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Premiers pas avec Einstein Next Best Action

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

  • Expliquer ce qu’est Einstein Next Best Action et les problèmes qu’il résout
  • Décrire les avantages d’Einstein Next Best Action
  • Expliquer les nombreux cas d’utilisation qui peuvent s’appliquer à Einstein Next Best Action

L’essor de la veille stratégique

Aujourd’hui, les entreprises ont accès à plus d’informations sur leurs clients que jamais. La gestion de cette mine d’informations et sa transformation en décisions commerciales novatrices sont essentielles non seulement pour survivre, mais également pour prospérer dans tout secteur. Examinons brièvement comment nous en sommes arrivés là en nous intéressant à la manière dont les entreprises ont consommé de l’information ces 40 dernières années.

Graphique illustrant le développement des activités de veille stratégique de 1980 à nos jours. Les entreprises n’ont jamais eu accès à autant d’informations qu’aujourd’hui.

Dans les années 1980, lorsque les ordinateurs centraux ont commencé à se généraliser, ceux-ci ne disposaient que de capacités très limitées. Ils généraient environ une fois par mois un rapport qui permettait aux entreprises de faire analyser leurs données les plus importantes par leurs employés. Ces rapports ont inspiré l’idée de veille stratégique. En effet, ils comportaient d’importants indicateurs clés de performance tels que le chiffre d’affaires total généré ou encore le nombre de transactions conclues sur un mois donné. Leur but était d’aider les dirigeants à comprendre ce qui se passait dans leur entreprise. Sur la période allant des années 1990 au début des années 2000, les rapports ont commencé à s’enrichir. Le format numérique s’est généralisé dans les entreprises et les tableaux de bord permettant de visualiser les données se sont de plus en plus répandus.

À l’approche de 2010, les entreprises alliaient veille stratégique et modèles de prédiction non seulement pour comprendre les évènements touchant leur activité, mais aussi pour les expliquer. Grâce aux modèles de prédiction, les entreprises étaient également en mesure de prévoir leurs performances dans certains domaines (et définir, par exemple, des quotas de vente par secteur d’activité) afin de permettre aux responsables de gérer au mieux les ressources humaines.

Aujourd’hui, la veille est incontournable. Dans chaque secteur d’activité, industrie ou segment, il existe de nombreuses entreprises spécialisées dans la veille stratégique ou les modèles de prédiction. Les sociétés renforcent également en interne leurs capacités de veille, à l’aide d’équipes de data scientists ou d’analystes d’entreprise. Notre époque se caractérise par une profusion de données, d’informations et de connaissances pouvant être utilisées de manière quasi instantanée. Vous trouverez dans le tableau suivant des exemples de sources d’informations disponibles dans Salesforce et dans notre écosystème de partenaires.

Salesforce
Écosystème partenaire
Interaction Studio
IBM Watson
Einstein Prediction Builder
Conga
Einstein Discovery
Cogito
Commerce Cloud Einstein
nCino
Commerce Cloud B2B
Google BigQuery

Les règles métiers, tactiques et stratégies que vous appliquez dans des cas de figure particuliers peuvent également constituer des sources d’information. Par exemple, en tant qu’entreprise, peut-être ne proposez-vous une remise spécifique qu’aux clients résidant dans une région donnée.

L’abondance de connaissances s’accompagne de nouveaux défis

Un nombre important de sources d’informations peut être synonyme de nouveaux défis à relever dans les domaines suivants :

  1. Intégration : comment rassembler les sources d’information dans une vue unifiée ?
  2. Mise à disposition : comment transmettre chaque information à la bonne personne, au bon moment et dans un contexte où elle pourra être comprise de manière optimale ?
  3. Réactivité : une fois qu’une personne reçoit une information, comment peut-elle agir rapidement en conséquence ?

De meilleures recommandations avec Einstein Next Best Action

Pour dominer le marché, vous aurez besoin de centraliser vos sources d’informations dans un outil omniscient, auquel n’échappera aucun évènement relatif aux ventes, à l’assistance à la clientèle, au marketing et aux autres services générateurs de chiffre d’affaires. Vous devez pouvoir déterminer clairement quelles recommandations formuler, à quel moment et sur quels canaux : c’est exactement ce que vous apporte Einstein Next Best Action.

Mettez-vous dans la peau d’un agent d’une entreprise de télécommunications. Anna Van Loan, une cliente de longue date, vous appelle et sa page de contact s’affiche. Vous répondez à sa question et mettez à jour sa page de contact. Toutefois, avant de raccrocher, vous remarquez dans la partie droite de cette page qu’un composant intégré du Générateur de prédiction Einstein indique qu’Anna présente un fort risque d’attrition. Au vu de cette prédiction, un autre composant Einstein Next Best Action vous recommande de lui faire souscrire au renouvellement automatique. Vous lui demandez donc si cette option pourrait l’intéresser, car cela lui permettrait d’économiser 20 % sur sa facture de téléphone chaque mois. Anna est ravie et accepte immédiatement. Vous cliquez sur Accepter dans la recommandation, ce qui envoie une confirmation par e-mail à Anna. Elle accepte et le renouvellement automatique est mis en place. Vous vous en assurez en rechargeant sa page de contact : tout est en ordre, et le champ Renouvellement automatique a été automatiquement coché.

Félicitations, vous venez de rendre une cliente nettement plus heureuse et avez évité qu’elle ne vous quitte pour la concurrence ! 

