「リード スコアリングと商談予測は、Salesforce の AI を使用してプロセスを改善したい営業マネージャーにとって最も有益な AI アプリケーションです。リード スコアリングは、リードの変換可能性に基づいてリードに優先順位を付けるのに役立ちます。一方、商談予測は、履歴データと傾向に基づいて将来の売上または収益を予測するのに役立ちます。これらの AI アプリケーションは、営業の効率と効果を高める洞察と推奨事項を提供することで、営業プロセスの最適化に役立ちます。」

説明
「AI および CRM データを扱う際には、法律や規制への準拠を保証するため、プライバシーの問題を考慮することが重要です。データ プライバシーとは、個人が自分の個人データが他者によって収集、使用、共有、または保存される方法を制御する権利です。データ プライバシー法と規制は、個人データに関するデータ主体、データ管理者、およびデータ処理者の権利と義務を定義および施行する法的枠組みです。データ プライバシー法と規制は国、地域、または業界によって異なり、AI および CRM データの取り扱い方法に異なる要件や制限を課す場合があります。」

説明
「顧客サポートケースを分類して追跡し、トピックを特定し、ケース解決を要約することでケース管理を合理化することは、CRM での顧客エクスペリエンスを向上させる AI の主な利点の一部です。AI は、適切なエージェントにケースをルーティングしたり、関連情報や提案を提供したり、レポートや洞察を生成したりするなど、顧客サービスのさまざまな側面を自動化および最適化するのに役立ちます。AI は、待ち時間を短縮し、応答品質を向上させ、パーソナライズされたソリューションを提供することで、顧客満足度とロイヤルティを高めることにも役立ちます。」

「エンパワーメントの原則は、あらゆるスキル レベルのユーザーがコードではなくクリックで AI アプリケーションを構築できるようにすることを主な目的としています。エンパワーメントは、AI システムは人間のエンパワーメントと教育を尊重して設計および開発されるべきであると規定する信頼できる AI 原則の 1 つです。」
ユーザーに力を与えるということは、技術的な専門知識やバックグラウンドに関係なく、ユーザーが AI システムにアクセスし、使用し、その恩恵を受けられるようにすることを意味します。たとえば、ユーザーに力を与えるということは、Einstein Prediction Builder や Einstein Discovery など、ユーザーがコードではなくクリックで AI アプリケーションを構築できるツールやプラットフォームを提供することを意味します。」

新しく入力されたレコードのアカウント間の一貫性を確保するには、組織は命名規則またはユーザーが選択可能な値の事前定義されたリストを実装する必要があります。このアプローチにより、データ入力が標準化され、ばらつきやエラーが減ります。また、正確なレポートと分析に不可欠なクリーンなデータを維持するのにも役立ちます。標準化された命名規則を使用すると、すべてのユーザーが一貫した形式に準拠し、組織全体でデータの管理と分析が容易になります。Salesforce でのデータ管理のベスト プラクティスの詳細については、Salesforce のデータ管理のベスト プラクティスに関するドキュメントを参照してください。