Présentation d’Einstein Discovery

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

Décrire la gamme de fonctionnalités et de capacités d’Einstein Discovery
Présenter les concepts clés d’Einstein Discovery, notamment les métriques de modèle, les connaissances, les prédictions et les améliorations

Qu'est-ce qu'Einstein Discovery ?

Salesforce Einstein Discovery renforce votre intelligence commerciale grâce à des modélisations statistiques et un apprentissage machine supervisé, le tout dans un environnement à itération rapide ne nécessitant pas de code.

Einstein Discovery vous permet :

d’identifier, de mettre au jour et de visualiser des connaissances sur vos données commerciales ;
de prédire les résultats futurs et de suggérer des façons d’améliorer les résultats prédits dans vos flux de travail.

Remarque : Einstein Discovery nécessite soit la licence CRM Analytics Plus, soit la licence Prédictions Einstein, toutes deux disponibles moyennant un coût supplémentaire.

Ciblage des résultats commerciaux à améliorer

Commencez par sélectionner un problème commercial que vous souhaitez résoudre, généralement suivi sous la forme d’un indicateur de performance clé (KPI). Les solutions reposant sur Einstein Discovery répondent aux cas d’utilisation suivants :

Régression pour les résultats numériques représentés sous forme de données quantitatives (mesures) et exprimés en fonction d’une devise, d’un décompte ou de toute autre quantité.
Classification binaire pour les résultats textuels avec seulement deux résultats possibles. Il s’agit généralement de questions fermées (auxquelles on répond par oui ou non) qui sont exprimées en termes commerciaux, portant par exemple sur la présence ou l’absence de pertes, le fait qu’une opportunité soit gagnée ou perdue ou qu’un employé soit conservé ou non, etc.
Classification multiclasse pour les résultats textuels avec 3 à 10 résultats possibles. Par exemple, un fabricant peut prédire, à partir des attributs du client, quel contrat de service il est le plus susceptible de choisir parmi cinq propositions.

Rassemblement des données à analyser

En gardant à l’esprit les résultats commerciaux que vous souhaitez obtenir, vous préparez les données qu’Einstein Discovery utilise pour analyser les connaissances et former votre modèle. Einstein Discovery peut analyser des millions de lignes de données comportant de nombreuses colonnes ! En outre, cet outil peut vous aider à sélectionner les colonnes présentant la plus forte corrélation avec le résultat que vous souhaitez améliorer. Tirez parti de l’efficacité avec laquelle CRM Analytics intègre des données pour charger et transformer les données d’une ou plusieurs sources de données en un jeu de données CRM Analytics. Vous pouvez extraire des données à partir de Salesforce et de sources externes. Complétez les tâches de nettoyage et de gestion des données en employant des outils et utilitaires tiers. Une préparation efficace des données permet aux solutions Einstein Discovery de fonctionner efficacement.

Création de modèles prédictifs basés sur vos données

Un modèle Einstein Discovery est un ensemble de métriques de performances, de paramètres, de prédictions et de connaissances issues des données. Einstein Discovery vous guide tout au long des étapes de création d’un modèle reposant sur le résultat que vous souhaitez améliorer (l’objectif de votre modèle) et sur les données que vous avez rassemblées à cette fin (dans le jeu de données CRM Analytics). Aucune connaissance en codage ou en apprentissage automatique n’est requise !

Utilisez des métriques de performance pour évaluer dans quelle mesure le modèle prédit les résultats futurs. Les métriques reposent sur le type de modèle (classification binaire, régression ou classification multiclasse) pour la variable de résultat dans votre modèle.

Meilleure compréhension de vos données

Einstein Discovery utilise les paramètres du modèle pour analyser vos données et générer des connaissances. Les connaissances issues des données révèlent des résultats statistiquement significatifs dans vos données et sont présentées sous forme de visualisations enrichies avec des explications en langage naturel faciles à comprendre.

Les connaissances vous fournissent un point de départ pour étudier les tendances, les schémas et les corrélations dans vos données. Elles vous présentent ce qu’il s’est passé (connaissances descriptives), pourquoi cela s’est produit (connaissances de diagnostic) et la comparaison entre différentes variables (connaissances comparatives). Ensuite, vous pouvez utiliser le modèle pour simuler des scénarios interactifs hypothétiques sur ce qui pourrait arriver (prédictions), ainsi que des marches à suivre pour améliorer les résultats prévus (améliorations).

Génération de prédictions et d’améliorations

Un modèle est la construction mathématique sophistiquée et personnalisée créée par Einstein Discovery en fonction des paramètres et des données. Les modèles reposent sur une compréhension statistique exhaustive des résultats passés qui sont utilisés pour prédire les résultats futurs et suggérer des améliorations. Einstein Discovery permet de développer rapidement des modèles et de les déployer, ainsi que d’assurer leur maintenance de manière automatisée.

Vous pouvez explorer les prédictions de votre modèle sous forme de scénarios de simulation : sélectionnez une variable (ou une combinaison de variables) pour prédire les résultats. Sélectionnez une variable exploitable pour voir comment améliorer les résultats prédits.

