今日のデータ駆動型の世界において、顧客データを理解して活用するのは、あらゆるビジネスにとって非常に重要です。CRMA(CRM 分析)または Tableau CRM は、Salesforce の高度な分析プラットフォームであり、それで企業は CRM データからインサイトを得ることができるようになります。また、CRMA はデータアナリストが顧客データをより深く掘り下げ、実用的なインサイトを生成し、ビジネス上の意思決定を促進するために設計されています。

主なポイント

  • CRMA とは、効果的な使い方。
  • データアナリストのための実践的な例

CRMA(CRM 分析)とは

CRMA(CRMA 分析)は、Salesforce のエコシステムにネイティブに内蔵された強力な BI(ビジネスインテリジェンス)ツールであり、CRMA を使うことで、ユーザは CRM 環境内で直接 Salesforce のデータを探索、視覚化、操作することができます。CRMA は単なるダッシュボードではなく、データアナリストが外部データセットを組み合わせたり、AI を使ってて予測したり、さらにはインサイトに基づいてアクションを自動化したりできる、本格的な分析プラットフォームです。

CRMA は、データアナリスト向けに、インタラクティブなダッシュボードの構築から、Salesforce の統合 AI である Einstein Analytics による予測分析の実施まで、さまざまな高度な機能を提供します。

データアナリスト向け CRMA の主な機能

  1. Salesforce とのネイティブな統合:CRMA は Salesforce と深く統合されており、複雑な ETL プロセスなしに Salesforce の CRM から顧客データを簡単に取り込むことができる。そしてこの統合により、データアナリストはリアルタイムのデータを扱うことができ、営業、マーケティング、サービスの各部門にまたがるシームレスな分析が実現する。
  2. データ探索と可視化:CRMA Salesforce には、データ探索のための直感的なインタフェースがあり、それでアナリストはパワフルでインタラクティブなダッシュボードやチャートを作成できる。また、ドラッグ&ドロップ機能に対応しているため、トレンドやデータポイント間の関係を簡単に視覚化できる。
  3. Einstein による AI を活用した分析:CRMA には、Salesforce Einstein による AI 機能が内蔵されており、データアナリストは、このツールを活用して、予測モデリング、トレンドの特定、顧客行動データに基づくレコメンデーションの提供を行うことができる。
  4. データのエンリッチメントと変換:Salesforce CRMA で、アナリストは Salesforce データと外部データセットを統合して、充実した顧客プロファイルを構築できる。これにより、カスタマージャーニーをより全体的に把握できるようになり、意思決定のためのより良いコンテクストが提供される。
  5. 自動ワークフローとインサイト:CRMA で、ユーザーは分析に基づいた自動ワークフローを作成することができる。例えば、ある販売機会が一定の成功確率に達した場合、CRMA はそれを営業担当者に自動通知したり、マーケティングキャンペーンをトリガーしたりすることができる。

CRMA を始める

ステップ1:データの取り込みとセットアップ

CRMA の最初のステップは、データをプラットフォームに取り込むことです。CRMA は Salesforce とネイティブに統合されているため、CRM データはすでに利用可能ですが、分析をより強固なものにするために、外部データソース(CSV ファイルや外部データベースのデータなど)を CRMA に直接アップロードすることもできます。

例:マーケティングキャンペーンが売上にどのような影響を与えるかを分析したい場合、マーケティングキャンペーンデータを含む CSV ファイルをアップロードし、Salesforce の商談データと統合してインサイトを引き出すことができる。

ステップ2:最初のデータセットの構築

データを取り込んだら、基本的に分析の基礎となるデータセットの作成を始めます。データセットは複数のデータソースを組み合わせ、データに対して変換や計算を行うことができます。

例:Salesforce の顧客購入履歴と外部ソースのマーケティング キャンペーン データを結合するデータセットを作成し、このデータセットを使って、マーケティング活動が実際の収益にどのようにつながるかを分析できる。

ステップ3:検索レンズを使ったデータ探索

CRMA では、検索レンズを使ってデータセットをインタラクティブに探索でき、データをフィルタリング、グループ化、ドリルダウンして、パターンやインサイトを特定できます。

実践例:どの顧客セグメントがメール マーケティングに最もよく反応するかを把握したいときに、検索レンズを使うと、属性データによって顧客をグループ化し、メールキャンペーンを受信した顧客にフィルターを適用し、顧客エンゲージメントとキャンペーンの効果の関係を視覚化できる。

ステップ4:ダッシュボードの作成

ダッシュボードは、データが実際に活き活きと見える場所です。CRMA を使うと、一目でインサイトが得られる、非常にインタラクティブなリアルタイム ダッシュボードを作成でき、チャート、表、KPI などのコンポーネントをダッシュ​​ボード キャンバスに簡単にドラッグ&ドロップできます。

例:総収益、販売パイプラインのステータス、受注率、履歴データに基づく予測販売傾向などの主要な指標を表示する販売パフォーマンス ダッシュボードを構築でき、このダッシュボードを販売リーダーと共有して、情報に基づいた意思決定を行うことができる。

