クラウドビジネスの未来 Keynote三昧（Dreamforce 3日目 ）

Dreamforceもいよいよ終盤。

Salesforce for Marketing

最初は、「Salesforce for Marketing」（Keynote）

米国では、すでに様々な企業がMarketing Cloudを活用して、ビジネスを展開している。

Journey Builder Lightningの例

その大きな特徴は、様々なデータを連携し、15分毎でデータ分析が行えること。
「Marketing is Smarter with Einstein」によって、ソーシャルイメージインサイト。
ソーシャルツールでユーザーを洞察が可能になっていた。 顧客の行動として、購買意欲を考えるとソーシャルのデータを分析することも大事。
それをデータ連携することで、リアルタイムに分析し、更なるマーケティング戦略を考えることができる。ふむふむ。

Mastercardとセールスフォースの利用の例

「Pardot&Sales cloud」によって、データサイエンスを知らなくてもアインシュタインを利用して、データ分析を行い、パイプラインのナーチャリングを行うことが可能になる。
アインシュタインインサイトを元に目標が達成できない場合にマーケティングダッシュボードを利用して、必要なデータを収集し、新たなマーケティング戦略を構築することができる。 また、ナーチャプログラムで、育成の情報を視覚化することができる。
視覚化されたデータでどこに無駄があるのか、どこが成功のポイントなのかを見ることが可能になるらしい。

その他、メモも追いつかなかったので、箇条書き。

change.org is a Marketing　（https://www.change.org/）の例

Marketing Cloud と　Service Cloud、Community Cloudを利用している。ジャーニービルダーを活用して、ユーザー分析を行い、的確なマーケティングを展開。

Dunkin（https://www.dunkindonuts.com/dunkindonuts/en.html）の例

SFを活用してCMSとMarketingを連携し、情報配信は、ソーシャルメディアとeMailを活用してる。
独自のアプリをAPP Cloudで作成してきた。コマースクラウドを活用し、パーソナル化されたビジネスを展開。
Marketing Cloudを活用し、SNSの情報をすべて管理。

例えば、Twitter等でブランドロゴの入った画像がアップされた時、キャッチされにくい。
そこで、画像認識により、パッケージのロゴを判断して、追跡を行っていく。 ジャーニービルダーを使うことで、様々なトリガーを使って、アクションを起こす。 コマースクラウドを活用し、サイトの編集を行う。
そこで、お客様が起こしたアクションをキャッチし、お客様とのコミュニケーションを行っていく。 サービスクラウドで、SNS等で上がった情報をキャッチ。例えば、お客様が製品を買ったあとにミスによって、商品を破損する。
その情報をお客様がSNSでアップするとそのデータをキャッチして、カスタマーセンターがお客様サポートを行う。
新たな商品をお客様にサービスとして、送付することで、お客様が喜び、その情報が改めてSNSにアップされる。
企業としては、この瞬間が一番、ブランド力が上がることになる。なるほど！

Pardot、Marketing cloudを使うことで、マーケティングを可視化し、新たなキャンペーンを行い、確実なナーチャリングを行うことが可能になる。 データをアインシュタインで分析、追跡することで、お客様の満足度をアップするマーケティングが可能になる。ふむふむ

感想：ソーシャルとつながることで、より顧客動向を把握し、データ分析を行いながら顧客をサポートする速さにおいて、凄さを感じた。

Salesforce for Developers

 ２つめは、「Salesforce for Developers」（Keynote）

カスタマーが求めていることとは何か？

• スピードを求めている。
• ビジネスユーザーは、アプリケーションを早く作って、試していきたい。
• もっと早く作るには、どうするのか？

Saleceforce Lightningの活用

エンゲージメントの高いエクスペリエンスとフレームワークを提供している、 Saleceforce Lightningコンポーネントを使うことで、フロント、バックエンド、DBなどをプラットフォーム上で制作ができるらしい。マークアップをせずにUI上で、すべてのデータを繋げ、UI上で、それを魅せるためのUIを作る。

• Dreamhouse App Reference
• Schema Builder（DBのERの視覚化されたもの）
• Lightning　Experience（UI制作のコンポーネント）
• UpBilder　（AppExchangeからコンポーネントをダウンロードし、UIに展開できる）※大まかなフロントのコードが一切不要。
• デベロッパーコンソール（コードを作成することができる。ほぼJSで記載できる。）
• Webアナリティクスをつかって、アインシュタインを利用し、データ分析を行い、ウェブ上に表示するデータを修正する。そうすることでユーザに対して、情報を推薦してくれる。
• Herokアプリでは、求める情報をメッセージすることで、ユーザーが求めているである情報をピックアップし、さらにユーザーが求める情報を選出してくれる。

