、探索、絞り込み、保存、共有というステップが含まれます。

Analytics のデータのコレクション
Analytics はデータセット、レンズ、ダッシュボード、アプリケーションのデータを収集して整理します。これらのコレクションは「Analytics アセット」とも呼ばれ、ソースシステムでアップロードされた未加工データから、厳選されパッケージ化されたデータビューに至るまで、さまざまなレベルで絞り込まれたデータを表します。

データ探索の概念
データの探索および視覚化方法を習得するときには、併せて視覚化、基準、ディメンションのような主要な概念を確認すると役に立ちます。

ダッシュボードとは?
Analytics ダッシュボードは、連動してさまざまな角度からデータのストーリーを語る、ウィジェットのコレクションです。ダッシュボードに何を表示し、どのように動作させるかに応じて、重要業績評価指標、グラフ、テーブル、検索条件、画像など、さまざまなウィジェットを追加できます。

Analytics ダッシュボードの主要な要素
ダッシュボードは、参照するだけのものではありません。会社にとって重要な 1 つ以上のデータセットに基づいて、話し合いを続けるためのものです。画像を参照するだけではなく、ダッシュボードの各ツールを使用して関心のあるデータを深く掘り下げてください。さまざまな場所をクリックして探索してみましょう。

ビジネスについて知るためのデータのクエリ
ビジネスの状況に関する直観を持つことはいいことですが、行動を起こす前にその直感をデータでテストしましょう。データに質問を投げかけます。

データからふさわしいグラフの提案やそのグラフの更新等を自動で代行してくれるようです。グラフをつくるための時間がバッサリとなくなりますね。

セールスフォースが会話形クエリを採用(2018/03/05)

原文http://www.destinationcrm.com/Articles/CRM-News/CRM-Featured-Articles/Salesforce.com-Introduces-Conversational-Queries-123607.aspx

セールスフォース・ドットコム(Salesforce.com)は本日、Einstein Analyticsを活用して、ユーザーが実際にデータを使って会話できるようにする会話形クエリを発表しました。

会話型クエリでは、ユーザーは「トップアカウントを年間収益で表示する」または「ランクアカウントを年間収益および請求国別にランク付けする」などの質問を入力するだけで、自動的に構成された動的チャートに表示される回答が返されます。

Einstein Analyticsの製品管理担当副社長であるAmruta Moktaliは次のように述べています。

「私たちの目標は、誰もが自分のデータを探求し、質問し、質問に答えられるツールを構築することでした。」

「現在、この直感的なプロセスを構築していて、自然なかたちでデータを知ることができる方法を採用しています。なぜなら、データから聞きたい質問があるので、欠落していた部分は、私たちが見たいものを私たちに見せてくれるのです。それが会話型クエリです。」

プロセスには2つの重要な要素があります。

1番めの要素は、ユーザーは1つまたは2つの一般的な単語を入力します。
Einstein Analyticsは、ユーザーが質問に入力するときにユーザーが受け入れるか、または編集できるよう提案します。「ユーザーは会話インターフェースでフレーズを入力するだけで簡単です」とMoktali氏は言います。「ユーザーは専門的なクリックやクエリや必要なチャートの種類を知る必要はありません」全自動で提案してくれます。

Einstein Analyticsは質問が利用可能なデータとどのように関係しているかを判断し、回答を視覚化する最良の方法を提案します。「私たちは、このプロセスを通じて彼らを導いて、質問に素早く答えを出すことができるようにします。また、データを最もよく視覚化することを推奨します。その背後にある視覚化 “とMoktali氏は言います。

2番目の要素は、探索セッション中にEinstein Analyticsから尋ねられた質問履歴です。「あなたが取った全体の流れ、そして対話を記録することは非常に重要です。」とMoktali氏は言います。

Moktali氏は、会話形クエリがチームの協力にとって重要であると付け加えています。
「様々な人が協力をしてくれて、意思決定ができています。ロジカルでわかりやすく説得力のあるグラフを作ることができるようになるので、誰もがあなたの洞察を理解できるようになる。つまり、よりみんなととの良好な協力関係が築くことができる。」

確かに説得力のあるグラフを提示することが容易になれば、ビジネスのスピードは加速しますね。

まだ、日本のセールスフォースには案内がないので、実装はまだまだ先のような気がします。

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