Themen
Data 360 und Agentforce: KI-basierte Entscheidungen mit Salesforce
Themen
Erschienen am
04. Juli 2024
Lesezeit
6 Minuten
Auf einen Blick
- Data 360 ist das Datenfundament für Agentforce und führt Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu einheitlichen Profilen zusammen.
- Agentforce handelt eigenständig und übernimmt Routineaufgaben in Marketing, Vertrieb und Service, ohne dass Mitarbeitende jeden Schritt anstoßen müssen.
- Ohne harmonisierte Daten arbeiten KI-Agenten unzuverlässig. Data 360 liefert den Kontext, den präzises Agieren voraussetzt.
- Einstein AI bleibt als analytisches Fundament aktiv und liefert Lead Scoring, Opportunity Insights und Account Insights innerhalb der Agentforce Architektur.
- Der Mehrwert entsteht durch das Zusammenspiel von Data 360 und Agentforce und verändert, wie Unternehmen in Marketing, Vertrieb und Service arbeiten.
Was ist Salesforce Data 360?
Salesforce Data 360 ist die Dateninfrastruktur im Kern der Salesforce Plattform. Sie sammelt Kundendaten aus unterschiedlichen Quellen, zum Beispiel von anderen Salesforce Clouds, externen Systemen wie AWS, Google Cloud oder Azure oder aus eigenen Datenbanken, und führt sie zu einem einheitlichen Kundenprofil zusammen.
Was im ersten Moment nach einem klassischen Data Warehouse klingt, ist konzeptionell anders. Salesforce Data 360 arbeitet mit einem Unified Data Model (UDM), das Datensätze aus verschiedenen Systemen semantisch verknüpft, also versteht, dass „Schmidt, Thomas“ in System A und „T. Schmidt“ in System B dieselbe Person sein können. Doppelte Einträge, inkonsistente Felder und veraltete Datenpunkte werden bereinigt. Das Ergebnis ist ein vollständiges, aktuelles 360-Grad-Profil je Kontakt.
Was Data 360 leistet
- Daten aus Salesforce Clouds und externen Quellen per nativer Schnittstelle oder MuleSoft Konnektoren verbinden
- Datensätze harmonisieren und Inkonsistenzen automatisch bereinigen
- Unified Customer Profiles aufbauen, die in Echtzeit aktualisiert werden
- Segmente für Marketing, Vertrieb und Service direkt aus dem Datenprofil ableiten
- Diese Segmente und Profile als Grundlage für KI-Modelle und Agentforce Agenten bereitstellen
Data 360 ist damit kein eigenständiges Analyse-Tool. Es ist vielmehr das gemeinsame Fundament, auf dem alle anderen Salesforce Produkte operieren.
Was ist Agentforce und wie hat sich Salesforce KI entwickelt?
Salesforce hat seine KI-Strategie seit 2024 grundlegend neu ausgerichtet. Was früher unter dem Begriff „Einstein KI“ geführt wurde (Predictive Analytics, Lead Scoring, automatisierte Empfehlungen), ist heute in die breitere Architektur von Agentforce eingebettet.
Agentforce ist die Salesforce Plattform für autonome KI-Agenten. Der Unterschied zu klassischen KI-Funktionen liegt darin, dass Agenten nicht darauf warten, dass Mitarbeitende eine Funktion aufrufen. Sie beobachten Daten, treffen auf Basis von definierten Regeln und Sprachmodellen Entscheidungen und führen Aktionen selbstständig aus; zum Beispiel das Erstellen eines Service-Tickets, das Nachfassen bei einem Lead oder das Auslösen einer Kampagne.
Die KI-Layer in Salesforce
- Einstein AI: Das zugrundeliegende KI-Layer für Vorhersagemodelle, NLP und Bildverarbeitung liefert Scores, Empfehlungen und Analysen direkt in die Salesforce Clouds.
- Tableau (früher Einstein Analytics): Visualisierung und interaktive Dashboards begründen datenbasierte Entscheidungen.
- Agentforce: Die autonomen Agenten setzen auf Einstein AI, Data 360 und den Salesforce Clouds auf und handeln eigenständig.
Die wichtigsten Funktionen von Einstein AI
- Predictive Analytics: Einstein analysiert historische Daten, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen, z. B. Kaufwahrscheinlichkeiten oder Abwanderungsrisiken.
- Lead Scoring und Opportunity Insights: Leads und laufende Deals werden automatisch nach Abschlusswahrscheinlichkeit bewertet, damit Vertriebsteams ihre Kapazitäten gezielt einsetzen können.
- Personalisierte Empfehlungen: Auf Basis von Kundenverhalten und -präferenzen generiert Einstein Produkt- oder Serviceempfehlungen direkt im Workflow.
- Natural Language Processing (NLP): Einstein versteht und verarbeitet Textdaten, darunter Kundenanfragen über E-Mails oder Gesprächsanalysen, und liefert daraus verwertbare Erkenntnisse.
Alle diese Funktionen sind mittlerweile Teil der Agentforce Architektur und stehen den KI-Agenten als Grundlage für autonome Entscheidungen zur Verfügung.
Warum Data 360 die Voraussetzung für Agentforce ist
KI-Agenten sind auf die Qualität der Daten, auf denen sie operieren, angewiesen. Ein Agent, der Kund:innen proaktiv kontaktieren soll, muss wissen, welche Produkte die Kund:innen haben. Wann haben sie zuletzt den Service kontaktiert? Gibt es offene Beschwerden? Und sind sie Teil eines Kundensegments mit erhöhtem Abwanderungsrisiko?
