在今天这个高度连接和激烈竞争的商业环境中，有效的“客户关系管理”（CRM）对于培育组织的成功至关重要。最近人工智能（AI）的发展从根本上改变了公司对待CRM的方式。Salesforce Einstein是由Salesforce创建的一个著名的基于AI的产品。Salesforce Einstein利用AI技术革新了CRM流程，通过自动化重复工作并提供个性化体验。Salesforce Einstein提供全方位的AI能力，包括自动化、机器学习、自然语言处理（NLP）和预测分析。以下章节将阐述该工具的特点、机制及其在CRM中的适用性。
概述
销售力分析过程是一种基于适当销售周期获取预测值的方法，该过程允许确定业绩。Salesforce在国际数据公司的全球CRM系统提供商排名报告中被评为全球领先。Salesforce使用软件即服务（SaaS）分发模型提供其服务，使用户能够通过互联网浏览器访问所有系统功能。SaaS通过将所有数据和信息存储在提供商的服务器和硬盘空间中，减少了处理复杂的IT基础设施的需求。根据Ciechan（2023）的说法，所有更新都是远程进行的，通常在流量最少的时间进行。这降低了维护成本，并保证了超过99％的系统可用性水平。
图1：Salesforce Einstein平台架构（来源：Akimova, 2019）
多租户和元数据是该平台架构的基础。要理解所有这些数据并迅速解决紧迫的业务问题是困难的。业务高管经常花费大量时间更新电子表格或等待IT支持。虽然分析工具已经存在一段时间，但它们仍然是为分析师而不是普通业务用户创建的。
通过支持Salesforce Einstein Analytics，公司可以更好地理解其数据并做出明智的决策。Einstein Analytics的目标是克服将所有这些知识融合起来分析大量数据并产生有深度发现的困难（Humphrey Jr，2021）。使用数据，实时了解重要业务指标的状态，评估公司情况，并决定销售和营销努力的最佳行动方案。Salesforce Einstein对消费者行为、客户互动渠道和销售产生主要影响。该集成在强大的Salesforce平台上以更自由和有效的方式使用所有Einstein的应用程序。
Salesforce Einstein在CRM中的应用
市场营销
在过去的十年中，全球市场发展成为一个更具竞争力和社交性的平台。由于社交渠道的增长，允许上述各方之间进行更灵活、便捷的联系，组织与其客户之间的沟通变得越来越重要。正如Laaksonen（2020）所指出的，使用互联网的人数越多，网上购物的人数也越多，这意味着每天都需要收集更多的数据。营销是在如今竞争对手中保持竞争优势的关键组成部分，因为必须更高效、更精确地满足客户需求。营销使用Salesforce Einstein实现基于数据的决策、个性化和自动化成为可能（Richardson等人，2020）。根据Salesforce的说法，使用人工智能可以更有效地管理客户数据收集。
图2：Salesforce CRM（来源：Damania，2019）
人工智能可以更深入地分析客户行为，提供对客户群体的了解，并允许进行更个性化的消息传递、产品展示和整体营销。Salesforce Einstein帮助企业优化销售、服务和营销流程，加强客户关系和刺激增长。
销售
通过Einstein提供的Lead Scoring服务，可以有效地筛选出无效的潜在客户。使用人工智能，Einstein根据潜在客户的当前主要标准和公司以往的销售数据来判断该潜在客户是否正在发展成为机会。因素和数据以简单的方式呈现给用户，更容易识别最佳的潜在客户和机会。Einstein Lead Scoring是一种非凡的应用，因为它随着使用变得越来越好。随着收集和提供更多数据，人工智能变得更加智能，并产生越来越好的结果。销售领域的人工智能使用户能够更好地了解公司的潜在客户、机会和客户。根据Chitanand（2019）的评论，让人工智能分析客户数据可以节省时间和金钱，并带来增加的收入可能性。
图3：投资在市场营销和销售方面（数据来源：Vailshery，2023年）
准确的销售预测使销售经理能够做出明智的决策并实现收入目标。可以自动化例行工作，节省销售代表的时间。智能分析电子邮件和日历事件提高协调效率并使互动成为首要任务。通过机会评分和建议提高赢率，并通过基于账户的营销为个别客户开发有针对性的策略。
商业
电子贸易或电子商务已经彻底改变了商业领域的规定。商业通过发展技术变得更加智能、更快捷、更便利和更高效，就像其他许多行业一样。如今的商业体验比以往更加个性化，因为个性化门户取代了旧的交易平台。交易的效率和可靠性也因更加安全透明的交易而提高。Salesforce的Einstein可以提供越来越智能的1对1购买体验。人工智能改善了客户的推荐和分类，增加了交易的可能性。根据Janakova和Sauman（2019）的观点，当电子商务无法通过客户行为进行学习时，丢失了获取关键客户知识的重大机会。信息可用性和互动的限制导致客户的定制平台较少，企业系统较弱。人工智能能够以更快的速度提供有用信息，克服这些限制。
机制
Salesforce Einstein Analytics根据不同需求提供预测性分析和数据探索。该工具旨在迅速回答与商业相关的问题，让用户更了解他们的客户。该工具的机制或工作方式如下。
- Salesforce Einstein首先对从各种外部资源或Salesforce本身收集的数据进行分类（Golovtseva，2023年）。它根据存储的数据定义逻辑并应用镜头。
- 提供用户友好、直观的界面，以便使用可视化表示法探索数据。使用图表、报告和仪表板分析数据中隐藏的模式、洞察力和趋势。
- Salesforce Einstein Analytics利用其人工智能能力改善数据分析。Salesforce Einstein的Einstein Discovery使用机器学习算法寻找隐藏模式并提供预测性和规范性见解。
- 该平台对先前数据运行机器学习算法，寻找模式、预测未来结果，并协助决策。
- 根据性能指标和反馈，对开发的人工智能模型进行持续优化和改进。
- 该工具根据人工智能的见解和建议进行明智的决策。
特点
Salesforce Einstein是最全面的CRM人工智能工具之一。其具有广泛的特点使其与其他任何工具不同且更高效。以下是其中的特点。
表1：Salesforce Einstein特点
数据准备
在使用Salesforce Einstein时，用户可以避免数据准备阶段，因为所需的模型和数据都是自动管理的。他们只需将数据放入系统以期望实现与客户关系有关的结果。该工具根据模型创建和数据准备期间提供的培训来提供解决方案。
模型构建
该工具内置了各种“机器学习算法”，以便根据组织使用适当的模型。预计可以适用于自动化和多租户模型。
生产
