Salesforce AI для маркетинга фокусируется на использовании платформы Einstein для автоматизации повторяющихся задач и улучшения взаимодействия с клиентами с помощью аналитики на основе данных. Используя предиктивный скоринг и автоматическую оптимизацию времени отправки, маркетинговые команды могут настраивать свои рассылки на основе индивидуального поведения получателей, а не полагаться на ручные предположения. Эти инструменты действуют как уровень поддержки в существующей среде Salesforce, позволяя пользователям применять модели машинного обучения к своим спискам контактов без необходимости использования пользовательского кода или плагинов сторонних разработчиков. Большинство организаций обнаруживают, что начало работы с базовыми функциями Einstein помогает понять, как данные их клиентов проходят через систему, прежде чем переходить к более сложным правилам автоматизации.
Как Salesforce Einstein повышает эффективность почтовых кампаний?
Маркетинговые рассылки часто страдают от низких показателей открываемости, поскольку сообщения отправляются в то время, которое не соответствует привычкам подписчиков. Salesforce Einstein обеспечивает автоматическую оптимизацию времени отправки — функцию, которая настраивает время доставки для каждого отдельного контакта на основе его истории предыдущих взаимодействий. Вместо того чтобы отправлять новостную рассылку всему списку в 9:00 утра, система рассчитывает оптимальное окно для каждого человека. Этот подход обычно увеличивает вероятность того, что получатель увидит ваше письмо в тот момент, когда он наиболее склонен взаимодействовать с ним. Поскольку система постоянно учится на новых данных об активности, точность этого времени отправки со временем возрастает по мере того, как в платформе фиксируется все больше истории кампаний.
Предиктивный скоринг является еще одним ключевым компонентом этого набора инструментов. Он присваивает лидам числовое значение на основе их текущего уровня вовлеченности и исторических данных о конверсии. Когда маркетинговая команда использует его, она может расставлять приоритеты для ценных лидов, которые проявляют четкие признаки интереса. Например, если контакт посещает вашу страницу с ценами три раза за одну неделю, предиктивная модель помечает его как высокоприоритетный. Это позволяет отделам продаж и маркетинга сосредоточить свои усилия на лидах, которые статистически более склонны к конвертации в платящих клиентов. Поддержание чистоты данных здесь жизненно важно, так как качество прогнозов полностью зависит от точности информации, введенной в систему.
Каковы основные преимущества использования AI в вашем маркетинговом стеке?
Интеграция AI в ваш маркетинговый стек обеспечивает четкое представление о намерениях клиента. Автоматизируя оценку лидов, вы сокращаете время, которое ваша команда тратит на ручной ввод данных или базовую сегментацию списков. Команды, использующие эти инструменты, часто сообщают, что они могут реагировать на изменения клиентов быстрее, чем те, кто полагается исключительно на статические правила. Распространенным шаблоном является настройка автоматических триггеров, которые переводят лид из цепочки подогрева в прямой контакт отдела продаж, как только он достигает определенного порога балла. Этот переход происходит автоматически, гарантируя, что ни один лид не останется без внимания в течение длительного времени, что является частой проблемой в растущих бизнесах.
- Автоматизированная оптимизация времени отправки для более высоких показателей вовлеченности.
- Предиктивный скоринг лидов для приоритизации потенциальных возможностей продаж.
- Сокращение задач по ручной сегментации списков.
- Последовательное применение правил вовлечения по всем каналам.
- Аналитика на основе данных, которая формирует будущую контент-стратегию.
Как Alien Road применяет Salesforce AI для клиентов
В Alien Road мы следуем структурированному пути, помогая клиентам внедрять эти функции. Мы начинаем с аудита данных, чтобы убедиться, что информация, находящаяся в инстансе Salesforce, является точной и актуальной. Без чистых данных любая предиктивная модель будет выдавать ненадежные результаты. После очистки данных мы настраиваем функции Einstein в соответствии с конкретным путем клиента. Например, если у B2B-клиента длинный цикл продаж, мы настраиваем параметры скоринга с учетом более медленных взаимодействий. Затем мы следим за производительностью этих автоматизированных отправок в течение нескольких недель, чтобы убедиться, что модель правильно адаптируется к поведению аудитории.
Наш процесс также включает в себя обучение команды клиента тому, как читать аналитику, предоставляемую информационной панелью. Пользователи часто бывают перегружены огромным объемом данных, поэтому мы фокусируемся на конкретных метриках, которые указывают на прогресс. Мы проверяем, что автоматизированные рабочие процессы не конфликтуют с существующими ручными процессами. Сохраняя настройку простой, мы облегчаем клиенту независимое управление инструментами после периода первоначального внедрения. Такой практичный подход гарантирует, что технология остается инструментом для роста, а не источником административной путаницы.
