Account Engagement x Data Cloud の 楽しみ方

2024-10-17開催 第47回 Account Engagement(旧Pardot) ユーザー分科会での発表資料です。

Account EngagementのユーザーにとってData Cloudはどのようなベネフィットがあるのか理解してもらうべく、Data Cloudの多彩な機能中から、効果的にセルフドライブできるセグメント作成について紹介した資料です。

Transcript

1. 2024-10-17 リバネスナレッジ 平塚 武 第47回 Account Engagement(旧Pardot) ユーザー分科会 Account Engagement x Data Cloud の 楽しみ⽅
2. Takeshi Hiratsuka 平塚 武 株式会社リバネスナレッジ 取締役 Salesforce + Data Cloud + Tableau Einstein X (Twitter) は marreta27_jp 講師紹介: 2
3. follow me:
4. リバネスナレッジの紹介 4 Salesforce製品活⽤⽀援事業を⾏う組織です。 株式会社リバネスの業務システム部⾨が分社化し設⽴されました。 “ITを使い倒せる組織を増やす”をミッションとして掲げています。 業務システム部門
5. リバネスの紹介 5 様々な分野の研究者が社会課題を解決しようと集まった研究者集団 Vision 科学技術の発展と地球貢献を実現する アカデミアでの研究経験豊富なメンバーで構成 修士号 55% 博士号 45% 農学 / ⽣命科学 / ⽣物学 機械⼯学 / 電⼦⼯学 / 情報⼯学 化学 / 薬学 / 医学 / ⼼理学 etc.
6. リバネスグループのビジネスシステム導⼊の歴史 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2013年 Pardot Standard Experience Cloud Heroku Quip CRM Analytics Account Engagement Advance(Einstein) myTrailhead Advertising Studio Tableau 2020年 2021年 Slack 2022年 2023年 2024年 Sales Cloud Sales Cloud Einstein Enterprise Grid Snowflake DataCloud 構造データ化時代 AI黎明期/BI活⽤期 ⽣成AI⾰命期 UE+ 統合 統合 終売
7. Data Cloud はこんなことができます 7
8. Data Cloud はこんなことができます 8 • Connect all your data sources whether batch or streaming data. • Prepare your data through transformation and data governance features. • Harmonize your data to a standard data model. • Unify data with identity resolution rulesets. • Query and analyze data using insights. • Use AI to predict behavior. • Segment your data and activate to use in various channels to create personalized experiences. • Analyze your data using supported analytic tools. • Output data to multiple sources to act on data based on your business needs. • Continue to review, measure, and optimize data.
9. Data Cloud はこんなことができます 9
10. 今⽇のゴール このセッションを聴いた⼈は Account Engagement x Data Cloud の ベネフィットを知り、 セッション後に⾃社のIT企画メンバー にData Cloudの導⼊の要否をディス カッションできるようになる。 10
11. 本⽇のトピック 11 • Data Cloudを使うと何が嬉しいのか • Data Cloudの主な機能の紹介 • Data Cloudの標準データモデル • Account Engagement x Data Cloud の可能性 • リバネスグループでのユースケース • 学習リソース
12. Data Cloudを 使うと 何が嬉しいのか
13. あらゆるソースとシステムに対応 13 Data Cloudを使えば、あらゆるデー タソースをSalesforceにシームレス に接続し、分断されていたデータを 簡単に統合できます。多⼤な費⽤や 時間をかけてデータパイプラインを 構築、管理する必要はありません。
14. Data Cloudでデータを調整‧⼀体化 してモデル化すれば、全⽅位から集 めた顧客データも簡単にまとめられ ます。このモデルには、社内の各部 ⾨が⽇常業務で使うアプリからも直 接アクセス可能です。 データを有機的につなげる 14
15. 顧客⼀⼈ひとりの全体像を把握 15 Identity Resolutionを使⽤して、異 なるソースからのデータを統合し、 ContactとAccountの包括的なビュー を作成します。 Identity Resolution は、ルールセットを使⽤して、 IndividualやAccountに関するデータ をUnified Profileにリンクします。
16. Data Cloudの 主な機能の紹介
