Come Strategy Builder classifica i consigli in Salesforce, dove il pattern si ferma, e come decidere nel warehouse e consegnare all'interno del CRM.
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Neutral reads on the categories buyers evaluate against a decision layer.
Tutti i confrontiNext best action in Salesforce è fornito tramite Einstein Next Best Action: un costruttore di strategie che valuta le raccomandazioni rispetto a un record e ne mostra le migliori a un agente o a un flusso. È ben costruito per quello che è, e i suoi limiti meritano di essere compresi prima di decidere se sia il motore decisionale o la superficie di erogazione.
Einstein Next Best Action valuta una serie di record di raccomandazione rispetto a un record cliente utilizzando una strategia costruita in Strategy Builder, quindi mostra le raccomandazioni meglio classificate a un agente o a un flow. La strategia carica, filtra, dirama e ordina; il componente rende il vincitore dove il lavoro ha luogo.
Il risultato è una superficie di raccomandazione governata e verificabile che si trova esattamente dove il lavoro viene svolto. Per i momenti assistiti dall'agente, questa collocazione è davvero difficile da battere.
Strategy Builder ordina su un campo numerico, di solito una propensione di Einstein o una priorità definita manualmente. La propensione classifica chi è probabile che dica di sì, il che sovra-pesa i clienti che si sarebbero convertiti senza alcuna offerta. Il punteggio che un team di ricavi desidera è il margine incremental atteso, e questo deve essere calcolato da qualche parte con accesso agli esiti trattati e di controllo.
Profondità comportamentale, eventi di streaming, telemetria di prodotto e cronologia completa delle transazioni di solito risiedono nel data warehouse, non nel record di contatto. Le azioni che non sono oggetti CRM, come una modifica di prezzo o un entitlement in-prodotto, sono anche difficili da esprimere come raccomandazioni.
Accettazione e rifiuto vengono acquisiti, ma un gruppo di controllo randomizzato per decisione è qualcosa che devi costruire e mantenere tu stesso. Senza di esso, il tasso di accettazione diventa il KPI di fatto, e il tasso di accettazione non è lift.
I rami si accumulano. Dopo un anno, nessuno è sicuro di quale ramo si attivi per chi, e la logica di smistamento codifica una gerarchia di passate negoziazioni interne piuttosto che l'economia attuale.
Mantieni Salesforce come interfaccia e sistema di registrazione. Sposta il ranking a un livello decisionale che legge il data warehouse, calcola l'uplift per cliente per azione, applica i vincoli e scrive l'azione scelta nel sistema.
Einstein Next Best Action raccomanda: classifica i record di raccomandazione predefiniti e mostra i migliori a un umano che accetta o rifiuta. Agentforce agisce: esegue workflow agentici sull'infrastruttura Salesforce con le proprie istruzioni e strumenti. Nessuno dei due classifica in base al margine incrementale atteso e nessuno dei due riserva un holdout randomizzato per decisione, quindi se il KPI è il revenue incrementale il punteggio deve comunque provenire dall'esterno. Vedi il confronto fianco a fianco con Einstein e Agentforce.
Preferenze di consenso e comunicazione, workflow dell'agente, contesto del caso e il tracciamento di ciò che è stato offerto e accettato. Questi appartengono al CRM e non devono essere duplicati in uno strumento di decisioning.
Per i dettagli di modellazione dietro il punteggio esterno, vedi il modello Next Best Action guida, il criteri di valutazione del software per il processo di acquisto, e il pilastro su marketing Next Best Action per il concetto end-to-end.
Markin classifica le azioni rispetto al tuo data warehouse e scrive il vincitore in Salesforce come campo o evento. Vedi il Integrazione con Salesforce Service Cloud.
