Objective
人工知能 (AI) を使用してビジネスを理解します。機械学習は AI 分野の 1 つであり、ビジネスシステムが業務データからパターンを学習し、知識に基づく予測や意思決定を行えるようにします。
機械学習を活用して、データパターンを理解し、よりスマートに販売します。より多くの時間を販売に費やし、予測精度を高め、関係を改善します。モデルを作成してトレーニングし、予測を行い、行動するパターンと傾向を特定します。
SAP Sales Cloud Version 2 では、Intelligent Sales を使用して日常の販売データを取得し、機械学習モデルを登録およびトレーニングしてパターンと傾向を特定し、販売予測を可能にします。
Sales Cloud Version 2 の機械学習の主要機能を確認しましょう。
この機械学習の主要機能では、ソース言語から受信した電子メールがログオン言語に自動的に翻訳されるため、受信者は自然言語でコンテンツを理解し、操作することができます。
![[メール] ページには、すべてのメールが表示され、最後のメールとユーザのメッセージが強調表示されます。また、[Show Translation] オプションも強調表示されています。](https://learning.sap.com/service/media/topic/f58c7d53-e644-49b0-9c7d-e1de77db0079_ja-JP/C4H47B_2602_ja-JP_media/C4H47B_2602_ja-JP_images/Image 1- L2.png "[メール] ページには、すべてのメールが表示され、最後のメールとユーザのメッセージが強調表示されます。また、[Show Translation] オプションも強調表示されています。")
主な機能:
翻訳元言語からログオン言語への翻訳を自動化します。
ビジネス上の利点:
言葉遣いはビジネスを行う要因ではありません。
NLP 分類機能には、サーベイで使用されるボキャブラリがポジティブかネガティブかとその度合いを決定する "センチメント" 出力項目が含まれます。感情検出はメールとアンケートで機能します。
主な機能:
サーベイのセンチメント値は、全体的な感情を示します。センチメントの度合いは、コンテンツがどの程度感情的に強烈であるかを示します。
ビジネス上の利点:
フィードバックが満足または悲しい場合、営業チームはフィードバックをすばやく特定することができます。
否定的なセンチメント調査および電子メールにより、是正措置が可能になります。
システムでは、専門的な言葉が分析され、プロとして敬意あるコミュニケーション環境を維持しながら、検出時に速やかに警告が発行されます。
主な機能:
電子メールに機密性の高い言葉がないか確認します。
ビジネス上の利点:
見込顧客および顧客との専門的なインタラクションを保証します。
主な機能:
自然言語理解 (NLU) を使用すると、Business Text Intelligence を使用して、ノートテキストからアポイントメントに関する実用的なインサイトを得ることができます。
ビジネス上の利点:
リードおよび案件のノートからアポイントメントが提案されます。
主な機能:
この機械学習機能では、成約案件の履歴データに基づいてアップセル対象の製品が提案されます。
ビジネス上の利点:
これにより、販売チームが顧客の迅速なアップセルに使用する顧客固有の予測モデルが提供されます。
リードインテリジェンス機械学習機能では、履歴リードデータを使用して、未処理リードのリードスコアを登録します。リードスコアは、リードが案件に変換される可能性を示します。リードスコアリングを使用する場合は、顧客になる可能性が高い見込顧客のカスタマイズされた一覧に焦点を当てます。
リードインテリジェンスに関するビデオを視聴しましょう。
主な機能:
ビジネス上の利点:
ディールインテリジェンス機械学習機能では、既存の受注/失注案件の履歴データを使用して、モデルをトレーニングします。その結果、カスタマ固有の予測モデルが構築され、案件のスコアリングに適用されます。スコアが高いほど、案件を獲得する可能性が高くなります。
ディールインテリジェンスに関するビデオを視聴しましょう。
主な機能:
ビジネス上の利点:
このセクションでは、以下の基本的な SAP Sales Cloud Version 2 機能について説明しました。