Le cloud AI de Salesforce renforce sa vision GTM du parcours complet

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Lors de sa récente Événement Connexions, Salesforce a dévoilé une série d’annonces et d’offres basées sur sa stratégie d’IA générative. L’entreprise appelle ce nouvel ensemble d’outils son AI Cloudbien que l’on puisse considérer cela comme un ensemble de sous-fonctionnalités dans chacun de ses principaux clouds d’applications (par exemple, Sales Cloud, Marketing Cloud, Tableau).

Salesforce, comme beaucoup d’autres dans le secteur, parie gros sur l’IA, pour des raisons évidentes. La société a lancé le slogan « AI-first » lors d’événements récents, pour souligner à quel point elle investit dans la région. Mais à part les slogans, l’événement Connections était une sorte de soirée de sortie pour la gamme complète d’offres génératives alimentées par l’IA.

Avant de nous lancer dans l’IA Cloud, revenons sur l’idée d’un modèle de « parcours complet de mise sur le marché (GTM) ». Ce modèle nécessite l’orchestration de l’engagement client à travers les étapes du parcours client avant et après la vente. La plupart des modèles GTM ont tendance à se concentrer principalement sur les étapes de prévente, laissant ainsi de côté des opportunités d’engagement critiques pour augmenter la valeur à vie du client.

Qu’y a-t-il dans AI Cloud ?

Comme le dit Salesforce, il apporte l’IA à chaque partie de Salesforce avec ce nouvel ajout à son portefeuille Cloud. Il existe de nouveaux outils basés sur l’IA qui s’alignent sur presque toutes les principales offres de Salesforce, notamment : Sales GPT, Service GPT, Marketing GPT, Commerce GPT, Slack GPT, Tableau GPT, Flow GPT et Apex GPT. La société a également annoncé ce qu’elle appelle la couche de confiance Einstein – un ensemble d’outils conçus pour améliorer la confidentialité et la sécurité lorsque ses clients adoptent des cas d’utilisation génératifs de l’IA construits à partir de grands modèles de langage publics et privés (LLM).

La couche de confiance Einstein rend également AI Cloud ouvert et extensible, ce qui signifie que les entreprises peuvent choisir le bon modèle pour la bonne tâche. Par exemple, les entreprises peuvent choisir d’utiliser les LLM d’Amazon Web Services (AWS), Anthropic ou Cohere — ou ils peuvent utiliser les LLM Salesforce développés par Salesforce AI Research. Les entreprises peuvent également utiliser leurs propres modèles spécifiques à un domaine qu’elles ont formés en dehors de Salesforce. Ce dernier point est important, car nous voyons de plus en plus d’industries réglementées ou d’industries avec des ensembles de données très spécifiques qui choisissent d’utiliser leurs propres LLM à l’avenir à mesure que l’adoption de GPT et d’autres outils d’IA générative devient plus courante.

AI Cloud intègre plusieurs technologies Salesforce, notamment Einstein, Data Cloud, Tableau, Flow et MuleSoft, pour fournir une IA générative nécessitant moins de configuration initiale. Cela signifie que les entreprises peuvent utiliser AI Cloud pour automatiser les tâches, générer des informations et créer des expériences personnalisées pour leurs clients à travers un certain nombre de processus et de cas d’utilisation en contact direct avec les clients et internes. Celles-ci incluent l’utilisation de l’IA générative pour créer du contenu tel que les lignes d’objet des e-mails (si ce n’est le contenu des e-mails marketing lui-même), créer des pages de destination et des formulaires optimisés, transformer des événements numériques tels que des webinaires en articles de blog, éditer instantanément des vidéos en courts extraits à utiliser sur les réseaux sociaux. canaux, créer des segments cibles de prospects personnalisés, traduire le contenu marketing dans plusieurs langues avec moins d’efforts humains et de coûts, etc. (plus d’informations ci-dessous).

Certains des clients qui utilisent déjà AI Cloud incluent AAA Auto Club Group, Gucci, Inspirato et RBC US Wealth Management. Ces entreprises voient la valeur des nouvelles fonctionnalités de Salesforce basées sur l’IA, telles que la capacité d’automatiser les tâches, de générer des informations et de créer des expériences personnalisées pour leurs clients.

