セールスフォース コマース クラウド アインシュタイン：2025年の完全概要

あなたのeコマースストアをSalesforceで運営しているなら、「Einstein」という名前をよく耳にすることでしょう。これはSalesforceの組み込みAIで、ショッピングをより個人的に感じさせるために機械学習をストアフロントに加える役割を担っています。なかなか便利なツールですが、その賢さはSalesforceのエコシステム内にとどまっています。

Einsteinは確かに力を発揮しますが、視野が狭いという欠点があります。ここでは、Salesforce Commerce Cloud Einsteinが実際に何であるか、何が得意で、どこでつまずくのかを見ていきます。主な機能を見て、新しいAIツールがどのようにして全体像を把握するサポートシステムを作り上げるのかを見ていきましょう。

Salesforce Commerce Cloud Einsteinとは？

Salesforce Commerce Cloud Einsteinは基本的に、B2CおよびD2Cコマースプラットフォーム内に存在するAIツールのセットです。これは、眠らない社内データアナリスト兼マーチャンダイザーと考えることができます。主な目的は、ストアのデータを自動的に処理し、各訪問者により個別化されたショッピング体験を提供することです。

では、どのようにしてこれを実現するのでしょうか？Einsteinは常に3つの主要な情報源から学んでいます：

• クリックストリームデータ: これは人々の動きを観察するようなものです。サイト内での移動、閲覧、検索、カートに入れたものを追跡します。

• 注文データ: 過去の購入を見て、購買トレンドを見つけ、何が人気かを把握します。

• 商品データ: カタログ全体を把握し、異なる商品がどのように関連しているかを学びます。

これらのデータを活用して、Einsteinはコンバージョン率や平均注文額（AOV）などの重要なeコマース指標を向上させようとします。Salesforceは、予測AIを誰でも利用できるようにすることを目指しており、データサイエンティストのチームを雇う必要はありません。アイデアはシンプルです：既に持っているデータを使ってストアを賢くし、顧客を少しでも幸せにすることです。

Salesforce Commerce Cloud Einsteinの主な機能

Einsteinは単一の機能ではなく、顧客とチームの両方にとって物事を改善するための機能の束です。それが何をできるかを掘り下げてみましょう。

Salesforce Commerce Cloud Einsteinが顧客のショッピングを簡単にする方法

これらの機能は、顧客が欲しいものを手間なく見つけるのを助けることに焦点を当てています。

• Einstein Product Recommendations: これはおそらく何度も見たことがある機能です。ショッパーの行動とサイト全体のトレンドを利用して、パーソナライズされた商品提案を表示します。「あなたにおすすめ」や「他の顧客も購入」または「セットを完成させる」などのタイトルでカロセルに表示され、見ているアイテムに合うアクセサリーを巧みに提案します。

• Einstein Predictive Sort: 通常のサイトでは、カテゴリーページはベストセラーや新着順に並べられますが、Predictive Sortはそれを変えます。特定のショッパーがクリックしそうな商品を分析し、カテゴリや検索ページの商品を再配置します。これにより、最も関連性の高い商品が上位に表示され、長時間スクロールする必要がなくなります。

• Einstein Search Recommendations: これは、Googleの予測検索のような速い体験を自分のサイトに持ち込もうとします。ショッパーが入力を始めると、Einsteinがパーソナライズされたタイプアヘッドの提案を表示します。例えば、ランニングギアをよく買う人が「s-h-o」と入力すると、「トレイルランニングシューズ」を提案するかもしれません。一方、カジュアルな服を買う顧客が同じことをすると、「ボートシューズ」を提案するかもしれません。目的は、顧客をより速く正しい商品に導くことです。

Salesforce Commerce Cloud Einsteinがマーチャンダイジングチームの作業を賢くする方法

これらのツールは、内部チームのためのもので、彼らの仕事をより簡単でデータに基づいたものにすることを目的としています。

• Einstein Commerce Insights: これはバスケット分析のダッシュボードのようなものです。注文データを掘り下げて、どの製品が一緒に購入されることが多いかを明らかにします。特定のヨガマットを買う人が特定のブランドの水筒も買っているかどうかを教えてくれます。これにより、スマートな商品バンドルを構築したり、「ルックを購入」セクションを作成したり、より効果的なプロモーションを実行するための確固たるデータを提供します。

• Einstein Search Dictionaries: ウェブサイトで一般的な用語を使って検索しても結果が出ないことはありませんか？この機能はそれを防ぐために設計されています。Einsteinはサイト上のすべての検索クエリをレビューし、ショッパーが使用しているが公式システムにない用語をフラグします。例えば、人々が「モーブのセーター」を探しているのに、製品を「ピンク」や「パープル」としかタグ付けしていない場合、Einsteinは「モーブ」を同義語として追加することを提案します。これは、単純な語彙の不一致で販売を失うことを防ぐ簡単な修正です。

Feature	Primary User	Key Benefit
Product Recommendations	Shopper	関連する製品を発見し、カートのサイズを増やす。
Predictive Sort	Shopper	パーソナライズされた検索結果で欲しい製品をより速く見つける。
Search Recommendations	Shopper	インテリジェントでパーソナライズされたタイプアヘッド検索ガイダンスを得る。
Commerce Insights	Merchandiser	購買行動を理解し、データ駆動のキャンペーンを作成する。
Search Dictionaries	Merchandiser	欠落している同義語を特定し追加することで検索の関連性を向上させる。

