Salesforce einstein abm có thể là một người thay đổi trò chơi tiếp thị b2b

Theo truyền thống, các nhà tiếp thị từ doanh nghiệp đến doanh nghiệp (B2B) đã sử dụng tự động hóa tiếp thị theo cách tương tự như các nhà tiếp thị tiêu dùng. Bảng điều khiển, danh sách và quy trình công việc được xây dựng để giúp các công ty tương tác với một tập hợp các tệp liên hệ đơn, bất kể các liên hệ này có phải là một phần của cùng một tài khoản khách hàng hay không. Sáng tạo mới nhất của Salesforce, Tiếp thị dựa trên tài khoản Einstein (ABM), muốn thay đổi tất cả.

Được xây dựng theo cách tiếp cận tập trung vào tài khoản, ABM tìm cách tự động hóa công việc được thực hiện giữa các nhóm bán hàng và tiếp thị để xác định tài khoản mục tiêu, kết hợp dữ liệu giữa cơ sở dữ liệu bán hàng và tiếp thị và thực hiện các chiến dịch cho mỗi người ra quyết định chính của tài khoản. Hãy nghĩ về ABM như một sự đột biến của trí tuệ nhân tạo Einstein (AI), quản lý quan hệ khách hàng của Salesforce (CRM) và tự động hóa tiếp thị Salesforce Pardot, ngoại trừ mọi thứ đều hướng đến các nhóm khách hàng tiềm năng hơn là các khách hàng tiềm năng.

"Các nhà tiếp thị B2B có ngân sách eo hẹp và muốn tập trung vào những khách hàng có khả năng mua nhiều nhất, vì vậy họ đã chuyển sang tiếp thị dựa trên tài khoản", Michael Kostow, Phó chủ tịch cấp cao và Tổng giám đốc của Salesforce Pardot nói. "Nhưng tiếp thị dựa trên tài khoản rất khó thực hiện ở quy mô. Có nhiều người có ảnh hưởng là một phần của quy trình mua hàng và bạn đã tiếp thị cho họ với nội dung được cá nhân hóa trên các kênh tiếp thị và bán hàng."

Tuy nhiên, vì các công cụ bán hàng và tiếp thị là các thực thể riêng biệt theo truyền thống có thể hoặc không thể tích hợp với nhau, nên ông Wesow cho biết quá trình xác định các mục tiêu của nhóm này và đẩy chúng qua quá trình triển vọng, dẫn dắt, mua, bán lại và bán lại rất khó khăn.

Chi tiết

Đây là cách nó hoạt động: AI của công cụ xác định các tài khoản chính bằng cách sử dụng dữ liệu tương tác lịch sử. Điểm số chì tăng hoặc giảm khi AI xác định các tương tác tích cực hoặc tiêu cực. Studio quảng cáo của Salesforce, cũng được tích hợp vào công cụ ABM, sau đó lấy CRM và dữ liệu tương tác để giúp xác định các tài khoản tương tự. AI cũng sẽ liên tục quét các cam kết để tìm cơ hội khi tối ưu cho các nhà tiếp thị và nhân viên bán hàng gửi tin nhắn. Nó cũng quét các tương tác tài khoản để xác định xem các giao dịch đang trong quá trình đang tiến triển theo cách lành mạnh hay nếu cần thêm sự chú ý.

Ví dụ, Einstein sẽ quét các tương tác email với liên hệ của bạn để nhận các cụm từ như "Hỏi sếp của tôi" hoặc "Chạy chuỗi lệnh đó" để cho bạn biết nếu bạn đang nói chuyện với người ra quyết định. Nếu Einstein thấy những cụm từ này, thì nó sẽ cảnh báo bạn về khả năng bạn không nói đúng người trong tài khoản. Ngoài ra, nếu ai đó trong tài khoản tham gia với một phần nội dung cụ thể hoặc nếu họ mua hàng sẽ yêu cầu mua thứ cấp, thì AI của công cụ sẽ kích hoạt cảnh báo.

Bảng điều khiển của ABM hoàn toàn tập trung vào tài khoản, điều này cho phép nhân viên bán hàng và tiếp thị xác định thành công của các chiến dịch dựa trên cách các nhóm người mua B2B liên quan đến nội dung. Ví dụ: nhà tiếp thị có thể xác định các thuộc tính của chiến dịch tiếp thị có tiềm năng cao nhất để thúc đẩy doanh số cho các tài khoản được nhắm mục tiêu bằng cách xác định rằng chuỗi nhấp vào quảng cáo, tải xuống ebook và xem hội thảo trên web là hành trình tối ưu để chuyển đổi triển vọng thành cao dẫn chất lượng, theo một tuyên bố của Salesforce. Sau đó, bạn có thể theo dõi loại chiến dịch này với các loại chiến dịch khác nhau để xác định cách tiếp cận nào sẽ thành công hơn trong tương lai.