イメージ：PGをゼロから作成せずに済む点がビジネスの加速につながると感じる。開発コンポーネント、プラットフォームがあるので、インフラやテストもこれまでよりも短縮できるイメージ。これからは、ERPとCRMの統合が加速的に進むことになると感じました。

Commerce Cloud

３つめは、「Commerce Cloud」（Keynote)

Commerce Cloudの方向性

• データ収集は、基本的にモバイルデバイスから収集。
• 小売業界の75％は、顧客がオムニチャネルに不満を持っているため、解消する。
• 160億商品を今後、扱っていく。
• 85億ドル相当の売上をプラットフォームで実現する。

。。。規模が大きすぎて、よくわからい。

Faster Innovation

Hot topic（http://www.hottopic.com/）の例

• コンテンツデリバリーシステム（顧客にとって良い体験をしてもらう）の思想で展開
• 2015年7月からCommerce CloudとMarketing Cloudを利用している。
• モバイルデバイスは、Apple Payの影響により、より加速した。

Commerce CloudとMarketing Cloudを利用している事例：プーマ、NYX、LACOSTE（サングラスの事例）の話がありました。

Predictive Commerce

vine yardvines (http://www.vineyardvines.com/) の事例

• アインシュタイン（AI）を使ったコマース戦略
• ショッピング体験をデータ化し、ユーザーに使いプランニングを行う（ストアソリューション）
• プラットフォームがユーザーの好みをアルゴリズムで判断する。（データアナリストが不要）
• お客様は、ビジネスに特化できる。
• 検討している製品、似ている製品、思考にあった製品などを推薦する。（各ユーザーがページを見ている間データをアインシュタイン（AI）が分析を行う。）
• Unified Experience
• モバイルと生産性の向上。
• リターゲティングとSNSの連携。
• 在庫（倉庫）のデータと連携し、自動で物流までを管理する。

イメージ：EC展開には、優位になると思われる。日本くるのがいつか分からないが、ECの世界が変わるきっかけになりそうだ。

アインシュタイン（AI）

最後はアインシュタイン（AI）（Keynote)

もっとも楽しみにしていたKeynoteだ！

AIの革命。クラウドによりデータが巨大化してきた。それをデータアナリスト（サイエンティスト）が担当する時代だったが巨大なデータを整理できない、アナリスト（サイエンティスト）がいない。
データが複雑過ぎる。の課題からビジネスに活かすためにAIから価値あるものを生み出す。
Einsteinは、SF専用のAIだが、マーケティング、アナリティクスなどがの巨大なデータを整理する。そして、価値のあるCRMを実現する。
One to Oneキャンペーンを実現する。恐るべしアインシュタイン（AI）

Square（https://squareup.com/）の事例

• 中小企業向けに小型のカードリーダーを行っている。
• 目標が達成できないという分析が出てきたら、アインシュタインが自動でこの業種へアプローチするようにアドバイスしてくれる。
• 誰かに対して、メールを贈りたいときにも内容をアドバイスしてくれる。

アインシュタインが売上データを予測して、営業をサポートしている。人のやるべきところを補完している。

Funatics（http://www.fanatics.com/）の事例

• オーディエンスのセグメントをアインシュタインがやってくれる。
• コンバートしていない状態をグループ化していく。
• Jouney Builderでジャーニーマップを確認し、戦略を計画する。
• ユーザーの画像（コミュニティに上げられた画像データ）を分析し、そのユーザー傾向を更に絞り込むことができる
  例えば、写真から髪の毛の多い人、少ない人などの傾向まで分析ができる。

セールスフォースリサーチ

自分の好きな家の画像をピックアップする。それをアインシュタインンのプラットフォームにアップロードする。
個人の趣味趣向を分析する。そうすることで、その人の気に入る物件を抽出し、紹介することができる。

その他の例：自転車に頭に何かをかぶっている。それをどう読み取るのか。
ヘルメット。安全性。幾つかの視点で、アインシュタインがサポートしてくれる。

以上、Keynoteのレポートでした。

全てを伝えることが難しいので、この記事を見ても意味がわからないと思いますが、クラウドの波は、着実に私たちのビジネスに大きな変革を与えると実感しました。

特にAIの世界が訪れた時に私たちが何をすべきか、何ができるのかの気づきがあった点は、大きな収穫です。

皆さんも機会があれば、是非、Dreamforceへ参加してみてください！