Lors de l’événement Connections, Salesforce a décrit plusieurs cas d’utilisation et avantages sur la manière dont le cloud AI augmentera la valeur du portefeuille de mise sur le marché de base. Voici quelques-uns des avantages qu’ils ont décrits :

• Confidentialité et sécurité des données : La couche de confiance Einstein garantit que les données restent privées et sécurisées – comme indiqué ci-dessous, la sécurité et la confidentialité des données concernant l’utilisation des LLM restent une préoccupation majeure.
• Ouvert et extensible : Les entreprises peuvent choisir le bon modèle pour la bonne tâche. Ceci est important, car les fournisseurs qui n’autorisent que des modèles limités ou l’accès à un seul LLM propriétaire (ou public) peuvent limiter l’efficacité des initiatives des clients.
• Prêt pour l’entreprise : AI Cloud s’intègre aux technologies Salesforce pour offrir une expérience transparente.
• Tâches automatisées : AI Cloud peut automatiser les tâches, libérant ainsi les employés pour qu’ils se concentrent sur un travail plus stratégique.
• Informations générées : AI Cloud peut générer des informations à partir de données, aidant les entreprises à prendre de meilleures décisions.
• Expériences personnalisées : AI Cloud peut créer des expériences personnalisées pour les clients, augmentant ainsi la satisfaction des clients.

Mises à jour spécifiques à la mise sur le marché

Salesforce fait du bruit autour d’un cloud marketing génératif alimenté par l’IA depuis son événement Trailhead DX au début de 2023. Mais l’annonce d’AI Cloud a codifié encore plus son histoire GTM Technology Stack alimentée par l’IA.

Marketing GPT est le nom générique des principaux ajouts d’IA, et l’injection d’IA couvre toute la gamme des cas d’utilisation marketing. Désormais, les utilisateurs peuvent créer et segmenter des listes cibles plus efficacement grâce à l’IA qui fait des suggestions basées sur un certain nombre de facteurs tels que l’analyse automatisée des cohortes, les taux de réussite récents dans Sales Cloud et d’autres attributs qui prennent du temps, voire presque impossible, pour les humains à rapidement mettre ensemble. Il s’agit d’un ajout important à un ensemble d’outils GTM, car il élimine les conjectures importantes de la création de listes et les base sur des comportements individuels réels et d’autres points de données qui ne sont généralement pas disponibles à un niveau aussi granulaire. Cela permet également aux utilisateurs de mieux identifier les opportunités potentielles au sein des clients existants (c’est-à-dire le concept de « parcours complet ») en analysant des données telles que l’utilisation du produit et d’autres comportements déclencheurs. Les leaders de la croissance disposent désormais de meilleurs outils pour identifier et interagir plus facilement avec les bonnes personnes au sein de la clientèle afin d’optimiser la valeur à vie.

La vitesse de l’IA générative permet également aux spécialistes du marketing d’obtenir une personnalisation 1: 1 avec moins d’effort – où l’IA peut identifier et créer des expériences dynamiques pour les cibles et les prospects. Dans cet esprit, Marketing GPT peut assembler plus rapidement des listes marketing basées sur des comptes pour alimenter les campagnes ABM. Le problème ici est l’exactitude des données et leur degré d’exhaustivité. À moins que vous n’ayez accès à des ensembles de données plus larges, « pointer l’IA » uniquement vers les données de Salesforce peut ne pas être très efficace. Salesforce a ajouté davantage d’offres d’enrichissement de données dans son portefeuille de produits GTM, mais celles-ci peuvent entraîner des frais supplémentaires.

L’analyse et l’optimisation cross-canal sont également un cas d’utilisation cité. Et, bien sûr, les outils GPT peuvent être utilisés pour développer plus rapidement du contenu, optimiser le contenu comme les pages de destination et les lignes d’objet des e-mails, etc. En bref, il semble qu’il n’y ait pas une facette du Marketing Cloud (la pierre angulaire de son technologie GTM Stack) qui n’a pas été imprégnée de capacités d’intelligence. La société affirme qu’elle peut aider les entreprises à réduire leurs coûts d’opérations de campagne jusqu’à 27 %, et bien que nous n’ayons pas vu beaucoup d’exemples concrets de ce type d’efficacité lors de l’événement, on peut facilement supposer que beaucoup de temps et d’efforts peuvent être réduits dans les processus marketing courants avec ces nouveaux ajouts d’IA.

