차례:
비디오: Einstein Prediction Builder (십월 2024)
Salesforce가 1 년 전에 아인슈타인을 발표 한 이후이 회사는 Salesforce의 전체 플랫폼에 걸친 인공 지능 (AI) 계층을 구축하고 있습니다. 아인슈타인의 데이터 중심, 머신 러닝 (ML) 알고리즘, 자연어 처리 (NLP) 및 예측 분석은 회사의 고객 관계 관리에서 매일 18 개의 새로운 기능과 4 억 7, 500 만 건 이상의 예측을 뒷받침하는 Salesforce의 전체 제품 스택으로 향했습니다. (CRM), 마케팅, 서비스, 상거래, 사물 인터넷 (IoT), 분석 및 애플리케이션 클라우드.
오늘 아인슈타인의 첫 번째 생일에 Salesforce는 주요 Salesforce Sales Cloud를위한 세 가지 주요 AI 기능인 Einstein Forecasting, Einstein Opportunity Scoring 및 Einstein Email Insights를 발표했습니다. 이러한 기능을 통해 영업 담당자는 거래 및 리드의 우선 순위를 지정하고 영업 파이프 라인 매출을 예측하며 사전 권장 사항으로 중요한 이메일을 표시 할 수있는 새로운 지능형 도구 제품군을 제공합니다. 회사의 벤처 캐피탈 (VC) 부문 인 Salesforce Ventures는 새로운 5 천만 달러의 Salesforce AI Fund와 여러 AI 스타트 업에 대한 초기 투자를 발표했습니다.
제품 마케팅 담당 부사장 인 Lynne Zaledonis는 PCMag와의 인터뷰에서“우리의 목표는 인공 지능을 민주화하고 고객을보다 똑똑하고 생산적이며 예측 가능하게 만드는 것입니다.
“지난 1 년간 아인슈타인 1 세대는 Einstein Activity Capture를 도입하여 Salesforce 활동 데이터에 이메일과 이벤트를 추가하고, 스코어링 및 기계 학습을 통해 영업 담당자의 패턴, 기회에 대한 통찰력 및 권장 데이터에 대한 권장 패턴을 식별합니다. 시스템, 주요 비즈니스 변경 사항을 파악하기위한 계정 통찰력 및 CRM 응용 프로그램에 리드 및 연락처를 자동으로 추가하는 자동 연락처”라고 말합니다. “이제 차세대 Sales Cloud를 소개합니다. 우리는 Einstein Forecasting과 함께 혁신적인 응용 프로그램을 발표하여 영업 책임자부터 CFO까지 누구나 예측할 수있게되었습니다.”
아인슈타인 예측 (Einstein Forecasting)을 통해 사용자는 팀이 분기 별 판매량을 달성 할 수 있는지 여부 또는 거래가 위태로 운지 여부를 빠르게 대시 보드로 볼 수 있습니다. 비즈니스 확장의 가능성을 예측할 수도 있습니다. Einstein Opportunity Scoring은 Sales Cloud Lightning Console에서 최고 가치의 거래를 식별하고 우선 순위를 정하는 데 중점을 둡니다. Einstein Email Insights는 Zoho CRM의 AI 기반 SalesInbox와 유사하게 NLP를 사용하여받은 편지함 맨 위에 가장 중요한 전자 메일을 표시하고 작업 지향 권장 사항이있는 개인 전자 메일 도우미처럼 행동합니다.
Salesforce에 따르면 아인슈타인 기반 앱을 개발하는 개발자는 이미 7, 000 명 이상입니다. Zaledonis는 또한 Salesforce가 Salesforce Research 부서뿐만 아니라 연구 분야에도 계속 투자하고 있다고 강조했습니다. 최고 과학자 인 Richard Socher 박사가 이끄는이 그룹은 지난해 딥 러닝 및 신경 네트워크의 혁신과 혁신에 관한 10 개의 학술 논문을 발표했습니다.
Salesforce는 아직 Einstein Forecasting, Einstein Opportunity Scoring 및 Einstein Email Insights의 가격을 발표하지 않았습니다. 세일즈 포스의 수석 제품 관리자 인 Zaledonis와 Kamilla Khaydarov는 각각의 새로운 아인슈타인 기능과 영업 담당자가 수행 할 수있는 작업을 안내했습니다.
