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Salesforce: AI は新しい UI です

公開: 2023-06-08

「AI は新しい UI です」と Salesforce の社長サラ・フランクリンは今週シカゴで開催された Salesforce Connections のマーケティングおよびコマース イベントで述べました。

これが意味するのは、Web サイトを「覗いて」製品を見つけて学ぶというおなじみの体験が、AI を活用した生成的なエンゲージメントに取って代わられ、各見込み客や顧客をニーズや興味に基づいた旅に連れて行くことになる、と彼女は述べました。もちろん、彼らのやり取りを「プロンプト」として使用します。

フランクリンは、このビジョンがすぐに現実になると信じています。 「私たちはAI革命の瀬戸際にいます」と彼女は言いました。 「今こそ誰もが注意を払うことが不可欠です。」 変化の深さは、アプリケーションについて考えるのをやめてモデルについて考え始めるべきだという彼女の主張によって強調されました。

Salesforce は、いくつかの基調講演を通じて、スイートのユーザーが通常のワークフローの中で自然言語プロンプトを使用して、洗練されたオーディエンスセグメントを生成し、個別のカスタマージャーニーを作成し、その他多くのタスクを実行できる方法を実証しました。

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報道陣の質問に答えるサラ・フラクリン。 写真も、ホライズン銀行初代CMOのエリン・プライアー氏。

スイート全体にわたる生成 AI

この「AI は UI である」という概念を支持するために、Connections での主な議論のテーマは、Salesforce スイート (マーケティング、セールス、サービスなど) を構成するすべてのクラウドだけでなく、Slack や Slack への Einstein GTP の拡張でした。タブロー。

Marketing GTP は、自然言語プロンプトを使用したセグメント作成とともに起動します。 その後、電子メール コンテンツの作成、迅速な ID 解決、動的な製品説明、サードパーティ ソリューションの Typeface を活用してクラウド内でビジュアル コンテンツを作成する機能が追加されます。 個々の機能のリリースは段階的に行われ、主に 2023 年の第 3 四半期または 2024 年の初めに予定されていることに注意してください。

Commerce GTP は、テキストでの会話だけでなく画像やビデオも含め、カスタマー ジャーニーの各段階でパーソナライズされたエクスペリエンスを即時に提供することを目的としています。 これは、オンライン カタログ ショッピングをエンドツーエンドのインタラクティブなエクスペリエンスに置き換えるというフランクリンのビジョンをサポートします。

上記すべてに対するユーザーの応答はデータ クラウドに戻され、ユーザー プロファイルの継続的な更新をサポートするために使用されます。

これらの生成 AI 機能を導入する Salesforce 顧客には追加コストがかかります。 詳細はまだ明らかになっていないが、6月12日にマーク・ベニオフ氏が主催するSalesforce AI Dayイベントで明らかになるはずだとフランクリン氏は語った。

マーケター向けの機能

Marketing Cloud の製品マーケティング担当副社長である Jay Wilder に、今後追加される機能のいくつかについて詳しく聞いてみました。

「私のようなマーケターが本当に力を入れたいマーケティング分野の 1 つは、データをより簡単に操作できるセグメンテーションに関する分野です」と彼は言いました。 「顧客に関する何十億行ものデータがあり、私が今でも耳にする大きな不満の 1 つは、そのデータを取得し、調査し、そこにあるものを理解し、最終的に推進に役立つセグメントを生成するのに、非常に複雑で手動のプロセスが必要であるということです。よりパーソナライズされたエクスペリエンスを実現します。 私たちは次のステップに進んでおり、そのセグメントで見たいものを文字通り自分の言語で説明できるようになります。」

言い換えれば、Einstein GTP は自然言語プロンプトをデータベースクエリに変換します。 「これにより、より高度な機能を使用するための参入障壁が大幅に軽減されます。 より速くセグメント化できるために、データがどのように機能するかを理解する必要はありません。 私が必要なのは、自分の自然言語でそれをどのように考えるかを知ることだけです」と彼は言いました。

「その後、コンテンツ作成のために電子メールを送信します」と彼は続けました。 「件名、本文コピーは 10 月に試験運用され、春に登場します。 これにより、コンテンツのさまざまなバージョンを生成して、必要なバージョンを選択したり、大規模なパーソナライズを行ったりできるようになります。」

