Salesforce Einstein、予測リードスコアリングの精度を40%改善

Salesforce Einsteinのスコアリング精度改善

SalesforceがEinsteinの予測リードスコアリング機能を大幅にアップデートし、従来比40%の精度改善を達成しました。BtoBマーケティングにおけるリード管理の在り方を変える可能性があります。

技術的な改善点

マルチシグナル統合分析

従来はCRMデータ（商談履歴、メール開封等）のみを分析対象としていましたが、新バージョンではWebサイトの行動データ、広告クリック、SNSエンゲージメント、サードパーティのインテントデータを統合分析します。

リアルタイムスコア更新

バッチ処理ベースだったスコア更新が、リアルタイム処理に対応。リードの直近の行動変化を即座にスコアに反映するため、ホットリードの見逃しが大幅に減少します。

営業チームへの効果

商談化率の向上

ベータテスト参加企業50社の平均で、商談化率が22%向上しました。特に「中スコア帯」のリードに対するアプローチ精度が改善され、従来は見逃していた有望リードの発掘に貢献しています。

営業時間の最適配分

スコアリングの精度向上により、営業担当者が高確度リードに集中できるようになり、1人あたりの営業生産性が平均15%向上したと報告されています。

導入のポイント

スコアリング精度の前提となるのはデータ品質です。CRMデータの整備（重複排除、欠損補完、正規化）を先行して実施し、その上でAIスコアリングを導入することが推奨されます。