Ziaによる予測機能は、Zoho CRMの管理者がビジネスや各種指標の今後の見通しを予測するのに役立つツールです。標準タブやカスタムタブの両方で、予測データを手軽に作成できます。今後起こり得る状況をスムーズに予測できます。

Ziaによる予測機能を使用すると、年間成長率、商談の受注または失注の確度、顧客による商品の購入見込みなどを予測できます。 

Zia予測の権限

1. 設定の管理：権限で設定の管理が有効になっているユーザーのみ、ルールの作成、編集、表示、有効化または無効化、削除できます。
   
2. 結果の表示：この権限を持つユーザーは、予測結果を閲覧のみできます。
   

メモ：

初期設定では、予測の権限が有効になっている場合、結果の表示の権限が有効になります。設定の管理は手動で有効にする必要があります。

1. ［設定］  > ［ユーザーと権限］  >  ［セキュリティ管理］ に移動します。
   
2. 対象の権限を選択します。
   
3. ［権限設定］ に移動し、 ［Zia］  をクリックして、 ［予測］ を有効に切り替えます。
   
4. ［設定の管理］または［結果の表示］ にチェックを入れます。
   
   
   
   

利用例

保険商品の購入見込みの予測： Zylker社では、国内外の顧客に対して、手頃な料金で保険商品を提供しています。顧客は、中小規模のさまざまな業種の組織です。顧客の要件はそれぞれ異なります。このため、Zylker社の営業担当者には、顧客のオフィスに訪問し、対面で打ち合わせを行ってニーズを把握することが推奨されています。Zylker社においては、目標達成に向けて以下のような指標の動向を把握することが重要です： 

• 特定の顧客が購入する可能性が高い保険の種類
  
• 特定の保険証券が購入される見込み
  
• 顧客や保険の種類ごとの平均売上
  
• 年間成長率における変化
  

これらの指標の今後の見通しを予測することで、顧客への提案や、マーケティングや営業の戦略を改善できます。結果として、売上の向上につなげることが可能になります。 

1. 見込み客の商談化数
   
2. 商談の受注数または失注数
   
3. 商談完了にかかるおおよその日数
   
   
   
   
   

   
   

Zia予測の詳細設定

使用できるデータの種類

• 日時
  
• 数値
  
• 通貨
  
• 真偽値（チェックボックス）
  
• 選択リスト 
  

使用できるタブ

Ziaによる予測機能は、標準タブとカスタムタブの両方に対応しています。

データ制限

Ziaのトレーニングに使用した条件に一致するデータが200件以上ある場合のみ、予測アルゴリズムが有効に機能します。 

留意事項

1. 各予測設定には、重複しないように名前を設定してください。設定した名前は、対象のタブで予測内容を表示する際に、項目ラベルとして使用されます。予測を一旦保存すると、設定名は編集できません。
   
2. 選択リスト項目のデータを予測する場合、予測モデルが精確に機能するためには、各項目の値として75件以上のデータが必要です。他よりデータが多い選択リスト項目値がある場合、1つの種類の値にデータが偏るため、偏った結果が表示される可能性があります。Ziaは、選択リスト項目に関しては、最大10件の値について予測を行うことができます。 
   
3. すべての既存のデータの数値項目の値が同じ場合、Ziaは予測を行うことができません。たとえば、ほとんどのデータにおいて、カスタム項目「子供の数」の値が「2」である場合、Ziaは比較や傾向分析のためのデータを得ることができず、予測できません。 
   
4. 時間をもとにした予測を設定する場合、Ziaは「作成日時」などの項目を基準点とみなし、未来の値を算出します。
   
5. 連携によって生成された項目については予測できません。ただし、これらの項目は予測のための要因としては考慮されされます。
   
6. 予測の設定時点から、Ziaが予測結果を算出するまでに、24時間必要です。処理は、組織のタイムゾーンに従って行われます。 
   
7. モデルは、隔週で再トレーニングされます。 

項目の種類と使用対象

予測する情報に基づいて、Zoho CRMで使用するデータの種類を検討し、必要に応じて修正できます：

• 売上の予想額や成長率、受注商談数、保険請求金額などを予測する場合、 数値または通貨 項目のデータが必要です。
  
• 顧客が商品を購入するかどうか、商談の受注確度、サブスクリプションの更新見込みなどを予測する場合、 選択リスト 項目にデータが必要です。 
  
• 商談の受注時期、商品の配送時期、保険請求が発生しそうな時期などの時間に関する予測を設定する場合、 日時 項目にデータが必要です。 
  
• 2つの値からなる真偽値（はい/いいえ）の可能性を予測する場合、 選択リストまたは真偽値 の項目にデータが必要です。予測結果は、0から100の範囲のパーセンテージで表示されます。
  
