Salesforce Einstein AI：它如何適用於銷售、服務和營銷

使用 Einstein Lead Scoring 快速開發更多管道

通過愛因斯坦潛在客戶評分，您可以處理最好的潛在客戶。 根據您之前的交易，Einstein 會自動對最有望轉化和關閉的潛在客戶進行優先級排序。

使用 Einstein Opportunity Insights 選擇最佳贏家

好吧，如果您想知道交易完成的可能性，請快速獲得真正的回复並探索競爭對手的參與、客戶情緒和完整的潛在客戶參與，以及所有與愛因斯坦機會洞察力的聯繫。

使用 Einstein 活動捕獲節省時間

通過將您的日曆和電子郵件鏈接到 Salesforce，為代表提供更多的銷售時間。 所有相關的電子郵件和會議都保留在正確的 Salesforce 記錄中，通過刪除數據輸入來提高所有人的工作效率。

與 Einstein Account Insights 建立更深的關係

通過 Lightning Sales Console 中的 Einstein Account Insights，您可以在一處集中查看涉及您的賬戶、包括公司擴張更新、併購活動的重要業務發展。

另請閱讀：Salesforce Einstein Analytics 如何對銷售經理有益

愛因斯坦導師

現在，聯絡中心主管通過全渠道、實時洞察和人工智能分析得到加強，以提高客戶滿意度和座席生產力。 當您將實時運營洞察與智能數據發現相結合時，Einstein Supervisors 可為管理人員提供實時數據，從而使他們能夠採取更明智的行動。

Einstein Supervisor 還可以預測客戶滿意度並提出具體建議以提升客戶體驗。

例如，在一家電器製造單位，服務主管收到通知，說來自特定洗碗機型號的所有者的電話正在增加。 更深入地講，服務主管提出了所有案例，突出了在一家工廠生產 3 個月的洗碗機。 主管提醒管理層，然後管理層主動提醒其他受影響的客戶，並開始部署移動員工來解決所有可能受影響的洗碗機，這可能會成為更大的服務問題。

愛因斯坦案例管理

使用機器學習，案例會在到達時自動升級和分類。此外，修復案例所需的相關信息（如視頻、知識文章）會自動顯示，從而節省座席的寶貴時間並改善客戶體驗。

使用 Einstein Case Management，您可以將高優先級的案例路由到下一個可用且精通案例的座席，甚至在他們接聽電話之前，使客戶體驗順暢。 座席的工作滿意度也會提高，因為他們可以投入更多時間解決客戶問題，而減少詢問常規問題的時間。

例如，當客戶致電網絡設備公司時，他們可能會被機器人提出大量問題，詢問他的姓名、連接原因等。 積累細節後，愛因斯坦案例管理很清楚客戶的家庭網絡網關做得不好，將案例連同與問題相關的重要細節轉移到最佳座席，讓座席開始故障排除模式並迅速解決問題。

智能移動服務

越來越多的公司在該領域提供服務，無論是要與新客戶建立聯繫的財務顧問，還是提供家庭護理的護士。 借助智能移動服務，公司現在可以為移動員工提供 Android 和 iOS 中的連接服務應用程序，以便他們可以隨時隨地提供卓越的個性化服務。 該移動應用程序採用先進的算法來優化調度和路由，提供對整個 CRM 數據的實時訪問，甚至具有離線能力，因此移動工作人員也可以在沒有蜂窩覆蓋的情況下提高工作效率。

例如，當收到維修太陽能電池板的請求時，它會根據距離和專業知識巧妙地分配給該人。 該應用程序為他們提供了客戶的歷史記錄、服務問題以及完成工作所需的部件。 然後，安裝人員會被派往最近的倉庫挑選零件，這樣他們就可以在第一次訪問時攜帶所有需要的東西到達客戶家中，以修復太陽能電池板。

預測線索評分

在這裡，您最活躍的潛在客戶更有可能轉化。 在您確認了設定吸引潛在客戶的標準的各個階段之後，Einstein 會觀察您列表中所有潛在客戶在不同渠道中的品牌互動，以評估他們的轉型潛力。 這就是您如何更多地瞄準得分更高的潛在客戶，以更快地轉變他們並預測客戶需求以及他們將採取的下一步行動。 根據潛在客戶得分，您可以根據他們的口味建立不同的受眾，開發不同的細分市場，並在 Journey builder 中評估不同的路徑。

旅程洞察

對於所有營銷渠道，了解和跟踪客戶在整個銷售渠道中的旅程都非常有價值。 愛因斯坦的人工智能計算不同的數據點以了解客戶的決策過程。 使用旅程洞察力，愛因斯坦追踪許多最終導致購買的活動，並產生與客戶旅程相關的有用洞察力

這就是愛因斯坦在特定電子郵件活動或任何其他營銷活動表現不佳時注意到的方式，並建議可以完美提高溝通效率的推薦操作。

愛因斯坦內容選擇和復制洞察

為了使電子郵件個性化更上一層樓，愛因斯坦內容選擇通過閱讀訂閱者的行為和偏好推薦最相關的圖像、內容或任何其他資產。 另一方面，文案洞察利用自然語言處理 (NLP) 能力來識別可能適合社交媒體帖子或電子郵件主題行中的最可行和最具變革性的詞。

預測受眾

您還可以通過一封電子郵件吸引擁有共同興趣的人，但對於其他一些小眾興趣，您需要人工智能來進行完美的預測。 愛因斯坦通過個人客戶檔案來提出將他們聯繫在一起的集體用戶行為。 它可能取決於興趣、人口統計、過去的購買歷史、興趣或潛在客戶質量。 這就是您的電子郵件通信變得更加以受眾為導向的方式，儘管它是一種通用策略。

愛因斯坦基於客戶的營銷 (ABM)

在 B2B 市場上的表現需要基於客戶的營銷來製定有針對性的策略，以提高不同客戶的收入。 要識別關鍵帳戶並將來自各種來源的數據集中到一個點，以快速解決這些帳戶中出現的問題，您可以訓練愛因斯坦。

自動發送時間優化

對於地理位置分散的受眾，重要的是要確保在他們參與度最高的有利時間展示您的營銷工作。 根據您之前的營銷成果，Einstein 在不同的時間範圍內監控您客戶的活動線索，以在預計他們參與最多的時候建議優化的發送時間。 這在第一次嘗試時可能不正確，但最好根據預期採取行動，而不是根據假設採取行動。

愛因斯坦產品推薦

對於電子商務營銷，一個定制的解決方案，愛因斯坦產品推薦可以處理以前的購買歷史和在線行為，以推薦滿足您客戶要求的產品。 在此模塊的幫助下，有效的交叉銷售和追加銷售機會會更頻繁地出現。

社交媒體帖子跟踪

將社交聆聽提升到一個新的水平，愛因斯坦可以將社交媒體帖子排列成預定義的類別，將真實信息與噪音分開。 對於品牌形象故障排除，任何負面評論都會被標記，任何特定團隊都會被分配調查工作。 通過使用圖像識別和處理，Einstein 有能力瀏覽帶有任何品牌提及的圖像或照片的帖子。 對於自定義社交媒體帖子隔離的情感映射，可以訓練愛因斯坦。