オラクル、機械学習モデルを使用して導入ベースのクラウド売上を向上

オラクルの営業担当者は、案件創出にOracle Databaseでの機械学習を使用し、最も可能性が高く収益性の高い、クラウドの見込み顧客を正確に特定しています。

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担当者は、これまでなかったMLインテリジェンスを手にしたと感じました。すべての適切な行動が推奨されたため、担当者は、より熱心にアカウント計画の作成に取り組み、ミーティングに向けて進んで努力を重ねるようになりました。ミーティングはうまく進むようになり、新しいオポチュニティをより迅速に見つけることができました。ポジティブなフィードバックループが形成されたのです。

Sanela Hodzicオラクル、Sales Operations担当バイスプレジデント

ビジネス課題

Oracle Global Salesは、Oracle Cloud Infrastructure(OCI)ソリューションの案件創出を担当しています。このチームは、営業担当者のやる気をいっそう高めて売上を増やすために、オラクルの既存のお客様でOracle Cloudに移行する可能性が最も高い組織を識別する必要がありました。

目的は、営業担当者が、営業のベスト・プラクティスを維持しながら、最も適切な導入ベースの見込み顧客に注力できるようにすることでした。さらに、こうした支援を受けた営業担当者は、オラクルのお客様に、それぞれのユースケースに最も適したクラウド・ソリューションを紹介することができ、全体的な満足度が高まります。

チームの既存のソリューションでは、このレベルの高度な分析を適時に処理することができませんでした。

どの四半期にもスコアが最も高い5%のアカウントが獲得金額の80%を一貫してもたらしていることがわかっています。

Sanela Hodzicオラクル、Sales Operations担当バイスプレジデント

オラクルが機械学習を選んだ理由

決算を迅速化し、利益率を高めるために、Oracle Global Salesは、売上特有の機械学習モデルが必要と判断しました。これにより、履歴データを使用してスコアを迅速に作成し、最適なアカウントを正確に特定できるようになります。マネージャは、モデルを既存の案件創出プログラムにリンクして、Oracle Cloud販売パイプラインに最適なリードを示すプロセスを合理化できます。

このチームは、Oracle Labsを活用して、グローバルな案件創出およびキャンペーン設計を変革するための機械学習インテリジェンス・モデルを作成しました。Oracle Labsは、Oracle Databaseでの機械学習を使用して、Oracle Cloudで900万の製品および顧客データポイントと2,400個のスコアリング変数を管理するための堅牢かつスケーラブルなモデルを作成しました。スコアリングモデルには、将来の購入行動を予測するために、複数年にわたる顧客購入データや業界固有データが必要でした。

Oracle Global Salesは、現場で具体的かつ測定可能な結果が得られるように、機械学習モデルを複数の案件創出プログラムにリンクしました。組織の営業担当者は、このモデルに関するトレーニングを受けて、その有用性に対する信頼を築き、長期にわたって活用し、プロジェクトの投資収益率を即時に実現することが見込まれます。

オラクルの機械学習で推奨されるリードは、他の地域のアカウントよりも3倍の取引を記録し、上位アカウントでは160%高い受注率を達成しています。

成果

Oracle DatabaseでのOracle Machine Learningを使用すると、Oracle Global Salesは、Oracle Cloudに移行する可能性が最も高い、導入ベースのクライアントを迅速に特定することができます。また、四半期ごとに、上位5%のアカウントと、どの製品に最も多くの費用をかけているかを特定できます。

これにより、Oracle Global Salesは営業サイクルを加速させることができ、営業担当者は可能性が最も高い、つまり収益性の高い、クラウドの見込み顧客に注力できます。チームは、特定のアカウントの最適なサブセグメントにターゲットを絞ることもできます。これは、お客様が大規模かつ国際的である場合に特に役立ちます。

スコアリングモデルと案件創出プログラムにより、アカウントごとに最も可能性の高いクラウド製品が提示され、顧客満足度が向上します。また、Oracle Global Salesは、地域に営業担当者が不足している、クラウドの見込み顧客にフラグを付けることができるため、オラクルは必要に応じて適切な採用を実施できます。

3年にわたり、Oracle Machine Learningから推奨されるリードは、他の地域の類似アカウントよりも3倍の取引を記録し、上位アカウントでは160%高い受注率を達成しました。

機械学習モデルでは、アカウントごとのスコアを示す大きな表が作成されます。決算の売上はモデルの最終的な成功検証であり、今後の四半期レポートおよびスコアのモデルに組み込まれます。モデルが継続的に成果を上げているため、技術的な説明やトレーニングを過度に行わなくても、営業担当者はモデルを進んで受け入れています。

スコアエンジンは、営業担当者が即座に行動できるように、日次売上レポートにリードを示します。営業担当者は、最大規模の地域において最も高品質のアカウントに順に、ベスト・プラクティスを実践しながら、精力的に働きかけています。

公開日:2022年6月24日

お客様について

オラクルは、統合されたアプリケーション・スイートと、セキュアな自律型インフラストラクチャをOracle Cloudで提供しています。同社は175か国で事業を展開しており、430,000社のお客様にサービスを提供し、年間収益400億米ドルを上げています。