Des obstacles subsistent

Salesforce admet qu’il existe encore un écart entre l’acceptation générale et l’adoption de la technologie basée sur l’IA dans l’entreprise. Il persiste une perception négative ou une incertitude autour des questions de sécurité et de confidentialité, ainsi qu’un écart d’adoption, même parmi les plus désireux d’utiliser l’IA générative sur le lieu de travail.

Une récente Enquête parrainée par Salesforce sur 4 000 employés ont constaté que bien que 61 % des employés utilisent ou prévoient d’utiliser l’IA générative au travail, près de 60 % de ceux qui prévoient d’utiliser cette technologie ne savent pas comment le faire en utilisant des sources de données fiables ou en s’assurant que les données sensibles sont conservées sécurisé. Outre les problèmes de sécurité et d’adoption, plus de la moitié des personnes interrogées ont également cité des problèmes de biais et d’inexactitude des résultats de l’IA générative. Bien qu’il existe des obstacles importants, il n’est pas difficile de voir que l’IA générative fait partie de l’avenir des entreprises, et Salesforce a pris des mesures importantes pour « s’impliquer sur le terrain » avec son AI Cloud.

Les plats à emporter

Salesforce fait manifestement ce qu’il faut en adoptant l’IA générative pour sa pile technologique GTM. La beauté des outils d’IA générative et de GPT réside dans le fait qu’ils peuvent démocratiser davantage l’utilisation de la technologie et apporter des informations à davantage de personnes au sein de l’entreprise. Mais ce qui pourrait être une aubaine encore plus grande pour Salesforce ici, c’est la façon dont l’expérience utilisateur simpliste d’outils comme GPT peut conduire à une adoption beaucoup plus grande du CRM de base, lorsque les utilisateurs voient le CRM comme un outil qui apporte de la valeur et pas seulement comme quelque chose dans lequel ils doivent constamment saisir des données. L’entreprise peut enfin renverser le scénario sur les problèmes d’adoption qui ont tourmenté le CRM pendant des décennies. Et pour une entreprise qui génère des revenus à partir de licences individuelles, amener plus de personnes à voir la valeur – et amener les utilisateurs CRM traditionnels non seulement à utiliser, mais à voir la valeur – dans les solutions est un facteur énorme pour favoriser une forte rétention et une expansion.

Mais même si Salesforce continue d’être une société de CRM en surface, elle devient de plus en plus une société de «chaîne de valeur des données». Les acquisitions récentes et le fait qu’il améliore continuellement la façon dont les utilisateurs peuvent exploiter de grands ensembles de données sans trop de frais de dépassement (comme nous l’avons couvert dans notre dernière brève sur l’entreprise) améliore considérablement la capacité des utilisateurs à utiliser Salesforce comme plate-forme pour agréger, augmenter, analyser et agir sur la chaîne de valeur des données client. Le nouveau AI Cloud rendra encore plus facile la génération d’informations à partir d’applications et d’ensembles de données Salesforce disparates, et même non Salesforce, et les entreprises paieront un joli centime pour des informations commerciales prédictives efficaces et précises.

En outre, la possibilité pour les entreprises de créer des modèles d’engagement à parcours complet avec Salesforce comme épine dorsale peut potentiellement être améliorée via AI Cloud. Entre la couche de confiance Einstein et l’introduction d’une UX basée sur des invites qui permettra des automatisations de processus plus rapides et plus approfondies, les utilisateurs peuvent désormais rejoindre diverses applications et outils de support à travers le portefeuille Salesforce pour créer une expérience client transparente d’une manière qui n’était pas ‘t précédemment possible sans engager des efforts et des coûts importants. Par exemple, un utilisateur peut désormais extraire des données du Data Cloud pour alimenter des campagnes dans Marketing Cloud, qui optimise ensuite les prospects convertis priorisés dans Sales Cloud, qui crée ensuite des déclencheurs d’engagement après-vente dans Revenue Cloud – les possibilités sont passionnantes pour les utilisateurs de Salesforce .

En fin de compte, le succès de l’AI Cloud dépendra entièrement de l’exécution de sa vision par Salesforce : maintenir une expérience utilisateur extrêmement simple dans l’AI Cloud et continuer à en faire une valeur ajoutée claire pour les clients de Salesforce.