【Zoho CRM】Zia機能に関するアップデートのお知らせ
今回、Zia機能に関するアップデートがございました。
以下、機能アップデートの詳細をご紹介いたします。
今回の機能アップデートは、EU, US, INデータセンターのすべてのユーザーに適用されています。今回のアップデート内容は、以下の通りです。
- 類似データのレコメンド項目でのフィルター設定
- データエンリッチメントの履歴と使用状況
- 予測ビルダーへの新要素の追加
類似データのレコメンド項目でのフィルター設定
類似したデータの存在を知り、なぜ類似しているのかを理解し、特徴を比較して、ベストプラクティスに従うことができました。また、標準のフィルターを使って、レコメンドの有無に基づいたフィルタリングと分類を行うことができました。
今回、より高いデータ粒度でのデータ抽出を行うために、類似データのレコメンド項目に関する標準フィルターに対し、以下のフィルターオプションを追加しました。
- 類似度スコアに基づくフィルター
- 類似データの提案に基づくフィルター
タブ内のデータをスコアに基づいてフィルタリング、あるいは、既存データの値を参照し、類似した特性を持つすべてのデータを一覧で取得することができるようになりました。
Ziaの類似データのレコメンド機能に関する詳細は、こちらをご確認ください。
データエンリッチメントの履歴と使用状況
Ziaのデータエンリッチメントは、インターネットから得た情報をCRMに反映させる機能です。データエンリッチメントにて、見込み客、連絡先、取引先に関する情報をCRMデータに入力することができます。
しかし、Ziaを使用してデータエンリッチメントを行った場合、該当のデータは、手動更新された場合と変わらない状態で入力されます。また、データエンリッチメントが組織内でどのように使用されているのか知ることができません。
このような理由から、「データエンリッチメントの履歴」と「データエンリッチメントの使用状況」機能を追加しました。
データエンリッチメントの履歴
データエンリッチメントの履歴は、組織内で行われたすべてのエンリッチメント活動のログです。ユーザー名、データ名、データエンリッチメントの日時、データの更新内容が時系列で一覧化されます。CRMの監査ログと同様に、タブ名、ユーザー名、時間などの異なる条件に基づいて履歴をフィルタリングすることもできます。
エンリッチメントデータを確認したり、データエンリッチメントの設定画面からデータの手動更新を見分けることができます。
データエンリッチメントの使用状況
エンタープライズプランをお使いのCRM組織では、ユーザーライセンスごとに500件、最大50,000件／月のデータに対し、エンリッチメントを行うことが可能です。また、アルティメットプランをお使いの場合は、ユーザーライセンスごとに2000件、最大50,000件／月のデータに対し、エンリッチメントを行うことが可能です。これらの上限は、組織全体に対するものであり、タブごとの上限ではありません。
これまで、利用可能なデータ件数、タブごとの使用状況、毎月のエンリッチメントを行ったデータ件数などを知るための機能がありませんでしたが、今回のアップデートにて、これらすべてを「データエンリッチメントの使用状況」タブで確認することができるようになりました。
「データエンリッチメントの使用状況」タブでは、以下の情報が確認できます。
- 月の上限数と月の平均使用件数
- 異なるタブ間で行われたエンリッチメントの総数を示す円グラフ
- 今までのエンリッチメントの使用傾向を示すトレンドグラフ
- 毎月のタブごとに行われたエンリッチメント件数に関する表
予測ビルダーへの新要素の追加
Ziaの魅力的な機能のひとつとして、予測機能があります。変換率や見込み客による購入の可能性などの設定に基づいて、ビジネスのさまざまな側面を予測することができます。Ziaの予測機能では、すべての適格なデータに対し、その予測結果を表示することで、正しい期待値を設定することに役立ちます。
Ziaの予測機能に関する詳細は、こちらをご確認ください。
Ziaの学習効果を評価し、より正確な予測を行うために、ビルダーの予測概要画面にいくつかの機能アップデートを導入しました。
機能の名称変更のお知らせ
以下、今回の予測機能に関するアップデートの詳細をご紹介いたします。
- 「学習パターンのスコア」に関するアップデート
- 「学習パターンのスコア」の名称変更
- バージョン履歴と各バージョンの比較機能の導入
- 予測への寄与要因となる要素の変更
- 「予測の精度」機能の導入
学習パターンのスコアに関するアップデート
今回、Ziaの学習の指標である従来の「学習パターンスコア」を、「(学習)モデルの精度」と名称変更しました。また、バージョンアップによってZiaの学習がどのように改良されてきたかを確認するために、バージョン履歴を追加し、1つ1つ比較できるようにしました。
Ziaの学習は、継続的に行われます。予測モデルが構築されると、Ziaは15日ごとに再学習、再調整し、各モデルはバージョンとしてログに記録されます。バージョン履歴では、データセットがどのように改良してきたのかを知るために、元のモデルに対して最大4つのバージョンを表示することができるようになりました。バージョン番号、該当バージョンの学習の寄与要因、日付が表示されます。
さらに、最大3つのバージョンを比較することで、データがどのように学習に使用されているかをより詳細に分析することができます。また、現在の学習パターンに満足できない場合、その寄与要因として考慮される項目を変更することもでき、その学習パターンは次のバージョンにも引き継がれます。
「予測の精度」について
Ziaが学習の精度を測定するのと同様に、Ziaは予測の精度に対しても評価を行います。これは、予測の信頼性を示す指標になります。スコアが高ければ高いほど、スコアの信頼性が高いということになります。予測したデータ数と、そのデータうちいくつが予測に成功したかが表示されます。これにより、Ziaの予測を続けていくかどうかの判断材料になります。
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