Salesforce Commerce Cloud Einsteinの導入（およびその限界）

Einsteinをオンにするのは非常に簡単ですが、その力には限界があります。セットアップの手順と、特に知っておくべき制約について見ていきましょう。

Salesforce Commerce Cloud Einsteinのセットアッププロセス

Commerce Einsteinの有効化は、主に設定でスイッチを切り替え、カタログと製品が準備できていることを確認することです。一度有効化すると、Salesforceがデータを処理し始めますが、これには最大で1日かかることがあります。その後のパフォーマンスは、持っているデータの質と量に完全に依存します。真に個別化された結果を提供するためには、過去のクリックと注文データの十分な量が必要です。

Salesforce Commerce Cloud Einsteinの限界に注意

Einsteinは良い出発点ですが、真に接続された顧客体験を作り出す上でいくつかの大きな制限があります。

• 「ブラックボックス」問題: Einsteinはブラックボックスのように動作します。データを入力し、推奨事項が出てきますが、なぜ特定の決定を下したのかについての可視性はほとんどありません。アルゴリズムを調整したり、考え方をカスタマイズしたりすることはできません。これは、始めたばかりのときにはシンプルで良いのですが、AIの動作にもっと関与したいときには大きな頭痛の種になります。

• Salesforce内の情報しか知らない: これはおそらくEinsteinの最大の盲点です。Salesforce Commerce Cloud内のデータ、製品、サイト上でのショッパーの行動からしか学びません。しかし、会社の知識が保存されている他のすべての場所はどうでしょうか？Zendeskのチケットに埋もれた有用なコンテキスト、Confluenceページの詳細な製品仕様、Slackで共有されるクイックフィックスについては何も知りません。このサイロ化により、Einsteinは全体像のほんの一部しか扱っておらず、不完全に感じる推奨事項や回答を生み出す可能性があります。

• 自信を持ってテストする方法がない: Einsteinがどのように動作するかをシミュレートする信頼できる方法がありません。新しい推奨事項のアイデアを取り上げ、過去の顧客インタラクションに対してどのように機能したかをテストすることはできません。これにより、すべての新しい変更が売上やサポートコストにどのように影響するかについての実際のデータがないまま、少しの賭けのように感じられます。

Salesforce Commerce Cloud Einsteinの現代的な代替案：すべての知識をつなげる

Salesforce Commerce Cloud Einsteinは良い第一歩ですが、1つのシステムにとどまるのはAIについての古い考え方です。顧客体験を本当に向上させるには、どこに保存されていても、会社のすべての知識から学べるAIが必要です。

ここで、eesel AIのようなツールがゲームを変えます。Einsteinとは異なり、eesel AIはその知識のサイロを打ち破るために構築されています。技術スタック全体、ヘルプデスク、内部ウィキ、チャットツール、そしてもちろんSalesforceにも接続し、ビジネスのための1つの中央の頭脳を作り出します。

• あなたが運転席に: ブラックボックスを忘れましょう。eesel AIは、AIの正確なトーンと行動を定義するためのシンプルで強力なプロンプトエディタを提供します。どの質問が自動化され、どの質問がまだ人間の介入を必要とするかを決定します。AIが注文の詳細を調べたり、チケット情報を即座に更新したりするカスタムアクションを構築することもできます。

• 数分でライブにし、自信を持ってテスト: クリック一つでヘルプデスクを接続し、数分で始めることができます。長い営業電話は必要ありません。さらに良いことに、eesel AIにはシミュレーションモードがあり、過去のサポートチケットの数千件で設定をテストできます。これにより、顧客に対してオンにする前にどのように機能するかの正確でデータに基づいたプレビューが得られます。プロセスからすべての推測を排除します。

• スタックを強化し、置き換えない: 最高の部分は、何も取り除く必要がないことです。eesel AIは、既に使用しているツールの上にインテリジェンスレイヤーとして機能します。Salesforceの知識ベースから情報を取得し、過去のZendeskチケットや内部のGoogle Docsからの洞察と組み合わせ、単一のシステムに閉じ込められたAIが管理できる以上に完全な回答を提供します。

プロのヒント: 小さく始めてからスケールアップ。

eesel AIのようなツールを使えば、サポートオペレーション全体を一晩で自動化する必要はありません。シミュレーション機能を使用して、最も頻繁で簡単に答えられる質問のトップ5-10を見つけます。まずそれらの自動化を設定し、チームがより難しいことに集中できるようにします。これは自信を築き、迅速な成果を得るための素晴らしい方法です。

Salesforce Commerce Cloud Einstein: 知識をつなげ、より良い体験を創造する

Salesforce Commerce Cloud Einsteinは有用なツールです eコマースビジネスをプラットフォームで使用するためのものです。販売データに基づいてショッピング体験をパーソナライズするためのネイティブAI機能を提供します。

しかし、今日の顧客はもっと多くを期待しています。彼らは賢く、一貫したサポートを求めており、それはAIがすべての顧客との会話と知識源から学ぶことができるときにのみ実現します。目立つ体験を本当に提供するためには、データをそのサイロから解放する必要があります。

eesel AIのようなAIプラットフォームは、すべての知識をつなげ、サポートを自信を持って自動化し、チームを強化し、最終的には顧客をより幸せにします。

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