Page de contact affichant la recommandation Einstein Next Best Action avec le score de prédiction du Générateur de prédiction Einstein

Unification des sources d’information

Pour vous aider à relever le premier défi, celui de l’intégration, Einstein Next Best Action vous permet de centraliser des données Salesforce ou externes, des règles métiers, des stratégies d’action, des tactiques, des modèles de prédiction ainsi que d’autres informations commerciales. Vous n’aurez plus jamais à ouvrir une feuille de calcul Excel contenant les modèles de prédiction créés par votre analyste de données pour la comparer côte à côte avec un tableau de bord dans Salesforce. 

Mise en exergue d’informations exploitables

Pour relever le deuxième défi, celui de la mise à disposition des informations, vous aurez besoin d’un moyen de les transmettre rapidement aux bonnes personnes, et ce, dans un format qui leur est adapté. 

Einstein Next Best Action vous permet de définir et de mettre à disposition des recommandations faciles à utiliser sur les espaces de travail de collaborateurs variés. Les possibilités de recommandations sont multiples : il peut s’agir de rappeler à un représentant de votre service d’assistance de dire « thank you » aux clients américains et « gracias » aux clients mexicains à la fin de chaque appel, ou encore de recommander aux agents chargés des renouvellements d’envoyer des offres aux clients susceptibles d’acheter un service complémentaire. 

Association des recommandations à des tâches automatisées

Lorsqu’un de vos collaborateurs reçoit une recommandation, il lui faut pouvoir agir rapidement. 

Pour en revenir à l’exemple de l’offre de renouvellement automatique faite à Anna Van Loan, l’agent aurait dû suivre une procédure manuelle pour lui en faire bénéficier s’il n’avait pas disposé de Einstein Next Best Action. Grâce à cet outil, l’agent n’a eu qu’à cliquer sur Accepter. Lightning Flow (une fonctionnalité de Salesforce) a automatiquement composé et envoyé l’e-mail d’offre à Anna afin que l’agent n’ait jamais à quitter la page de contact, lui permettant ainsi de gagner du temps et d’avoir toujours sous les yeux les informations dont il avait besoin. 

Applications pour différents secteurs d’activité

Voici quelques exemples de types de recommandations que vous pouvez formuler.

Ventes
Service
Marketing
Commerce
Envoyer une notification d’expiration imminente de contrat à un client
Envoyer une enquête de satisfaction à un client qui vient d’appeler
Mettre une campagne en attente en cas de performances prévues médiocres
Envoyer un e-mail présentant les produits les plus recommandés aux clients à l’engagement faible
Proposer une montée en gamme d’un produit ou service à un client qui répond à certains critères
Proposer une montée en gamme d’un produit ou service à un client qui répond à certains critères
Envoyer une offre personnalisée à un client en fonction de la probabilité qu’il interagisse avec votre entreprise
Envoyer différentes offres à différents groupes de clients en fonction de la valeur moyenne de leurs commandes
Recommander une attribution de ressources en fonction des prévisions de vente
Envoyer une offre à un client présentant un risque d’attrition élevé
Envoyer des offres aux clients qui représentent bien la marque sur les réseaux sociaux
Faire des recommandations de produits groupées en fonction des données d’achat
Envoyer des rappels au sujet d’une nouvelle piste à fort potentiel ou d’un engagement à réaliser un suivi auprès d’un client
Envoyer un avis d’inspection à un client s’il détient des articles présentant une forte probabilité de devoir être réparés
Envoyer une remise à un client qui a abandonné son panier sur votre site Web
Interagir de manière adéquate avec un client en fonction de la probabilité qu’il retourne un article
Envoyer une proposition personnalisée à un prospect en fonction de la probabilité qu’il interagisse avec votre entreprise
Interagir/communiquer de manière personnalisée avec un client présentant un risque élevé d’exposer ses problèmes sur les réseaux sociaux en l’absence de réponse adaptée de votre part
Ajouter un client particulier à une campagne spécifique
Adapter les interactions avec un client en fonction du temps qu’il passe sur votre site Web

Les éditeurs de logiciels indépendants (ISV, pour « Independent software vendors »), dont la plupart font partie de notre écosystème AppExchange, peuvent également s’appuyer sur Einstein Next Best Action pour formuler des recommandations correspondant au secteur d’activité de leurs clients. Voici quelques exemples :

Partenaire/ISV Salesforce
Cas d’utilisation d’Einstein Next Best Action
nCino
Conçue pour les clients appartenant au secteur des services financiers, cette solution propose des recommandations très variées : elle peut aussi bien prodiguer des conseils au sujet de prêts à terme que rappeler d’aller jouer au golf avec un client, grâce à des modèles de prédiction créés à partir d’Einstein Discovery.
Cogito
Lorsqu’un client appelle le service d’assistance, cette solution analyse sa voix pour détecter ses émotions et fournir des recommandations en temps réel au représentant sur la meilleure façon de dialoguer avec lui.
Conga
Cette solution parcourt les contrats clients et fournit des recommandations clés aux responsables des contrats pour qu’ils puissent s’assurer qu’un langage, une syntaxe et des termes appropriés sont utilisés.

Comment obtenir Einstein Next Best Action ?

Vous pouvez facilement essayer Einstein Next Best Action et juger par vous-même de ses avantages. Il vous suffit d’accéder à la page Configuration, de cliquer sur le menu déroulant Automatisation des processus situé à sa gauche, puis de cliquer sur Einstein Next Best Action.

Page de configuration d’Einstein Next Best Action

Dans l’unité suivante, nous verrons comment fonctionne Einstein Next Best Action.

Ressources