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AI売上予測ソリューション

AIがお客さま専用の受注モデルを生成
業績レポート作成に費やす負荷を軽減
精度の高いデータに基づいた迅速かつ的確な判断を可能に
特許申請中(特願2023-038360)

AI売上予測ソリューション

手間いらずのAI高精度予測でコスト削減し、データドリブン経営戦略、営業施策の立案が可能に

AI売上予測ソリューションとは

AI売上予測ソリューションは、売上予測の精度や作業負担で悩む営業マネージャーの課題を解決し、データ駆動型の意思決定を促進させるソリューションです。

課題

業績予測見込み精度が悪い

資料作成、データ収集に時間・コストがかかる

注力すべき案件がわからない

AI売上予測ソリューションなら

貴社の過去実績データから貴社にあった予測モデルを構築するため、貴社に即した業績予測を可能にします

社内システムデータの取得から予測レポートまでのプロセスを自動化できるため、資料作成などにかかる時間を効率化します

予測モデルで受注確度がわかるようになるため、攻めるべき案件が一目瞭然になります

AI売上予測ソリューション全体像

売上に関連するあらゆる社内データと案件売上との相関性をAIで解析して高精度の予測モデルを構築します。データの取得から予測のレポーティングまでの売上予測プロセスを自動化し、売上予測プロセスを大幅に効率化します。

Tableauの詳細はこちらをご確認ください。
>Tableau 製品詳細ページ

Snowflakeの詳細はこちらをご確認ください。
>Snowflake 製品詳細ページ

AI売上予測ソリューションは各案件の受注率を算出します。算出したデータをExcelやBIツールに取り込むことで、下記のような売上金額シミュレーションが可能です。

導入フロー

AI売上予測ソリューションは、下記の流れで提供します。

提案サービス

AI売上予測ソリューションの主な提供サービスは下記のとおりです。

# 提供物 内容
パッケージ

●PoCのフェーズで、予測モデルの精度評価と案件属性との相関評価に関するレポートをご提供します

●予測モデルは、お客さま環境にインストールします

インプリメントサービス

●お客さまのお待ちの情報(データ)に合わせた初期設定(AIにどの項目を渡すか、DWHのデータ構築など)に関するコンサルティング・サービスをご提供します

●パッケージメニューから必要なコンサルティング、実装オプションを選択いただけます

導入教育

●予測結果をどのように利用したらよいかなど、お客さま向けた使いかたや実装に関するサポートも実施しております

●一般的なインプリメントサービスだけでは難しいと感じるお客さま向けに、手厚い運用支援をカスタマイズしてご提案します

運用保守サービス

●運用支援において、チューニング・レポートを定期的にご提供します
・受注予測の受注率、精度が低下してないかどうか、維持できているかを評価・レポートするサービスです
・予測モデルの陳腐化を防ぎ、継続的な収益を上げるためのチューニングを継続的にサポートします

●インプットとするデータモデルが変更された場合など、AIのパラメタ変更やマッピングなどへの対応などの運用保守サービスをご提供します

FAQ

Q1 どのくらいの過去データがあればよいのか?
A1

一概にお答えすることが難しいご質問ですが、多変量解析のガイドラインが1つの目安となると考えています。具体的には、学習対象データの少ない側の結果となる行数が特徴量(説明変数)の数×10以上必要と言われています。

Q2 PoC実施にあたり、準備として何が必要か?
A2

PoCでは貴社のデータによる精度確認を目的としております。
そのため貴社の過去実績(受注のみではなく、失注した情報も含む)をQ1の件数目安を参考にご用意ください。

Q3 導入までにどんな作業が必要か?
A3

下記をご用意いただく必要がございます。
・SFAに登録されている案件データのご提供
・SFAのオブジェクト作成、アクセスユーザー準備

Q4 Salesforce社のEinstein との違いは何か?
A4

Einsteinシリーズ共通:ユーザー単位での課金
予測ビルダー:入出力がSalesforceオブジェクトのみ
Einstein Discovery:予測ロジックが非公開、相関のある項目についての出力は画面表示のみ
本ソリューション:OS単位での課金、入出力がcsvのため柔軟性が高い、効いている項目のアウトプットが可能

Q5 AIモデルは随時更新されるのか?
A5

いいえ、随時更新はされません。
モデルの随時更新により最新の案件トレンドに追従できる一方で、外れ値などにより予測精度が低下してしまうリスクがございます。
そのため自動的な更新は推奨せず、精度確認を行ったうえでの手動によるモデル入替えとしています。
(導入フローの運用環境最適化にありますように、予測精度を向上するための継続ソリューションをご提案します)

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