Salesforce Einstein旨在处理海量数据处理、复杂的人工智能算法和大量用户交互负载，同时不牺牲速度（Ciechan，2023年）。Salesforce确保Einstein与人工智能技术和最佳实践的最新发展保持同步。
反馈分析
Salesforce Einstein使用情感分析来评估社交媒体和消费者评论。通过分析消费者意见，企业可以预见潜在问题，迅速处理投诉，并提高客户满意度和忠诚度。
与其他CRM工具的整合
Salesforce Einstein能够与组织的其他产品无缝集成。它的功能不需要模型管理和预数据准备。该工具通过分析系统中输入的所有数据帮助用户预测客户行为。CRM集成将每个应用程序与CRM平台相连接，使数据可以在它们之间移动。CRM集成的目标是从业务应用程序中获取全面而准确的数据，以提供对您的公司和客户的全面了解。
“应用程序编程接口（API）允许Salesforce Einstein与其他CRM产品集成，实现数据的同步和交换。利用Salesforce的开发资源，如“Salesforce Lightning Platform”和“Salesforce AppExchange”，企业也可以创建独特的连接器。此外，Salesforce通过其生态系统提供与外部方服务和产品的集成。通过集成，企业可以创建统一的报告和分析平台，并深入了解各种CRM系统的信息。根据与Salesforce Einstein链接的CRM产品的不同，可以使用多种集成策略和功能（Salesforce.com, 2023）。企业可以查阅Salesforce提供的文档和支持资源，以获取有关将Salesforce Einstein与各种CRM产品连接的全面说明。
未来趋势
通过Salesforce Einstein提供的客户体验的相关性已经上升到了新的高度，80%的客户将其视为与提供的商品或服务同等重要的因素。令人惊讶的是，64%的消费者现在要求根据他们独特的兴趣和需求定制个性化的体验。Salesforce的Einstein自诞生以来一直在不断发展，以适应未来客户的所有需求（De Jong等, 2021）。它正在改变“客户关系管理”和“人工智能”的未来发展方式。不同的公司可以利用Salesforce Einstein解锁“以人工智能驱动的洞察力”，帮助公司做出推动业务最终增长的数据相关决策。
通过使用预测分析和预测，组织可以预测市场趋势，发现机会，并使其战略更加有效。Salesforce Einstein的预测分析能力可以进一步提升（de Ruyter等, 2020）。这可能包括更好的线索评分算法，更精确的客户行为预测以及自动化的升级销售和交叉销售机会检测。Salesforce Einstein很可能会提高其与其他CRM产品、平台和数据资源的集成能力。通过利用以人工智能驱动的洞察力和建议，它可以使用户基于数据做出决策并优先工作。
结论
本报告重点介绍了Salesforce Einstein，它通过分析工具帮助做出改进运营的决策。关于概述，提供了维护CRM所需的适当信息。Salesforce CRM和Einstein实现了无缝集成。Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud和Commerce Cloud是Salesforce Cloud中可以利用其人工智能功能的几个云。涉及各种类型的关键功能，以及功能以获得预测的结果。销售、营销、商务和其他领域都遵循Salesforce Einstein分析模式以获得业务行为。简而言之，Salesforce Einstein的功能使企业能够提供促进增长、提供个性化客户服务并最大化其CRM工作的工具。整个过程的趋势有助于实施基于特定操作的CRM系统以吸引更多客户。
参考文献
期刊
Akimova, O., 2019. Tracking user behavior on the web for digital marketing personalization with Salesforce.
Chitanand, A., 2019. Use of Predictive Analysis and Artificial Intelligence in Sales Force Automation. Editorial Board, p.5.
Ciechan, D., 2023. Comparative analysis of frameworks and automation tools in terms of functionality and performance on the Salesforce CRM Platform. Journal of Computer Sciences Institute, 27, pp.154-161.
Damania, L., 2019. Use of AI in customer relationship management. Emerging Research, 59.
De Jong, A., De Ruyter, K., Keeling, D.I., Polyakova, A. and Ringberg, T., 2021. Key trends in business-to-business services marketing strategies: Developing a practice-based research agenda. Industrial Marketing Management, 93, pp.1-9.
de Ruyter, K., Keeling, D.I. and Yu, T., 2020. Service-sales ambidexterity: Evidence, practice, and opportunities for future research. Journal of Service Research, 23(1), pp.13-21.
Humphrey Jr, W., Laverie, D. and Muñoz, C., 2021. The use and value of badges: Leveraging salesforce trailhead badges for marketing technology education. Journal of Marketing Education, 43(1), pp.25-42.
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Laaksonen，A.，2020年。人工智能在客户关系管理中的应用。
Richardson，J.，Sallam，R.，Schlegel，K.，Kronz，A.和Sun，J.，2020年。分析和商业智能平台的魔力象限。Gartner ID G00386610。
网站
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