フランクリン氏の「先見の明がある」コメントと一致して、ワイルダー氏が今後来るのは、マーケティング担当者が戦略的目的とターゲットを自然言語で説明することから始め、望ましい結果を達成するためのカスタマージャーニーを瞬時に生成するのはAIに任せることができる状況だ、としている。

「より特異なキャンペーンから、より反応性の高い表現力豊かなキャンペーンへ移行しています。 これは企業にとってはメリットですが、消費者にとってもメリットがあると思います。なぜなら、今日、大規模なパーソナライゼーションはほとんどの人にとって現実ではないからです。 これはそれを解決するのに役立つと思います。」

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しかし、Salesforce はすべてを AI に任せているわけではありません。 「それは単にすべてを行うことではありません」と彼は言いました。「信頼を持ってそれを行うことです。 私たちの顧客の多くは、この機能に非常に興奮しており、これが現在行っていることに役立つと考えています。しかし、データが大規模な言語モデルに漏洩しないようにするにはどうすればよいでしょうか? プロンプトの結果が一般的なものではなく、実際に顧客に合わせてカスタマイズされていることを確認するにはどうすればよいですか?」

プロセスを安全にするための最初のステップは、LLM に渡されるデータがほぼ瞬時に消去されるようにすることです。 「『ふーん』ってなるよ」とワイルダーは言った。

2 番目のステップ: 「ブランドと声に沿ったものとなるよう、すべてのことについてマーケティング担当者が常に関与していることを確認する。」 同氏によると、Salesforceは「幻覚(AIによる物事の発明)や機密性に関する課題、そしてそれをワークフローに組み込んで、日常の仕事をしながらその場で使用できるようにすること」に警戒しているという。

しかし、それだけが問題ではないでしょうか? 生成 AI は電子メールから広告、複雑なカスタマー ジャーニーまであらゆるものを作成できるかもしれませんが、誰かがすべてをレビューして承認する必要はないのでしょうか?

「そうする人もいる」と彼は同意した。「それは本当に重要なことだ」 時間の節約は依然として現実的かつ重要である、と彼は主張した。 「ワークフローは、コンテンツを手動で作成する方法から、一連の作業をレビューして微調整する方法に変わります。 ここには依然として、非常に目的を持った人間参加型のアプローチが存在しますが、コンセプトから着想、調査、そしてプログラムの具体化までを文字通りほんの一瞬で素早く進める能力は、数週間にわたる電話や会議とは大きく異なる経験です。部門横断的な創造的なプロセス。 コンテンツが承認されていることを確認するために人間関係者が引き続き存在しますが、作業という点では良いトレードオフだと思います。」

Google Cloudとのパートナーシップを拡大

Connections でのもう 1 つの発表は、Salesforce と Google Cloud、特にスケーラブルなエンタープライズ データ ウェアハウスである Google BigQuery とのパートナーシップの拡大でした。 Salesforce Data Cloud はオープン エコシステムの一部であるとワイルダー氏は述べました。 「私たちは以前、Snowflake、Amazon SageMaker、および当社の第一級広告パートナーと発表を行いました。」

Googleの発表には2つの要素があるとワイルダー氏は説明した。1つ目はBig Queryに関するものだ。 食品大手ゼネラル ミルズは、Connections のマーケティング基調講演にゲストとして出席しました。「ゼネラル ミルズでは、100 のブランドとグローバル ビジネスにわたるすべてのデータが Google BigQuery に存在しています。 従来は、[Salesforce で使用するには] そのデータをコピーして移動する必要がありました。 そのデータを表示して使用し、そのまま置いておくことができれば、はるかに良くなると思いませんか?」 それがゼロ コピー データ アクセスによって可能になることであり、それがパートナーシップによってサポートされることになります。

第 2 に、この提携により、Google の Vertex AI へのゼロ コピー アクセスが提供され、Salesforce データで AI モデルをトレーニングできるようになります。 「以前の世界では、すべてのデータを Vertex にコピーし、モデルを実行してトレーニングしてから、すべてを Salesforce にコピーし直す必要がありました。 これ以上。 ゼロコピーを使用すると、すべてをそのままにしたまま、実際に Salesforce データでモデルをトレーニングできます。」

フランクリンと同様に、ワイルダーもこれらの取り組みが差し迫ったものであることを強調しようとした。 「ほとんどの人が予想しているよりも早く発送されています。 これらの機能は、今後数か月以内に実際の運用環境で使用できるようになる予定です。」


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