17. Data Cloudの主な機能の紹介 for Account Engagement Users Category Function per Tab Describe Connect Data Stream リアルタイムでデータを取り込み、統合する機能。様々なソースからのデータを継続的に 収集し、最新の顧客情報を維持します。 Harmonize Data Model 顧客データを体系化し、関係性を定義する構造。ビジネスニーズに合わせてカスタマイ ズ可能で、データの一貫性と整合性を確保します。 Unite Identity Resolutions 複数のデータソースから得られた顧客情報を統合し、単一の包括的なプロファイルを作 成。重複を排除し、正確な顧客像を構築します。 Activate Segments 共通の特性や行動パターンに基づいて顧客をグループ化する機能。ターゲットマーケ ティングや個別化されたエンゲージメントを可能にします。 Activations セグメントや分析結果を他のシステムやチャネルと連携させ、マーケティングアクションを 自動化。顧客体験の向上とキャンペーンの効率化を実現します。
18. Sample Record - Andy Young 18
19. Connect 19 Salesforce CRMなどのデータソースから、Data Cloudにデータを集約する。
20. Connect - Contact 20
21. Connect - Lead 21
22. Harmonize 22 Data SourceでのData ModelをData Cloudの汎⽤的なModelにあてはめる。 Lead Contact Individual Data SourceのModel Data CloudのModel
23. Harmonize - Individual 23
24. Unite 24 システムごとに別の個⼈とされてしまったレコードをルールに基づいて統合する。 Lead: Andy Contact: Andy Andy Individual Unified Individual
25. Unite - Unified Individual 25
26. Activate 26 Segmentを作成してMAや広告配信で活⽤したり、BI、LLMで活⽤したり。
27. Activate 27
28. Data Cloudの 標準データモデル
31. Account Engagement x Data Cloud の可能性
32. いまから始める マーケティングオートメーション 定番シナリオ20選 32
33. リスト作成ってどうやっていますか？ 33 外部システムから データ取得する必要がある
34. Data CloudならGUIで対応できます 34
36. リバネスグループ での ユースケース
37. Leave a Nest - Systems Architecture 37 User Staff Data Cloud Tableau Slack Sales Cloud Heroku Account Engagement Snowflake
38. Salesforce Data Cloud x Account Engagement のユースケース 38 • 顧客担当者の⾏動データを活⽤したセグメンテーション • オープンデータを組み合わせた取引先のターゲティング
39. ⽬的: 顧客担当者へのアプローチの精度向上 顧客担当者へのアプローチの精度を⾼めるために、リバネスのコンテンツに 接触した履歴を元にセグメントを作成しています。 顧客担当者の⾏動データを活⽤したセグメンテーション 39 Engagement • Mail open • URL click • Web visit
40. ⽬的: 取引先の理解度向上による提案品質の向上 経済産業省が提供するオープンデータを⾃社内の取引先データと組み合わせ ることで、提案に役⽴てられるように売上、決算時期といった情報を付与し ています。 オープンデータを組み合わせた取引先の理解度向上 40 Acccount + オープンデータ
41. 学習リソース
42. Trailhead Academy 新クラス提供開始：Data Cloud 基礎 ( SDC101 )
 • Data Cloud の紹介
 • データモデリングの基礎の理解
 • Data Cloud へのデータの取り込み
 • Data Cloud のデータの文書化
 • Data Cloud のデータのハーモナイズ
 • プロファイルの統合
 • インサイトの実現
 • データのセグメント化とオートメーション
 Data Cloud 基礎 (3日) 255,000円 Data Cloud を使用して、Salesforce アプリケーション全体で顧客データを管理するための基本的な方法を学びます。 本コースでは、Customer 360 Data Model にマッピングされたデータを取り込んで統合し、ID 解決ルールセット、 一致ルール、および調整ルールを使用して統合プロファイルを構成する方法を学習します。 対象： ・Salesforce Data Cloud の実装支援を担当する管理者やビジネスアナリスト 「認定 Data Cloud コンサルタント 」資格の取得を目指している方 トピック
 身に付くスキル 
 • Data Cloud を使用する主な機能とメリットの理解 • Data Cloud の主要な機能および特徴の理解 • 正規化および非正規化データ構造、プライマリおよび外部キーを含む データモデリングオブジェクト、フィールド、リレーションシップなど、さ まざまな手法に基づくデータモデルタイプの区別 • データディクショナリを活用したデータの記録および取り込みの準備 • Data Cloud への接続とデータの取り込み etc.
43. Account Executiveに相談してみよう 43 Data CloudにはTrailhead やWebinar 以外にもさまざまな学習リソースや 機会が存在します。 Data Cloud導⼊を検討されている場合 には担当AEに相談することをおすすめ します。
44. 今⽇のゴール このセッションを聴いた⼈は Account Engagement x Data Cloud の ベネフィットを知り、 セッション後に⾃社のIT企画メンバー にData Cloudの導⼊の要否をディス カッションできるようになる。 44
45. follow me: