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Wie Salesforce Einstein mit KI die Sales Cloud bereichert

Salesforce hat Einstein in die Sales Cloud integriert. Die KI-Engine bietet Funktionen für Lead Scoring und die Analyse des Verkaufsprozesses.

Die KI-Technologie Einstein wurde von Salesforce in die Sales Cloud integriert, nachdem sie bereits Teil anderer Cloud-Anwendungen von Salesforce ist, zum Beispiel Service Cloud, App Cloud und Analytics Cloud. Der nächste Schritt ist die Integration von IBM Watson, wobei die beiden KI-Lösungen unterschiedliche Rollen einnehmen werden.

Zu den Features von Sales Cloud Einstein zählen unter anderem:

  • Einstein Lead Scoring: die Funktion automatisiert die Lead-Priorisierung;
  • Einstein Activity Capture: protokolliert automatisch Kundeninteraktionen mit Vertriebsmitarbeitern, was bisher manuell geschah;
  • Lightning Dialer: das Feature soll die Telefonnummernsuche vereinfachen und verkürzen;
  • Salesforce Engage: zeigt Kundeninteraktionen mit Unternehmen in einer Übersicht an.

Viele der neuen Features wurden in die Lightning Sales Console integriert, welche die Ergebnisse der KI-Technologie anzeigt und den Wechsel zwischen einzelnen Anwendungen vereinfachen soll. Die Idee dahinter ist laut Lynne Zaledonis, Product Marketing Vice President bei Salesforce, manuelle Aufgaben aus der täglichen Routine eines Verkäufers zu entfernen und Leads zu erkennen, die am wahrscheinlichsten zu einem Verkauf führen und den Umsatz erhöhen.

„Wir machen künstliche Intelligenz für unsere Kunden greifbar und verfügbar“, sagt Zaledonis. In der Salesforce-Demo (siehe Abbildung 1) zu den Upgrades der Anwendung enthält das Lead Scoring eine Liste von Faktoren, die die KI-Engine zur Berechnung des Lead Scores verwendet, zum Beispiel White Paper Downloads, Titel des Entscheidungsträgers und verifizierte Telefonnummern.

Salesforce Einstein Lead Scoring gibt Auskunft darüber, wie die KI-Engine einen bestimmte Wert zugeordnet hat.
Abbildung 1: Salesforce Einstein Lead Scoring gibt Auskunft darüber, wie die KI-Engine einen bestimmte Wert zugeordnet hat.

Das Automatisierungsversprechen

Karl Becker, President von The Carruthers Group, einem Marketing- und Verkaufsberatungshaus, sagt, dass das Einstein Sales Cloud Upgrade künstliche Intelligenz für Verkaufs- und Vertriebsmitarbeiter auf praktische Weise zur Verfügung stellt. Die Anwendung kann ihren Tag effizienter gestalten, indem es beschäftigten Mitarbeiter hilft, ihre To-do-Liste zu priorisieren, die sie auf dem Weg zum Verkaufsabschluss abarbeiten müssen, sowie verschiede Aufgaben automatisiert.

Interessanter ist aus Sicht von Becker allerdings das Potenzial für den Einsatz von KI für Interaktionen zwischen Kunden und Unternehmen, unter anderem die Automatisierung von Prozessen und Data Mining, so dass Vertriebsmitarbeiter Einsichten erhalten, die sie vorher nicht bekommen haben.

„Ungefähr 60 Prozent der Buyers Journey für die meisten Produkte erfolgt über die Suche in sozialen und digitalen Medien sowie dem Web“, sagt Becker. „Kommen die Kunden in den Verkaufstrichter, kann man argumentieren, dass sie bereits sehr weit im Entscheidungsprozess sind. Wenn man die Reaktionszeit verkürzen und Aufgaben automatisieren kann, bewirkt dies für Verkäufer Zeiteinsparungen, die sie für weitere Verkaufsaktivitäten einsetzen können.“

Wo kommt Watson ins Spiel?

Alan Lepofsky, Vice President und Principal Analyst bei Constellation Research, findet die Integration von Einstein dahingehend interessant, da sich Einstein für verschiedene Einsatzszenarien innerhalb der verschiedenen Cloud-Angebote einsetzen lässt – zum Beispiel Lead Scoring und automatische Wahlfunktion. Dies geschieht zu einer Zeit, in der die Konkurrenz von Salesforce ihre KI-Technologien als allgemeine Plattformen bezeichnen.

Vor einigen Wochen kündigte Salesforce eine Kooperation mit IBM an, um Watson innerhalb seiner Sales-Plattform einzusetzen. Nach Ansicht von Lepofsky dient die Watson-Integration dazu, Erkenntnisse aus massiven externen Datensätzen zu erhalten – zum Beispiel Wetterprobleme, die den Verkauf in einer bestimmten Region beeinträchtigen könnten – während Einstein stärker an der Verkaufsfront verwendet wird. Zusammen sollen sie ein detaillierteres Bild der aktuellen Leads liefern.

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Egal, ob IBM Watson oder Salesforce Einstein oder beide zusammen Verkaufseinblicke bieten, sagt der Analyst, diese Technologien können nur richtig funktionieren, wie es die Qualität der Daten erlaubt, die ihnen zugeführt werden. Dies, und die Möglichkeit, Muster zu erkennen, die darauf hindeuten, dass nicht jeder Geschäfte auf die gleiche Weise abschließt sowie eine benutzerdefinierte Anpassung für verschiedene Verkäufer, bieten ein voll funktionierendes Paket.

„Einstein ist nur so gut, wie Salesforce die Algorithmen auf diese Einsatzszenarien abstimmt“, erklärt Lepofsky. Er verweist darauf, dass einige Verkäufer zum Beispiel aggressiver sind als andere. „Ein Regelsatz passt nicht für alle Menschen. Wenn KI anfängt, unsere Persönlichkeiten zu verstehen, haben wie am Ende eine Gewinnsituation.“

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Artikel wurde zuletzt im Mai 2017 aktualisiert

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