Salesforce einstein presenta noves eines predictives de vendes

Des que Salesforce va anunciar Einstein fa un any, la companyia ha estat construint una capa d’intel·ligència artificial (AI) que abasta tota la plataforma de Salesforce. Els algoritmes d’Enstein basats en dades, l’aprenentatge automàtic (ML), el processament de llenguatges naturals (NLP) i les analítiques predictius s’han trobat a la pila de productes de Salesforce per apuntalar 18 novetats i més de 475 milions de prediccions al dia a través de la gestió de relacions amb els clients. (CRM), màrqueting, servei, comerç, Internet of Things (IoT), analítica i núvols d'aplicacions.

Avui, el primer aniversari d’Einstein, Salesforce ha presentat tres grans noves capacitats d’IA per al seu flagship Sales Cloud de vendes: Einstein Forecasting, Einstein Opportunity Scoring i Einstein Email Insights. Aquestes funcions ofereixen als venedors una nova eina intel·ligent per prioritzar ofertes i avantatges, predir els ingressos de gasoductes de vendes i emparar correus electrònics importants amb recomanacions proactives. Salesforce Ventures, el grup de capital de risc de la companyia (VC), va anunciar un nou fons de AI de Salesforce de 50 milions de dòlars i unes inversions inicials en diverses startups de l'AI.

"El nostre objectiu és democratitzar la intel·ligència artificial i fer que els nostres clients siguin més intel·ligents, més productius i més predictius", va dir Lynne Zaledonis, vicepresidenta de Màrqueting de Productes, en una entrevista a PCMag.

"La primera generació d'Einstein durant l'any passat ha introduït Einstein Activity Capture per afegir correus electrònics i esdeveniments a les dades de l'activitat de Salesforce, la puntuació de lideratge i l'aprenentatge automàtic per identificar patrons per a les vostres representacions de vendes, informació sobre oportunitats i recomanacions sobre les tendències de les dades cap amunt o avall a El sistema, les dades del compte per identificar els canvis de negoci clau i els contactes automatitzats per afegir automàticament despeses i contactes a la vostra aplicació CRM ", va dir. “Ara presentem la propera generació de Sales Cloud. Anem anunciant una aplicació innovadora amb Einstein Forecasting per a què qualsevol que sigui des del cap de vendes al CFO pugui fer prediccions."

Einstein Forecasting pot oferir als usuaris una visualització ràpida del quadre de comandament de si els equips estan en marxa o no per arribar als números de vendes trimestrals o perjudicar alguna oferta; fins i tot pot predir la viabilitat d’una expansió empresarial. Einstein Opportunity Scoring està enfocada a identificar i prioritzar ofertes de valor més alt a la consola de llamps de núvol de vendes. Einstein Email Insights funciona de manera similar a SalesInbox que funciona amb tecnologia AI a Zoho CRM, utilitzant NLP per afegir els correus electrònics més importants a la part superior de la safata d'entrada i actua com un assistent de correu electrònic personal amb recomanacions orientades a l'acció.

Segons Salesforce, ja hi ha més de 7.000 desenvolupadors que construeixen aplicacions basades en Einstein. Zaledonis també va subratllar que Salesforce continua invertint en el front d’investigació i també en el seu departament de Recerca de Salesforce. Dirigit pel científic principal Dr Richard Socher, el grup ha publicat 10 treballs acadèmics el darrer any sobre avenços i innovacions en l'aprenentatge profund i les xarxes neuronals.

Salesforce encara no ha anunciat preus sobre Einstein Forecasting, Einstein Opportunity Scoring i Einstein Email Insights. Actualment estan en fase pilot i s’espera que estiguin disponibles generalment al primer semestre del 2018. Zaledonis i Kamilla Khaydarov, Senior Product Manager de Salesforce, ens van recórrer per cadascuna de les noves funcions d’Einstein i quines vendedores podran fer amb elles.

1 Previsió d'Einstein

Einstein Forecasting és una solució totalment automatitzada que permet minvar i analitzar les dades de CRM històriques d’una empresa per projectar previsions de vendes basades en característiques com les comparacions històriques i l’estacionalitat. La màquina i els algorismes d'aprenentatge profund que basen el servei també estan dissenyats per eliminar el biaix optimista o pessimista, proporcionant una previsió de vendes imparcial sobre què esperar del pipeline i funcions de previsió ràpida que utilitzen anàlisis predictius ad hoc en escenaris de vendes.

"La predicció predictiu permetrà als líders de vendes tenir una visibilitat més gran", va dir Zaledonis. "Podran entendre què esperar dels seus pipelines i prendre decisions informades amb informació exacta sobre els ingressos".

"A la pestanya Distribució de previsions, Einstein us ofereix els detalls i els factors que hi ha darrere de les prediccions per donar-vos confiança en la seva precisió i, el que és més important, un quadre de cascades que desglossa la matriu de comportaments i tendències històriques en cubetes", va afegir Khaydarov. "Així que veureu una galleda de" Guanyats amb ofertes noves "sobre quines ofertes haureu d'esperar per tancar que no han arribat a les canalitzacions."



2 Puntuació d’oportunitat d’Einstein

Einstein Opportunity Scoring es refereix a la priorització i al monitoratge de l’acord. Einstein treu l’esforç manual de tamisar a través d’oportunitats. Destaquen les ofertes més valuoses per mida potencial, compromís executiu i altres factors per puntuar les ofertes que és més probable que tanquin i que marquin ofertes en risc que necessiten atenció.

"El Scoring d'Oportunitats sap el que marca molt, utilitzant l'aprenentatge automàtic per identificar aquests patrons", va dir Zaledonis. "Einstein descobreix detalls de risc per actuar en conseqüència, la qual cosa suposa la suposició del cicle de l'oferta."

"Tothom utilitza els mateixos punts i punts de vista d'oportunitat, de manera que, quan un representant de vendes veu una baixada de puntuació, pot arribar a un contacte i obtenir una primícia de l'acord", va dir Khaydarov.



3 Einstein Email Insights

La idea darrera Einstein Email Insights és proporcionar als representants de vendes el seu propi ajudant de correu electrònic personal. A Salesforce (o a qualsevol client de correu electrònic que utilitzeu), Einstein utilitza NLP per analitzar la vostra safata d'entrada per obtenir els contactes, els missatges i les oportunitats més pressionants que necessiten resposta. A continuació, recomana accions potencials de canalització de CRM, des de la planificació d’una reunió fins a l’enviament d’un pressupost per tancar un acord.

"Einstein Email Insights porta la vostra safata d'entrada a un nivell completament nou", va dir Zaledonis. "És com tenir el vostre propi assistent personal per combinar la vostra safata d'entrada amb processament de llenguatges naturals, correus electrònics de superfície crítics per a les vostres ofertes i recomanar els passos següents: tot carregat a Outlook, Gmail i qualsevol cosa que siguin les vostres aplicacions mòbils."

"Normalment, es pot perdre una sola frase d'un missatge de correu electrònic enterrat a la safata d'entrada. Però, amb Einstein, aquest correu electrònic pot configurar tota una cadena d’esdeveniments per marcar una oportunitat ”, va explicar Khaydarov. "Amb Email Insights, només cal que introduïu la safata d'entrada prioritària i, al davant de la representació de vendes, hi ha els missatges de correu electrònic i informació bàsica sobre l’oferta que els expliquen per què és important el correu electrònic. Potser hi ha una menció de preus o un executiu clau i hi veieu aquesta etiqueta cap amunt. Quan toqueu la informació, obteniu la següent acció millor: respondre, respondre amb una plantilla, veure el perfil de l’executiu, etc. ”.