Salesforce Agentforce für Marketer: Was es tut und wo es passt

Ein Agent kombiniert ein Sprachmodell mit drei Dingen: Themen, die definieren, was er bearbeitet, Aktionen, die er ausführen kann, und Anweisungen, wie er sich verhalten soll. Aktionen können Standard-Salesforce-Vorgänge, Flows, Apex-Code oder Aufrufe an externe Systeme sein. Die Reasoning-Ebene, die Salesforce Atlas Reasoning Engine nennt, entscheidet, welche Aktionen für eine bestimmte Anfrage ausgeführt werden.

Das Einstein Trust Layer sitzt zwischen dem Agenten und dem Modell. Salesforce beschreibt es als Handhabung von Datenmaskierung, Toxizitätsprüfungen und Zero-Data-Retention-Vereinbarungen mit Modellanbietern. Diese Ebene ist ein großer Teil des Grundes, warum regulierte Unternehmen Agentforce gegenüber dem Aufbau eigener Agenten in Betracht ziehen.

• Themen: die Aufgaben, die ein Agent abdeckt, wie z. B. Bestellstatus oder die Erstellung von Kampagnen-Briefings.
• Aktionen: die Schritte, die er unternehmen kann, aufgebaut aus Flows, Apex, Prompts oder API-Aufrufen.
• Anweisungen: natürlichsprachliche Regeln zu Tonfall, Grenzen und Eskalation.
• Datengrundlage: CRM-Datensätze und Data Cloud-Profile, die der Agent lesen kann.
• Kanäle: Web-Chat, Messaging-Apps, E-Mail, Slack und interne Salesforce-Bildschirme.

Die Eignung ist am stärksten dort, wo Marketingarbeit von CRM-Daten abhängt und einem wiederholbaren Muster folgt. Die Marketingfunktionen von Agentforce, die über Marketing Cloud und seine neueren Salesforce-nativen Marketingprodukte angeboten werden, konzentrieren sich auf Kampagnenerstellung, Segmentierung und Personalisierung.

Praktische Beispiele

• Kampagnenentwurf: Ein Marketer beschreibt ein Ziel und der Agent schlägt ein Briefing, eine Zielgruppe, einen Kanalplan und einen E-Mail-Entwurf vor.
• Segmentaufbau: Der Agent verwandelt “abgewanderte Kunden in Izmir, die letztes Jahr zweimal gekauft haben” in ein Data Cloud-Segment.
• Lead-Qualifizierung: Ein Agent auf der Website stellt Screening-Fragen und bucht Meetings für qualifizierte Besucher.
• Inhaltsvarianten: Betreffzeilen und Textvarianten für Tests, im genehmigten Tonfall der Marke.
• Verkaufsübergabe: Zusammenfassungen der Engagement-Historie eines Leads, die vor dem Anruf eines Vertriebsmitarbeiters an den Datensatz angehängt werden.

Agentforce ist nur so gut wie die Daten und Aktionen dahinter. Wenn Kundendatensätze dupliziert sind, Einwilligungsfelder fehlen oder Produktdaten außerhalb von Salesforce leben, wird der Agent eine selbstbewusste Ausgabe auf einer schwachen Basis produzieren. Die meisten frühen Enttäuschungen lassen sich darauf zurückführen, nicht auf das Modell.

Kosten und Komplexität sind die anderen Grenzen. Agentforce hat verbrauchsbasierte Preismodelle verwendet, einschließlich Optionen pro Konversation und kreditbasierter Optionen, und diese haben sich im Laufe der Zeit geändert. Der Aufbau nützlicher Agenten erfordert auch Admin- und Entwicklerzeit für Flows, Berechtigungen und Tests. Es ist kein Schalter, den man einfach umlegt.

• Datenqualität: Deduplizierung und Einwilligungsfelder müssen zuerst korrigiert werden.
• Scope Creep: Agenten mit zu vielen Themen werden unvorhersehbar.
• Sprachabdeckung: Überprüfen Sie die Unterstützung und Qualität für Deutsch und andere nicht-englische Märkte.
• Tests: Salesforce bietet Testwerkzeuge, aber echte Konversationen bringen immer noch Randfälle zum Vorschein.
• Governance: Jemand muss die Agentenanweisungen besitzen und Änderungen überprüfen.

Starten Sie schmaler als nötig. Ein Agent mit einem Thema und drei Aktionen ist einfach zu testen, dem Team leicht zu erklären und einfach zurückzurollen. Sobald er sich einen Monat lang gut verhält, ist das Hinzufügen eines zweiten Themas eine kleine Änderung. Teams, die einen Agenten starten, der zehn Jobs gleichzeitig abdeckt, verbringen normalerweise das nächste Quartal damit, zu entwirren, welche Anweisung welche seltsame Antwort verursacht hat, und das Vertrauen in das gesamte Projekt sinkt.

Für Unternehmen, die bereits Salesforce mit Data Cloud nutzen, ist Agentforce eine natürliche Ebene, da die Daten und Berechtigungen vorhanden sind. Für ein Unternehmen, das nur Salesforce Sales Cloud nutzt und Marketing auf einer anderen Plattform betreibt, hängt der Wert davon ab, wie viel Marketingarbeit in Salesforce verlagert werden würde.

Kleinere Unternehmen auf HubSpot, Zoho oder ähnlichen CRMs stünden vor einer Migration, um Agentforce zu nutzen, und das ist selten allein durch Agenten gerechtfertigt. Die Entscheidung sollte der CRM-Strategie folgen, nicht umgekehrt.

• Führen Sie doppelte Kontakte und Konten zusammen und legen Sie Abgleichregeln fest.
• Standardisieren Sie Einwilligungs- und Kommunikationspräferenzfelder für jeden Kanal.
• Verbinden Sie wichtige externe Daten, wie E-Commerce-Bestellungen, mit Data Cloud oder dem CRM.
• Dokumentieren Sie Felddefinitionen, damit Agentenanweisungen die richtigen verwenden.
• Entscheiden Sie, welche Datensätze Agenten niemals lesen dürfen, wie z. B. sensible Notizen.

Diese Liste sieht neben einer KI-Demo langweilig aus. Es ist auch die Arbeit, die entscheidet, ob die Demo den Kontakt mit echten Kunden überlebt.