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【海外発 AI事例3選】Uber Eats、Spotify、Sunnova。最先端のEinstein活用 教えます

【海外発AI事例4選】Gucci、Spotifyなど、最先端のEinstein活用を教えます

生成AIがビジネスに浸透し始めてきた中、SalesforceのAI「Einstein」の活用事例も増えてきました。今回は海外から届いた先進的AI事例として、Spotify、Sunnova、Uber Eatsのケースをご紹介します。

2024年に本格化した生成AI。AIの活用力が企業競争力を左右すると言っても過言ではない時代がやって来ました。様々なAI活用事例に目に触れる機会が増えている中、SalesforceのAI「Einstein」でも多種多様なお客様事例が生まれています。

今回は海外でAIを有効活用している先進的な企業4社をピックアップ。BtoCビジネスで顧客体験価値と生産性向上を図っている魅力的な取り組みのポイントをご紹介します。詳しくご覧になりたい方は、ぜひ記事のリンク先の本編をご覧ください。

生成AI活用の最前線

富士通の富士通Salesforceサポートデスクは、生成AIを活用してサポート業務を80%以上短縮。その取り組みの詳細や効果を1冊のガイドにまとめました。ぜひダウンロードの上ご一読ください。

コンタクトセンター 生成AI活用の最前線

【Spotify】パーソナライズされた広告配信をEinsteinで。クリック率は約50%増

数千万曲の楽曲を世界に向けて配信するSpotify。その楽曲数だけでなく、リスナーの好みに合わせて最適な楽曲をリコメンドする機能も世界トップレベルの品質を誇っています。

Spotifyは、楽曲だけでなく広告もリスナーごとに最適な内容をマッチングさせることに力を尽くしています。しかし、そのマッチング作業は、手作業で行っていることが多く、業務の効率化が課題になっていました。

そこで Spotifyは、Einstein を活用。ユーザーが好むコンテンツと、ユーザーが興味を持つ可能性が高いコンテンツを結びつけるように。また、過去のアクティビティとエンゲージメントレベルに基づき、営業担当者と話すか、セルフサービスオプションを表示するかなどカスタマイズすることで、クリックスルー率が53%上昇しました。

手作業に頼らない効率的なマッチング作業と、パーソナライズされた顧客体験の提供で、広告事業は前年比収益成長率19%増を実現しました。

また、営業担当者は案件の確度を数値化するスコアリングをみて、確度の高い見込み客へ優先的にアプローチできるように。また、経営幹部や広告担当者はダッシュボードによる進行中案件のやビジネス状況の可視化とEinsteinを利用したインサイトで、見込み値も含めた業績の全体像を把握可能になりました。

<Point>

  • リスナーに質の高い広告を届け、パーソナライズされた体験を提供
  • ユーザーの関心ごとをEinsteinで分析。最適な広告配信でクリックスルー率は53%上昇
  • 顧客関係の強化により、広告の収益は前年比19%増を実現

Spotify

リスナーごとに最適な広告を表示する生成AIの活用方法をお伝えします。

【Sunnova】Einsteinでトラブルを未然に検知。メンテナンスの効率と品質が向上

住宅用太陽光発電とエネルギー貯蔵サービスを提供するSunnovaは、米国で約1億世帯への太陽光発電サービスの提供を目指しています。

より多くの住宅にサービスを継続いただくためには、手厚いサポートが欠かせません。しかし作業指示書の作成などを手作業で行なっていることから、顧客に寄り添ったきめ細かいサポートが実現できておらず、顧客満足度が低下する可能性がありました。

そこで「 Mulesoft」 と  Einstein を活用し、ハードウェアのパフォーマンスを事前にキャッチし、それぞれの住宅オーナーに適した予防メンテナンスの提案や速やかな問い合わせ対応を行うことで、業務効率化と顧客満足度の向上を実現しました。

今後は顧客向けサービスの向上だけでなく、自宅のエネルギー出力を予測し、配電バランスの調整などに Einstein の活用範囲を広げていく予定です。

<Point>

  • ハードウェアのパフォーマンスを追跡し、必要な作業指示書を自動的に作成
  • 予防メンテナンスの提案や、迅速な問い合わせ対応で、業務効率化と顧客満足度の向上
  • 顧客行動の予測とエネルギーの最適化で、配電バランスの支援計画

Sunnova

トラブルやクレームを未然に防ぐアフターサービスやメンテナンス業務でのAI活用法、お伝えします。

【Uber Eats】膨大な顧客情報をEinsteinで分析。消費者と加盟店の満足度向上を両立

世界6000都市で飲食店パートナーや消費者にサービスを提供するUber Eatsは、膨大な顧客と対応量を抱えています。

トラブル対応には、多岐にわたる情報の整理と一元化が急務となっていました。そこで世界で30以上のシステムに分散していた情報を一元化。Einstein が問題の内容を分析し、優先度を決めて分類。適切な担当者へ割り当て、対応に必要な情報を迅速に届けます。

加えて、加盟店からの問い合わせに対しても Einsteinボット が24時間体制でサポートするように自動化を図ることで、業務効率化と加盟店満足度の向上を実現しました。

<Point>

  • トラブルの分析から優先順位付け、担当者への割り当ての自動化で迅速なトラブル解決
  • 顧客情報の一元管理と作業の自動化で、担当者の業務を効率化
  • 24時間体制の加盟店サポートで業務効率化と加盟店満足度向上

Uber Eats

消費者と加盟店のどちらのサポートにも効果的な
AI活用法、お伝えします。

海外だけでなく国内でも事例続々

海外から届いた事例4選をご紹介しましたが、国内でも生成AI事例は登場しています。その一つとして、富士通はサポートデスクにおいて生成AIを活用し、約8割の工数削減に成功しました。生成AI導入の検証結果や、効果を最大化するためのコツもぜひチェックしてみてください!詳細はこちらです。

今すぐ、AIをビジネスに活用しましょう

セールスフォースのAI、Einsteinがビジネスにどのように貢献できるかをより詳しく知りたい方は、お気軽にお問い合わせください。

ビジネスに役立つコンテンツを定期的にお届けします