为 Einstein 做好准备

除了确定目标和定义优先级之外，使用 Sales Cloud Einstein 还需要确保您的数据处于最佳状态。即使没有 AI，数据质量对 CRM 也很重要，因为高质量数据有助于代表们提高效率、与客户建立信任并有效地使用 Salesforce。

引入 AI 后，数据质量变得更加重要。Sales Cloud Einstein 背后的预测模型基于您的 Salesforce 数据，因此拥有完整、准确的数据可以帮助 Einstein 为您提供最佳预测、建议和见解。

提示

要了解评估和提高数据质量的更多信息，请查看数据质量模块。

但数据质量只是 AI 方程式的一部分。数据数量一样重要。Sales Cloud Einstein 使用机器学习来识别大量数据中的模式。这些模式产生可靠的情报。为了让 Sales Cloud Einstein 识别模式，它需要足够数量的历史数据。

Eleanor 不知道 Sales Cloud Einstein 需要多少数据，因此担心他们的 Einstein 部署还没开始就会停止。但随后她想起了 Einstein 准备评估程序。

Einstein 准备评估程序是一个可告知您是否满足特定 Sales Cloud Einstein 功能要求的工具。该评估程序在生产环境或 Sandbox 环境中分析您的 Salesforce 实施，并向您发送一份个性化报告，详细说明您现在可以使用哪些 Einstein 功能，哪些还需要更多准备。

Honeydew 的高管团队在购买 Sales Cloud Einstein 之前使用了准备评估程序，他们满足了大多数功能的要求。但 Eleanor 想亲自看看结果，因为自初次评估以来，数据已经发生了变化。

准备评估程序报告的结果让 Eleanor 确信她的部署计划是可行的。她计划最先开始使用的功能，即 Einstein 潜在客户得分和业务机会得分，已经可以启动。尽管 Honeydew 满足 Einstein 自动联系人和 Einstein 活动捕获的要求，但 Eleanor 尚不打算使用这些功能。Honeydew 还没有完全准备好使用 Einstein 预测，因为它需要协作预测，他们还没有使用。对于 Honeydew 来说，这些功能的优先级较低，因此不必担心。Eleanor 已准备好进行下一步。

在 Honeydew 可以开始使用 Sales Cloud Einstein 之前，Eleanor 还有一些工作要做。她回忆起一位充满智慧的 Salesforce 管理员说过的一句话。“如果管理员打开了一项功能，但没有人知道如何使用，会产生影响吗？”她将注意力转向如何与她的一小群早期用户交流并对他们进行培训。她计划首先为主要利益相关者召开启动会议。她定期举办沟通会议，并为用户提供各种反馈渠道。有些步骤需要等到她打开这些功能（稍后会详细介绍），但现在开始考虑它们也不会太早。