Khách hàng của ABM bao gồm trang web tìm kiếm việc làm CareerBuilder, công ty sản phẩm hóa chất Sika Corporation và tư vấn kinh doanh Slalom. Để có được trải nghiệm ABM đầy đủ của Einstein, bạn sẽ phải kết hợp một số mô-đun Salesforce (và tạo ra một lượng tiền mặt khổng lồ trong quy trình). Các mô-đun bạn sẽ cần là:

• Thông tin chi tiết về tài khoản Einstein, Ghi điểm chính của Einstein và Thông tin chi tiết về cơ hội của Einstein (tất cả các phần của Sales Cloud Einstein), có giá $ 50 mỗi người dùng mỗi tháng,
• Phân tích tiếp thị B2B, chi phí $ 300 mỗi tháng,
• Phân tích bán hàng, chi phí $ 75 mỗi người dùng mỗi tháng,
• Studio thu hút (một phần của phiên bản Tiếp thị B2B của Salesforce Pardot), có giá $ 1.000 mỗi tổ chức mỗi tháng,
• Salesforce Engage, là thêm $ 50 mỗi người dùng mỗi tháng với bất kỳ phiên bản Salesforce Pardot nào,
• Studio quảng cáo, có giá 2.000 đô la mỗi tổ chức mỗi tháng.

Vì vậy, bạn đang xem xét chi phí tối thiểu $ 3, 485 hàng tháng nếu bạn quyết định chuyển toàn bộ. Tuy nhiên, do cách tiếp cận theo mô-đun này, bạn có thể xây dựng hệ thống của riêng mình dựa trên các dịch vụ cụ thể bạn cần và mức giá bạn sẵn sàng trả.

Cơ sở

Được công bố vào tháng 9 năm 2016, Einstein AI tận dụng lợi thế của việc học sâu, học máy (ML) của Salesforce, phân tích dự đoán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và công nghệ xử lý hình ảnh để phục vụ như một người quản lý tài khoản robot. Einstein có khả năng xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu, sự lặp lại và hình ảnh để giúp bạn cải thiện quy trình làm việc của mình. Công cụ này đủ linh hoạt và thông minh để cho phép bạn lập trình tự động hóa và dự đoán cụ thể bên ngoài các trường hợp sử dụng tiêu chuẩn. Einstein học hỏi từ cách sử dụng của bạn để đề xuất các quy trình công việc được cải thiện dành riêng cho tổ chức của bạn.

Tất cả khách hàng của Salesforce đều có quyền truy cập vào Einstein bất kể ứng dụng hay mức giá. Vì vậy, nếu bạn chỉ sử dụng Salesforce làm phần mềm trợ giúp, thì bạn vẫn có thể tận dụng AI để cải thiện quy trình dịch vụ. Tuy nhiên, càng nhiều dữ liệu bạn gắn vào Salesforce, Einstein sẽ càng hữu ích. Các giao diện lập trình ứng dụng (API) của Einstein có thể được cắm bên ngoài bộ Salesforce để kết nối với các ứng dụng và trang web của bên thứ ba. Điều này cho phép bạn lấy dữ liệu từ trang web thương mại điện tử của riêng bạn hoặc tài khoản email công ty của bạn để giúp Einstein đưa ra các khuyến nghị thông minh hơn.

Tất nhiên, Salesforce không phải là người chơi tự động hóa tiếp thị và CRM duy nhất tận dụng lợi thế của AI. Zoho gần đây đã thêm một trợ lý ảo dựa trên AI vào công cụ Zoho CRM của mình. Tính năng mới, Trợ lý thông minh Zoho (Zia), là một công cụ tự động hóa được thiết kế để cung cấp các đề xuất dựa trên dữ liệu chưa được giải quyết cho nhân viên bán hàng bất cứ khi nào họ đang sử dụng Zoho CRM. Giới hạn với Zoho CRM, Zia được thiết kế để phát hiện sự bất thường trong sử dụng hệ thống, đề xuất quy trình làm việc và macro tối ưu và tư vấn cho nhân viên bán hàng khi nào nên liên hệ với khách hàng tiềm năng, theo Giám đốc truyền giáo Zoho Raju Vegesna. Có IBM Watson Analytics, ông trùm của ML và AI. Watson chủ yếu là một công cụ kinh doanh thông minh (BI) nhưng nó cũng là một tác nhân ảo, một công cụ thương mại điện tử, một giải pháp tiếp thị và một thí sinh trong game show.