All diese Informationen liegen in verschiedenen Systemen, etwa CRM, ERP, Support-Tool oder Webanalyse. Data 360 fasst sie in einem einheitlichen Profil zusammen, das Agentforce in Echtzeit abrufen kann.
Kurz: Data 360 liefert das Kontextwissen, auf das Agentforce zugreift.
Ohne vollständige Datenprofile würden Agenten auch auf Basis von Lücken entscheiden, mit entsprechend unzuverlässigen Ergebnissen. Mit Data 360 als Fundament können Agenten präzise, personalisiert und im richtigen Moment handeln.
Anwendungsfall: Data 360 und Agentforce für Marketing, Vertrieb und Service
Die Ausgangssituation
Wir stellen uns ein mittelständisches Unternehmen aus der Fertigungsindustrie vor, wie es unzählige in der DACH-Region gibt. Das Unternehmen nutzt Salesforce für Vertrieb, Service und Marketing, arbeitet aber mit isolierten Datensilos. Das CRM enthält Transaktionsdaten, das ERP Bestands- und Lieferdaten, das Marketing-Tool Kampagnenhistorien. Es gibt kein einheitliches Kundenbild.
Die Herausforderungen
- Das Marketing-Team segmentiert Zielgruppen manuell und auf Basis veralteter Daten.
- Der Vertrieb priorisiert Leads nach Bauchgefühl, nicht nach nachvollziehbaren Kriterien.
- Das Service-Team reagiert auf Probleme, statt sie frühzeitig zu erkennen.
Die Lösung
Data 360 harmonisiert die Daten aus CRM, ERP und Marketing-Tool zu einheitlichen Kundenprofilen. Agentforce operiert auf dieser Basis und übernimmt automatisch Routineaufgaben in allen drei Bereichen.
Zielgerichtete Segmentierung und autonome Kampagnensteuerung
Automatische Segmentierung auf Basis echter Verhaltensdaten
Mit Data 360 analysiert die Marketing Cloud das tatsächliche Kundenverhalten – Kaufhistorie, Reaktionen auf frühere Kampagnen, Servicekontakte, Website-Interaktionen – und erstellt Segmente automatisch. Das ersetzt die manuelle Pflege von Listen und Filtern.
Ein KI-Agent übernimmt anschließend die Kampagnensteuerung. Er erkennt, wenn ein Kontakt in ein neues Segment wechselt, stößt die entsprechende Kommunikation an und passt Timing und Kanal auf Basis von Engagement-Daten an.
Tableau: Echtzeit-Monitoring der Kampagnenleistung
Tableau Dashboards zeigen dem Marketing-Team, wie einzelne Kampagnen performen, zum Beispiel mittels Klickraten, Conversion Rates oder dem Umsatzeinfluss. Statt Wochenbericht auf Basis von Exports arbeitet das Team mit einer Ansicht, die sich in Echtzeit aktualisiert.
Der Effekt: Höhere Relevanz in der Kundenansprache durch aktuelle Daten, weniger manuelle Segmentierungsarbeit und schnellere Anpassung von Kampagnen auf Basis messbarer Ergebnisse.
Die Vorteile von Data 360
Wie Salesforce Data 360 zusammen mit Agentforce und weiteren KI-Funktionen abteilungsübergreifend eingesetzt werden kann, konnten Sie oben nachvollziehen. Die folgende Übersicht fasst die Vorteile, mit denen Sie rechnen können, noch einmal zusammen:
– Aktuelle, verhaltensdatenbasierte Segmentierung statt manueller Listen
– Autonome Kampagnensteuerung mittels KI-Agenten von Agentforce
– Echtzeit-Monitoring durch Tableau Dashboards
– Höhere Conversion Rates dank präziserer Zielgruppenansprache
– Wettbewerbsvorteil durch datengestütztes Marketing, das auf fundierten Analysen statt Bauchgefühl basiert
– Nachvollziehbare Lead-Priorisierung durch Einstein Lead Scoring
– Automatisierte Nachverfolgung mit Hilfe von Agentforce
– Frühwarnsystem für gefährdete Kundenbeziehungen durch Account Insights
– Mehr Kapazität für abschlussrelevante Aktivitäten
– Verbesserte Kundenbindung durch proaktive Maßnahmen zur Churn-Vermeidung
– Proaktive Kundenansprache bevor Probleme eskalieren
– Vollständige Automatisierung von Standardanfragen
– Lückenloser Kundenkontext für jeden Servicefall
– Messbare Servicequalität auf Basis von Tableau
– Effizientere Serviceprozesse durch Automatisierung von Routineaufgaben und kürzere Bearbeitungszeiten
Fazit
Die Kombination aus Data 360 und Agentforce verändert, wie Unternehmen mit Salesforce arbeiten. Data 360 schafft das einheitliche Kundenbild, das bislang oft fehlte. Agentforce nutzt dieses Bild, um Routineaufgaben autonom zu erledigen und Mitarbeitende gezielt einzubinden, wo es auf Urteilsvermögen und Beziehung ankommt.
Salesfive unterstützt Unternehmen dabei, diesen Schritt strukturiert zu gehen, von der Datenstrategie bis zur Agentforce Implementierung. Sprechen Sie uns unverbindlich an!
Sie suchen Lösungen für Ihre Daten und KI?
Wir unterstützen Sie dabei, Ihre Datenbasis zentral aufzubauen und autonomen KI-Lösungen zu etablieren.