ステップ5:予測分析に Einstein を活用する

Salesforce Einstein は、データを自動分析して予測を生成できる、CRMA に組み込まれた AI エンジンであり、データアナリストは、機械学習に関する深い専門知識がなくても、Einstein Discovery を使って予測モデルを構築できます。

実践例:Einstein を使って、購入頻度、カスタマー サポートのやり取り、製品の使用状況などの過去の行動を分析することで顧客チャーンを予測する。Einstein  は予測を提供するだけでなく、その予測の要因も説明されるので、対策を講じやすい。

ステップ6:インサイトに基づいたアクションの自動化

CRMA は単なる視覚化ではなく、重要なのは行動を起こすことです。そして特定の条件に基づいて Salesforce 内でワークフローをトリガーする実用的なインサイトを作成できます。

例:高価値顧客が潜在的なチャーンのリスクとして特定されたときにトリガーされる自動化を設定する。これにより、すべて CRMA のインサイトに基づいて、アカウントマネージャーに自動通知され、Salesforce にタスクが作成され、顧客にパーソナライズされた保持メールを送信できる。

実践的なユースケース:営業チームのパフォーマンス分析

CRMA を使って営業チームのパフォーマンスを分析する簡単な例を見てみましょう。これは、各営業担当者の KPI(主要業績評価指標)を追跡し、将来の営業パフォーマンスを予測するダッシュボードを作成することを目的としています。

  1. Salesforce の CRM データの取り込み:Salesforce の CRM から見込み客、商談、成立した取引などのデータを取得する。
  2. データセットの作成:販売データを、テリトリーの割り当てやマーケティング費用などの外部データと結合する。
  3. 検索レンズの作成:検索レンズを使ってデータを調査し、どの地域の業績が良好か、どの営業担当者の受注率が最も高いかなどの傾向を特定する。
  4. ダッシュボードの開発:成立した取引の合計数、取引の平均規模、営業担当者別のパイプラインのステータスなどの KPI を表示するダッシュボードを作成する。
  5. Einstein を使って予測:過去のパフォーマンスに基づいて、どの営業担当者が次の四半期に最も多くの取引を成立させる可能性が高いかを予測するために Einstein を適用する。
  6. ワークフローの自動化:営業担当者の予測パフォーマンスが特定のしきい値を下回った場合に営業マネージャーに通知するアラートを設定する。

CRMA のベストプラクティス

  • AI 機能を活用する:Salesforce Einstein はデータアナリストの強力な味方であり、予測モデリングと傾向の特定に使って、レポートを強化できる。
  • 外部データを組み込む:Salesforce CRM データは強力だが、マーケティング費用や顧客満足度スコアなどの外部データセットを統合すると、より総合的な分析ができるようになる。
  • 動的なダッシュボードを作成する:インタラクティブなダッシュボードを使うと、ステークホルダーはデータを詳細に調べてリアルタイムで意思決定を行うことができるので、ダッシュボードが情報を提供するだけでなく、確実に実用的なものであるようにしておく。
  • アクションを自動化する:ダッシュボードからのインサイトに基づいてプロセスを自動化するワークフローを設定する。これにより、操作が合理化され、効率が上がる。

まとめ

本記事では、CRMA Salesforce とは何か、CRMA は何をするのかについて見てきました。これは、Salesforce 環境で作業するデータ アナリストにとって非常に強力なツールであり、動的なダッシュボードの構築から AI を使った予測的なインサイトまで、CRMA を使うと、データから深いインサイトを発見して、それをアクションに変えることができます。また、本記事で提供される実践的な手順と例に従うことで、CRMA のパワーを最大限に活かし、ビジネスに実用的なインサイトを提供できます。Salesforce データの自動化の開始をご希望でしたら、こちらから当社のソリューションエンジニアにぜひお問い合わせください。

Q&A

1.CRMA と Tableau の違いは何ですか? 

CRMA(旧 Tableau CRM)は Salesforce にネイティブに組み込まれており、CRM データの分析に最適化されています。対する Tableau は、Salesforce などの幅広いデータソースに接続できる、より汎用的な分析ツールです。

2.CRMA で外部データ ソースを使えますか?  

はい、CRMA を使うと、CSV ファイル、サードパーティのデータベース、その他のシステムなどの外部データセットをアップロードして統合することができ、Salesforce CRM データと組み合わせてより総合的な分析を行うことができます。

3.CRMA を使うにはコーディングの専門家である必要がありますか?

いいえ、CRMA は直感的なインターフェースで設計されており、データ アナリストは高度なコーディング スキルを必要とせずにデータセット、レンズ、ダッシュボードを作成できます。ただし、より高度なユース ケースでは、データ モデリングとクエリに関する知識が役立つ場合があります。

4.Einstein Analytics は CRMA でどのように機能しますか?

Einstein Analytics は CRMA に統合されており、予測モデリングと自動化されたインサイトのための AI 搭載ツールを提供します。Einstein を使うと、顧客チャーン、将来の売上、見込み客が顧客に変わる可能性などの結果を予測できます。