Как выбрать правильные функции AI для размера вашего бизнеса
| Категория функций | Лучший вариант использования | Требование |
|---|---|---|
| Предиктивный скоринг | Высокий объем входящих лидов | Последовательные исторические данные о лидах |
| Оптимизация времени отправки | Списки розничных рассылок B2C | История больших объемов писем |
| Аналитика вовлеченности | Команды контент-маркетинга | Единое отслеживание контактов |
Выбор правильных инструментов зависит от вашего текущего объема взаимодействий и глубины ваших данных. Если у вас огромный список рассылки, но очень мало разговоров о продажах, вам следует отдать приоритет оптимизации времени отправки для повышения вовлеченности, прежде чем беспокоиться о сложном скоринге лидов. И наоборот, если у вас небольшой список с высокоценными потенциальными клиентами, предиктивный скоринг принесет больше пользы вашему отделу продаж. Типичная учетная запись с более чем 5000 ежемесячных взаимодействий по электронной почте обычно находится в хорошем положении, чтобы увидеть значимые закономерности, возникающие из моделей AI. Вам не нужно включать каждую функцию сразу; вместо этого выберите одну конкретную проблему для решения и используйте инструменты AI для устранения этой единственной точки трения.
Какие шаги следует предпринять для подготовки данных?
- Проведите аудит существующих записей клиентов, чтобы удалить дубликаты или устаревшие записи.
- Убедитесь, что каждая запись лида содержит согласованную информацию об источнике.
- Помечайте взаимодействия с клиентами тегами, чтобы предоставить AI четкие категории вовлеченности.
- Убедитесь, что ваше программное обеспечение для email-маркетинга полностью синхронизировано с вашей основной CRM.
- Установите базовый уровень для ваших текущих показателей открываемости и кликабельности перед включением AI.
Подготовка данных часто является наиболее упускаемой из виду частью внедрения Salesforce AI. Программному обеспечению требуется история действий клиентов для построения точной модели. Если вы недавно сменили системы CRM, вам следует подождать, пока вы не соберете достаточное количество новых данных, прежде чем полагаться на автоматизированные баллы. Для большинства компаний это означает накопление от трех до шести месяцев стабильной активности. В течение этого периода продолжайте выполнять ручные процессы, чтобы у вас по-прежнему была база для сравнения. Как только вы увидите, что прогнозы AI начинают совпадать с вашими лучшими клиентами, вы можете постепенно перекладывать больше ответственности на автоматизированную систему.
С чего начать на этой неделе
Начните внедрение с просмотра меню настройки Einstein в вашем инстансе Salesforce. Найдите инструмент оценки готовности, чтобы узнать, достаточен ли ваш текущий объем данных для предиктивных моделей. Потратьте время на этой неделе на очистку ваших самых активных списков контактов, так как высококачественные данные принесут лучшие результаты, чем большое количество беспорядочных записей. Вы также можете определить одну конкретную кампанию для запуска с включенной оптимизацией времени отправки. Ограничив свое первое тестирование одним сегментом, вы сможете легко измерить разницу в производительности по сравнению с вашими стандартными методами отправки. Тщательно задокументируйте эти результаты, так как они послужат бизнес-обоснованием для дальнейшего расширения использования этих инструментов.
Часто задаваемые вопросы
Нужен ли мне выделенный специалист по данным (data scientist) для использования Salesforce AI?
Нет, вам не нужен специалист по данным. Salesforce Einstein разработан так, чтобы маркетинговые команды могли использовать его без глубоких технических или программных знаний. Платформа автоматизирует процесс моделирования, поэтому ваше внимание должно быть сосредоточено на управлении качеством данных и интерпретации результатов для уточнения вашей маркетинговой стратегии. Базового обучения по пользовательскому интерфейсу обычно достаточно для большинства маркетинговых менеджеров.
Сколько времени требуется, чтобы увидеть результаты от автоматизации AI?
Результаты обычно появляются в течение одного-трех месяцев регулярного использования. Системе необходимо наблюдать достаточное количество взаимодействий, чтобы выявлять закономерности и генерировать надежные прогнозы. Хотя вы можете быстро увидеть некоторые незначительные улучшения, истинная польза от инструментов AI становится очевидной по мере роста исторического набора данных и более глубокого знакомства модели машинного обучения с вашей аудиторией.
Могут ли эти инструменты работать для малого бизнеса?
Да, но эффективность зависит от объема вашей активности. Если у вас меньше нескольких сотен взаимодействий в месяц, AI может испытывать трудности с поиском значимых закономерностей. Если у вас стабильный поток лидов и почтовой активности, вы можете эффективно применять эти инструменты. Для небольших команд сосредоточьтесь на использовании предиктивного скоринга, чтобы убедиться, что вы связываетесь с нужными людьми в нужное время.
Что произойдет, если AI сделает неверный прогноз?
Прогнозы основаны на вероятности, а не на определенности. Если оценка AI кажется неверной, это часто происходит из-за аномалии в данных или недавнего изменения в поведении клиентов, которое модель еще не обработала. Используйте оценку AI в качестве дополнительной точки данных для принятия решений, а не в качестве единственного источника истины. Всегда сохраняйте ручной контроль для конфиденциальных или высокоценных коммуникаций.
Безопасны ли мои клиентские данные при использовании этих функций?
Salesforce применяет протоколы безопасности ко всем данным, обрабатываемым через ее платформу Einstein. Модели AI работают в вашей защищенной среде, что означает, что ваши данные не передаются другим клиентам и не используются для обучения внешних моделей без вашего согласия. Вы сохраняете полный контроль над входными данными и можете настраивать параметры, чтобы гарантировать соответствие обработки данных вашим внутренним требованиям конфиденциальности.
Читайте также: Агентство маркетинга AI · Маркетинг AI