SalesCloud Einsteinの使い方 ver.2020.5

SalesCloud Einsteinを導入してから1年位がたったでしょうか。と思ったら全然でした。2017年の7月にはじめたっぽいのでもうすぐ3年ですね。その間に得た勘所だったり、どうやって使うのが効果的なのかみたいな事をお話する機会があったのでそんな話。

きっかけは、個人的に話を聞きたいみたいなオファーが何故か同時にいくつかあって、どうせならまとめてやってしまおうという話をしていたらCOVID-19で外出できなくなって延ばしに延ばして2020/5/14に実施。Salesforceの担当営業が集めて20人弱くらいの人が聞いてたっぽいのですが、僕自身は結局誰がいたのかよくわかっていません。こういうオファーをなぜ受けるのかというと、その度に自分で情報を整理したり、自社環境をブラッシュアップするきっかけになるからです。外部のプレッシャードリブンで弊社環境が磨かれていく。そうじゃないと忙しさにかまけて実装が適当なままになりがちですよね。ということで本題に行きましょう。

当日の資料はこちら：見てくれた人はここのコメントでもTwitterでもFacebookでもなんでも良いのでフィードバックもらえると著者が喜びます。質問は糧です。

話の要点

１：Einsteinって一言に言ってもいっぱいあるよ
２：今回はSalesCloud Einsteinについて重点的に話したよ
３：Einsteinで勘違いしがちなこと
４：Einsteinを使ったセールスの肝はなにか

みたいな話です。1については資料見てもらえばわかるので割愛。

SalesCloud Einsteinの肝はなにか

管理画面を見るとこんな機能が提供されていることが分かります。

恐らく最初に普通に目が行くのはスコアリングです。良い商談、良いリードをスコアリングしてくれて、高いスコアのものから受注していけばものすごく楽できるじゃん！って思うんじゃないかとおもいます。僕もそうだったから。ただ、現実の運用ではそういう使い方にはきっとなりませんというお話です。

スコアリングの使いみち

もうこれに尽きるのですが。やってみるとわかると思うのですが、人間がみて明らかにこれは大丈夫だろうってやつはやっぱりスコアが高く出ます。(出ない場合はスタートラインに立ってないので、これの前のスライド参照してください)

逆に、これじゃなんとも言えないよねっていうものは低く出ます。商談立ち上げたばっかりとか、極端にインプットが少ないものとか(つまりやる気がないやつですね)

こういうのは別にAI使うまでもないんじゃないでしょうか。というか使いまでも無いです。

本当にSalesCloud Einsteinの結果を使うべきはこういう所

データの白黒がきっぱり別れているような理想的な分布をしている場合が万が一あった場合はこれは当てはまらないのですが、そんな事現実世界にあるわけないので、実運用だとこうだよという話。

スコアの上と下については見るまでもないものが多いはずです。

しかし、ことSalesCloud Einsteinの事で言えば、売上の向上が至上命題です。本来だったら落としていたものが取れれば売上上がります。やるべきことはなにかといえば単純で、Win/Lostのどっちに行くかわからない人たちがだれなのかを把握し、その人達をフォローすることです。それ故に、中間層に手を付けるということになります。

SalesCloud Einsteinを使って売上向上に本気を出すなら

こんな感じです。スコアは組織によって全然変わってくると思います。数字自体の大きさには意味がありません。うちの組織だと、この辺のスコア帯にあるやつにばらつきが多いぞということを把握し、そこに黄色信号を出せばよいということになります。

注意点

売上予測を立てる際にフェーズ管理なんかで見込みを立てることがあると思うのですが、そこにスコアリングを持ち込むのは微妙なのではないかという気がします。AIはその仕組み上、正確性は100%になりません。ビジネス相手は人間ですから、いくら担当者がいける！と思っていてもLOSTすることがあるのと同じで、そもそものスコアリングが当てにならないということは起こりうるのです。

僕が実装するとすれば、上述の混在スコア帯の勝率を導き出して掛けてみるみたいなことはするかもしれませんが、そこ止まりかなという気がします。

ということで2020年5月時点でのリバネスにおけるSalesCloud Einsteinの使い方でした。