1 아인슈타인 예측
아인슈타인 예측은 회사의 과거 CRM 데이터를 마이닝 및 분석하여 과거 비교 및 계절과 같은 기능을 기반으로 판매 예측을 계획하는 완전 자동화 된 즉시 사용 가능한 솔루션입니다. 서비스를 뒷받침하는 기계 및 딥 러닝 알고리즘은 낙관적이거나 비관적 인 편견을 제거하도록 설계되어 판매 시나리오에 대한 예상 예측 분석을 실행하는 파이프 라인 및 빠른 예측 기능에서 예상 할 수없는 예상 판매량을 제공합니다.
Zaledonis는“예측 예측은 영업 리더에게 더 큰 가시성을 제공 할 것입니다. "그들은 파이프 라인에서 기대할 수있는 것을 이해하고 정확한 정보로 정확한 결정을 내릴 수 있습니다."
"예측 분석 탭에서 아인슈타인은 예측에 대한 세부 사항과 요소를 제공하여 정확성에 대한 자신감을 갖게되며, 더 중요한 것은 행동 매트릭스와 과거 추세를 버킷으로 분류하는 폭포 형 차트입니다."라고 Khaydarov는 덧붙였습니다. "따라서 파이프 라인에 부딪치지 않은 거래를 마감해야하는 거래에 대한 '새로운 거래에서 얻은 승리'버킷을 보게 될 것입니다."
2 아인슈타인 기회 득점
아인슈타인 기회 채점은 모두 거래 우선 순위 지정 및 모니터링에 관한 것입니다. 아인슈타인은 기회를 통한 선별의 수동 노력을 제거합니다. 잠재적 인 규모, 경영진 참여 및 기타 요인으로 가장 가치있는 거래를 처리하여 관심이 필요한 진행중인 위험 거래를 마감하고 표시 할 가능성이 가장 높은 거래를 채점합니다.
Zaledonis는“기회 점수 매기기는 기계 학습을 사용하여 이러한 패턴을 식별하는 것이 무엇인지를 잘 알고 있습니다. "아인슈타인은 위험에 처한 세부 사항을 처리하여 그에 따라 조치를 취함으로써 거래주기에서 추측을 제거합니다."
Khaydarov는“모두가 동일한 기회 점수와 통찰력을 사용하므로 영업 담당자가 점수 하락을 발견하면 연락을 취하고 거래에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.
3 아인슈타인 이메일 통찰력
Einstein Email Insights의 기본 개념은 영업 담당자에게 개인 이메일 도우미를 제공하는 것입니다. Einstein은 Salesforce (또는 사용중인 전자 메일 클라이언트) 내에서 NLP를 사용하여받은 편지함에서 가장 긴급한 연락처, 리드 및 응답이 필요한 기회를 검색합니다. 그런 다음 모임 예약에서 거래를 성사시키기 위해 견적서 발송에 이르기까지 잠재적 CRM 파이프 라인 작업을 권장합니다.
Zaledonis는“Einstein Email Insights는받은 편지함을 완전히 새로운 차원으로 끌어 올렸습니다. "개인 비서가 자연 언어 처리 기능을 통해받은 편지함을 정리하고 거래에 중요한 전자 메일을 표시하며 Outlook, Gmail 및 모바일 앱에 관계없이 다음 단계를 모두 권장하는 것과 같습니다."
“일반적으로받은 편지함에 묻힌 전자 메일의 한 문장이 누락 될 수 있습니다. 그러나 아인슈타인과 함께이 이메일은 전체 이벤트 체인을 설정하여 기회를 표시 할 수 있습니다.”라고 Khaydarov는 설명했습니다. “Email Insights를 사용하면 우선받은 편지함을 탭하고 영업 담당자 앞에는 중요한 전자 메일과 전자 메일이 중요한 이유를 알려주는 통찰력이 있습니다. 가격에 대한 언급이나 주요 임원이있을 수 있으며 해당 태그가 맨 위에 나타납니다. 통찰력을 활용하면 답장, 템플릿으로 답장, 경영진의 프로필 등의 다음 조치를 취할 수 있습니다."