Une prédiction est une valeur dérivée produite par un modèle qui représente un éventuel résultat futur. Les prédicteurs sont les variables qui contribuent au résultat prévu. Les principaux prédicteurs sont ceux qui contribuent le plus au résultat.

Panneau des prédictions Einstein Discovery sur la page d’un enregistrement Lightning affichant la prédiction, les principaux prédicteurs et les améliorations suggérées.

Une amélioration est une action suggérée qu’un utilisateur peut entreprendre pour améliorer le résultat prédit. Les améliorations sont associées à des variables exploitables que les utilisateurs peuvent éventuellement contrôler, telles que le mode de livraison ou le niveau d’adhésion d’un abonné.

Amélioration des connaissances et des modèles grâce aux alertes de données

Salesforce vous avertit lorsqu’il détecte des problèmes dans vos données, tels que la présence de valeurs aberrantes ou manquantes, ou l’absence de certaines valeurs.

Écran d’alertes de données affichant les problèmes détectés et onglet Impact différent indiquant qu’un biais a été détecté.

La détection des biais vous aide à produire des connaissances et des modèles éthiques et responsables. Activez la détection des biais pour que les données qui pourraient être associées à un traitement injuste de variables sensibles, telles que l’ethnie, le sexe, la religion, l’origine nationale, l’orientation sexuelle, le handicap ou l’âge soient signalées. Einstein Discovery détecte les cas d’impact différent et les variables proxy qui sont fortement corrélées avec des variables sensibles.

Mise en œuvre des modèles dans Salesforce

Einstein Discovery utilise des modèles pour prédire les résultats et suggérer des améliorations. Vous pouvez demander à Einstein Discovery de créer votre modèle ou vous pouvez télécharger des modèles créés en externe. Pour obtenir un modèle de la meilleure qualité possible, vérifiez ses métriques et alertes de qualité et ajustez-le en conséquence. Lorsque votre modèle est prêt, Einstein Discovery vous guide tout au long des étapes de déploiement de celui-ci dans Salesforce.

Obtention de prédictions et d’améliorations dans tous les domaines

Une fois ceux-ci déployés, utilisez les modèles Einstein Discovery pour obtenir des prédictions de résultats et des suggestions d’améliorations (le tout sans aucun code, des clics suffisent) dans :

les pages d’enregistrement Lightning ;
les pages de sites Experience Cloud ;
les recettes et flux de données Préparation des données de CRM Analytics ;
la fonction PREDICT utilisée dans les formules d’automatisation des processus ;
les flux Salesforce (avec Flow Builder) ;
les flux, tableaux de bord et champs calculés Tableau.

Avec les services de prédictions Einstein et l’API des connaissances, vous pouvez interagir par programmation avec des connaissances, des modèles et des prédictions Einstein Discovery via des appels d’API REST ou Apex.

Enrichissement de Tableau grâce aux prédictions et améliorations d’Einstein Discovery

La présence d’Einstein Discovery dans Tableau apporte des prédictions et des améliorations fiables et en temps réel à vos données Tableau dans un environnement d’itération rapide sans que vous n’ayez besoin de coder.

Carte de prédiction dans un tableau de bord Tableau affichant la prédiction, les principaux prédicteurs et les suggestions d’améliorations. Injectez des prédictions et des améliorations directement dans les tableaux de bord Tableau, les champs calculés et les flux Tableau. Pour en savoir plus, consultez Obtention de prédictions dans Tableau.

Lancement performant des solutions grâce à des modèles

Les modèles Einstein Discovery vous proposent des kits de solution prêts à l’emploi pour démarrer rapidement, que vous pouvez personnaliser en fonction des exigences de votre solution. Les modèles fournissent des implémentations de bout en bout adaptées à des cas d’utilisation commerciaux courants.

Einstein Discovery se charge de la majeure partie du travail visant à la création de l’ensemble de données d’entraînement initial, à la génération du modèle Einstein Discovery et au déploiement du modèle dans Salesforce pour obtenir des prédictions sur vos données. Conçus pour s’intégrer de façon transparente à vos données Salesforce, les modèles tiennent compte des bonnes pratiques du secteur.

Découverte de connaissances sur les rapports

Einstein Discovery pour les rapports analyse les données de vos rapports (rapidement et en profondeur) à l’aide de l’intelligence artificielle et par le biais d’une analyse statistique exhaustive.

Écran Einstein Discovery pour les rapports affichant un résumé des données de rapport analysées.

Einstein Discovery pour les rapports sonde en profondeur les données de rapport, explore les modèles sous-jacents, identifie les connaissances, et présente ces dernières en les accompagnant de corrélations, de graphiques et d’explications faciles à comprendre. Pour en savoir plus, consultez Einstein Discovery pour les rapports : Aperçu

Prochaines étapes

Maintenant que vous connaissez toutes les fonctionnalités offertes par Einstein Discovery, consultez les ressources suivantes pour poursuivre votre découverte des connaissances, des prédictions et des améliorations proposées par Einstein Discovery.