Analytics」(アインシュタイン・アナリティクス)について紹介します。今回はEinsteinシリーズ第2弾。Analyticsは、Salesforceで今注目の分析機能。Analyticsでは、「ストーリー」と言われる、成功ビジョンのシナリオ、目的といったような類も提案してくれます。洞察などを明らかにします。「何が起こったか」「なぜ起こったか」「次に何が起こるか」「改善方法の提案」等をデータをベースに深掘りしていくことが出来ます。Discovery」と呼ばれることもあります。Analytics」の画面に統合された関係です。基本的な機能は同じのようです。リリースノート」をご参照下さい。Analytics(ストーリー)を実際にデモ環境で試すことが出来ます。使用したインサイトの取得」がオススメです。こちらは残念ながら、まだ日本語対応していません。よって、画面は基本的に英語になります。クロームブラウザで開けば、右クリック「日本語に翻訳(T)」を活用して日本語画面にするもとも可能です。(ただし、画面は完全に日本語訳されている訳ではないので、その点はご了承頂ければと思います。Discoveryでは、下記のように既存のシステムからインポートする方法と、CSVからインポートする方法の大きく2種類があります。今回は、先程オススメしたトレイルにあわせて、「CSVデータ」について紹介していきますね。因みに、トレイルのデモデータは英語のCSVデータになります。英語データだと検証的に見づらかったので、日本語デモデータを自作して進めました。Discoveryの日本語デモデータを利用したい方は、こちらの専用ページからダウンロード可能です。Discoveryは、日本語データでも英語データ同様に分析してくれるのか、検証していきましょう。日本語データをインポートしよう漢字の文字化け防止の為に、エクセルなどで編集した場合は、メモ帳で「UTF-8」保存し、CSVに再度保存することをお勧めします。【手順】1Datasetsから「CSV」を選択し、該当ファイルを選択2データを整える・変換ここで、名称などのデータ重複を修正することが出来ます。3データ・タイプを選択Einsteinが自動で提案してくれますが、想定と違えば手動で修正しましょう。インポートしたデータから、「ストーリー」と言われる、成功ビジョンのシナリオ、目的といったようなものが自動で提案されます。1~3は日本語と英語で違いはありませんでしたが、4のストーリー作成で、画面上に違いが出ました。それを詳細に確認していきましょう。日本語と英語でストーリー作成を比較ストーリー(目的)のようなものを最初に設定する画面で、ある程度の設定提案をしてくれますが、若干違いがありました。日本語対応していないので、「日本語・カタカナ」が認識できていないと思われます。ストーリーでは「数字」と「データ・タイプ」でおそらく判断をしていますね。Discoveryが自動で提案してくれなかった場合は、手動で設定することも出来ます。従って日本語データでは、下記のように各項目を手動で設定しました。手動で設定することにより、これでストーリーの設定が完了しました。英語データでのストーリー提案の場合と同じにしておきましょう。設定が出来たら、右上の「CreateStory」ボタンを押します。今回のデモデータに関しては、ストーリー作成後の分析結果の概要を見た限りでは、英語と日本語で違いはないようでした。Analytics(ストーリー)はテキストを見ているのではなく、客観的な指標(数値・データ型等)でインサイトを作りだしていると考えられる為、アウトプットには特に違いが現れていないように見受けられます。Analytics(ストーリー)の仕様が日本語に対応していなくても、データさえ整っていれば分析に活用することが可能という事になりますね。組織形態やデータの内容によって違いがある可能性も0ではありませんので、やはりトレイルとあわせて、下記の無料のデモ環境で一度試してみる必要はあると思います。組織にサインアップdeveloper.salesforce.com/promotions/orgs/analytics-deから登録可能です。しておらず、ストーリー作成時には、若干の提案に違いがありましたが、手動で設定もできるということで、大きな問題ではないと考えられます。Analytics(ストーリー)を活用してみては如何でしょうか?次回は、すでにSalesforceを利用している実際の企業組織を使って、どのような結果がでたのか、事例ベースで見ていきましょう。Analytics」を使った事例を紹介します!どんな小さな質問・ご相談でも構いません。気軽にご相談ください。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。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。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。Yukaカスタマーサクセス上司であります三宅と共に、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。