  

予測結果を確認できる場所

予測を設定すると、データにカスタム項目が自動で作成され、その項目に予測結果が表示されます。項目名は予測名と同じものになります。したがって、予測値に関連したもので、理解しやすく重複しない名前を使用することをお勧めします。

メモ

初期設定では、「prediction」（予測）という用語がカスタム項目に追加されるため、予測名には「prediction」（予測）という用語を入力しないことをお勧めします。

予測モデルの設計

予測対象、つまり、対象のタブと値を表示する項目を決定すると、予測モデルを作成する準備が整います。

Ziaによる予測機能は、次の項目で構成されます：

1. 予測名： 予測の設定に対し、識別しやすく重複しない名前を入力します。入力した名前は、予測内容を表示する項目ラベルに使用されます。
   
2. 対象のタブ： 予測する項目を含むタブを選択します。標準タブまたはカスタムタブを選択できます。
   
3. 予測の対象項目： Ziaが予測する対象の項目を選択します。たとえば、Zylker社で、IT企業による健康保険の購入見込みを予測する場合、「保険の種類」という選択リスト項目を選択します。
   
4. 対象の値の選択：
   

   予測で選択リスト項目が選択された場合のみ、この項目が表示されます。選択した値についてのみ、Ziaに結果を予測させる場合の設定が可能です。たとえば、Zylker社で健康保険の購入見込みを予測する場合、「保険の種類」という選択リスト項目の値「健康保険」を選択します。 
   対象タブの選択リスト項目について複数の値を選択できます（例：「健康保険」、「損害保険」）。この場合、Ziaは選択した値について予測を作成します。 
   
   

   
   

   
   

   
   
5. 対象外の値の設定： 予測に関連性がない値を、対象外の値として指定できます。対象外の値を設定することで、Ziaによる予測において関連性があるデータとそうでないデータを区別することができます。たとえば、上記の例においては、対象外の値として「自動車」保険を選択して設定できます。 
   

対象タブで選択リスト項目を選択した場合にのみ、対象外の値の選択肢が表示されます。2件以上の選択リスト項目を選択した場合、Ziaによって対象外の値を設定するよう求められます。

• Ziaの学習用データ： 選択リスト項目を用いて予測を行う場合、学習用データの指定は必須ではありません。初期設定では、Ziaは予測においてすべての既存データを考慮します。予測対象に関連のあるデータとして、200件以上のデータが必要です。ただし、適切な値をもつデータの条件や範囲があらかじめ明確に分かっている場合、個別に指定することも可能です。
  
  
  
  たとえば、年齢、年収、配偶者の有無、家族の病歴、その他の医療保険といった項目においてZiaの予測に役立つ値がある場合、これらの項目をもとに学習用データを選択できます。 

メモ

数値、日時、真偽値の項目については、学習用データの選択は必須です。 

予測モデルの作成

予測モデルは、標準タブとカスタムタブの両方で作成できます。

予測モデルを作成するには

1. ［設定］  >  ［一般設定］  >  ［Zia］ に移動します。
   
2. ［予測］ タブで、 ［新しい予測］ をクリックします。
   
3. ［予測名］ を入力します（例：健康保険）。一覧から タブ を選択します（例：保険タブ）。
   
4. ［予測の対象項目］ で、一覧から適切な項目を選択します。
   
5. ［対象の値の選択］ で値を指定します 
   
6. （例：健康保険）。
   
   選択リストの種類の項目を選択し、値を1件のみ選択した場合のみ、対象外の値も指定する必要があります（例：自動車保険）。 
   
7. すべてのデータ を対象とするか、 特定のデータ のみを対象とするかを設定します。特定のデータのみを対象とする場合は、対象とするデータの条件を設定します（例：「業種」 「が次の値に等しい」 「IT」）。
   
8. ［Ziaの学習用データの条件］ で、予測に使用する項目と値を選択します（例：収入、配偶者の有無、家族の病歴など）。
   
9. ［保存］ をクリックします。
   
10. カスタム項目の作成に関する注意が表示されます。確認し、［はい、作成します］ をクリックします。  
    
    

予測の詳細ページ

1. 概要
   
2. カスタム項目
   
3. 学習パターンのスコア
   
4. 要因
   
5. 追加情報
   
6. データ待ち
   
   

1. 予測が設定されているタブ
   
2. 予測対象の項目
   
3. 予測予定のデータ。特定のデータに予測が設定されている場合、データの抽出条件が表示されます。
   

1. 50未満：予測の精確性が低い
   
2. 51〜80：予測の精確性は中程度
   
3. 81〜100：予測の精確性が高い