Einstein Studio 1 : qu’est-ce que c’est et à quoi s’attendre

Dans le passé, la partie d’Einstein appelée « IA » était davantage destinée à l’analyse et à la prédiction des données. Désormais, il connecte les LLM fondamentaux à vos données pour produire un nouveau texte. En plus d’accélérer le travail de l’équipe marketing, cela signifie également la fin des e-mails passe-partout, car les IA créeront des solutions semi-personnalisées basées sur le comportement passé.

Où Einstein Studio 1 fonctionnera-t-il le mieux ?

L’approche d’Einstein Studio 1 fonctionne mieux dans les scénarios dans lesquels l’entreprise a déjà trouvé le moyen de déplacer de nombreuses données comportementales dans le système. Cela fonctionne mieux lorsque les détails tels que les achats passés et la navigation passée sont soigneusement rassemblés et stockés dans le lac de données afin qu’ils puissent être introduits dans l’IA. Les entreprises qui ont accompli tout le travail acharné de nettoyage des données et de création d’un lac de données harmonieux avec des champs cohérents seront toutes prêtes à monétiser.

L’un des véritables défis pour les équipes marketing sera de trouver le juste milieu entre la littérature commerciale passe-partout et les messages effrayants remplis de trop de faits personnalisés. Salesforce défend l’idée qu’Einstein 1 est un véhicule d’expérimentation et d’itération. Les messages sont envoyés et, idéalement, le service informatique a déjà fait en sorte que les détails de toutes les ventes réalisées soient transmis au lac de données afin que les résultats puissent être analysés.

Je pense que beaucoup d’entre nous rêvent d’un monde dans lequel nous pourrions appuyer sur un bouton et aller déjeuner pendant que l’IA génère automatiquement des tonnes de ventes. Ce ne sera probablement pas le cas la plupart du temps. Les équipes marketing finiront par faire de nombreuses expériences et peaufiner les invites. Bien sûr, les messages de base seront écrits par le LLM, mais les humains continueront à s’inquiéter du mécanisme, à ajuster les flux de données et à s’inquiéter de la connexion entre les données et le LLM.