Salesforce KI prädiktive Analysen: Ein Leitfaden für 2025

Sie nutzen Salesforce, um den Überblick über Ihre Kundenbeziehungen zu behalten, aber Sie haben das nagende Gefühl, dass sich in Ihren Daten noch mehr Gold verbirgt. Salesforce AI Predictive Analytics verspricht, die Schatzkarte zu sein, die Ihren Teams hilft, Umsätze zu prognostizieren, die besten Leads auszuwählen und das Kundenverhalten zu verstehen, bevor es überhaupt eintritt.

Aber der Weg dorthin ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Die Realität sieht oft komplizierte Setups, Kosten, die aus dem Nichts aufzutauchen scheinen, und eine so steile Lernkurve vor, dass sich Teams fragen, ob sich die ganze Mühe überhaupt gelohnt hat.

Dieser Leitfaden erklärt Ihnen, was Salesforce AI Predictive Analytics tatsächlich ist, was nötig ist, um es zum Laufen zu bringen, und wo es an seine Grenzen stößt. Wir werden auch einen viel direkteren Weg zur KI-Automatisierung betrachten, den Sie in Minuten statt in Monaten einrichten können.

Was ist Salesforce AI Predictive Analytics?

Also, worüber sprechen wir hier wirklich? Kurz gesagt, Salesforce AI Predictive Analytics ist eine Sammlung von Tools, die hauptsächlich von ihrer Einstein AI angetrieben werden und direkt in die Salesforce-Plattform integriert sind. Das Ziel ist es, Ihre vergangenen und aktuellen CRM-Daten zu durchkämmen, um intelligente Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Anstatt Ihnen nur einen Bericht über die Zahlen des letzten Quartals zu zeigen, versucht es Ihnen zu sagen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird.

Es verwendet maschinelles Lernen, um Muster in Daten aus Ihrer gesamten Salesforce-Organisation zu finden:

• Alte Verkaufschancen, sowohl die gewonnenen als auch die verlorenen.

• Verläufe von Kundensupport-Fällen.

• Wie Kunden mit Ihren Marketingkampagnen interagiert haben.

• Allgemeine Kundenaktivitätsprotokolle.

Indem es diese Muster erkennt, kann Einstein Vorhersagen, Bewertungen und Empfehlungen direkt dort anzeigen, wo Ihr Team arbeitet. Zum Beispiel könnte es neuen Interessenten einen „Lead Score“ zuweisen, um Ihrem Vertriebsteam zu zeigen, wer heiß und wer kalt ist, oder einen Kunden markieren, der wahrscheinlich abwandern wird.

Ein Blick auf ein typisches Salesforce-Dashboard, auf dem KI-gesteuerte Einblicke aus Salesforce AI Predictive Analytics angezeigt würden.

Obwohl oft als eine einzige große Sache dargestellt, handelt es sich tatsächlich um eine Suite verschiedener Funktionen, die sich über die Sales Cloud, Service Cloud und Marketing Cloud erstrecken. Diese Reichweite ist Teil ihrer Stärke, macht die Sache aber auch kompliziert, da jede Cloud ihre eigenen spezifischen Einstein-Funktionen und Einrichtungs-Tücken hat.

Kernfunktionen und häufige Anwendungsfälle

Die prädiktiven Tools von Salesforce bieten einige Schlüsselfunktionen, die das Leben für Vertriebs-, Service- und Marketingmitarbeiter erleichtern sollen. Hier ist ein Überblick über die häufigsten und was sie tun.

Für den Vertrieb: Lead- und Opportunity-Bewertung

Eine der beliebtesten Anwendungen ist die Ermittlung, welche Leads und Deals am wahrscheinlichsten abgeschlossen werden. Einstein durchsucht Ihre bisherigen Daten, um zu lernen, was Ihre erfolgreichen Deals gemeinsam haben.

• Einstein Lead Scoring: Dieses Tool analysiert Faktoren wie die Lead-Quelle, die Branche, die Unternehmensgröße und das Engagement, um jedem neuen Lead eine Punktzahl zuzuordnen. Ihr Vertriebsteam kann diese Zahl dann nutzen, um sich auf die Personen zu konzentrieren, die am wahrscheinlichsten kaufen werden.

• Opportunity Insights: Diese Funktion gibt Ihnen Echtzeit-Tipps zu aktiven Deals. Sie könnte darauf hinweisen, dass ein wichtiger Kontakt sich nicht mehr meldet oder einen nächsten Schritt vorschlagen, wenn ein Deal festzustecken scheint.

Für den Service: Fallklassifizierung und -weiterleitung

Für Kundenservice-Teams kann Predictive Analytics helfen, die Flut an eingehenden Support-Tickets in den Griff zu bekommen.

• Fallklassifizierung: Einstein kann den Betreff und die Beschreibung eines neuen Falls lesen, um automatisch herauszufinden, worum es geht (z. B. eine „Rechnungsfrage“ oder ein „technisches Problem“), und die richtige Prioritätsstufe festlegen, ganz ohne menschliches Zutun.

• Fallweiterleitung: Sobald der Fall klassifiziert ist, kann Einstein das Ticket direkt an den Agenten oder das Team weiterleiten, das am besten für die Bearbeitung geeignet ist. Dies kann Wartezeiten verkürzen und hoffentlich zu zufriedeneren Kunden führen.

Die Einstein AI von Salesforce kann Servicefälle automatisch klassifizieren und zusammenfassen, um die Lösungszeiten zu beschleunigen.

Für die Prognose: Umsatzvorhersage

Dies ist ein Schritt weiter als nur auf Ihre Pipeline zu schauen und das Beste zu hoffen. Einstein analysiert die bisherige Leistung Ihres Teams und den aktuellen Stand Ihrer Deals, um eine genauere Umsatzprognose zu erstellen. Es kann Deals erkennen, die wahrscheinlich ins nächste Quartal rutschen, und die Zahlen anpassen, was Vertriebsleitern eine fundiertere Sichtweise auf das gibt, was sie erwarten können.

Diese Funktionen klingen alle großartig, aber sie haben eine entscheidende Gemeinsamkeit: Sie benötigen eine riesige Menge an sauberen, historischen Daten, um richtig zu funktionieren. Und für viele Teams beginnen genau hier die Probleme.

Die versteckten Herausforderungen bei der Implementierung von Salesforce AI Predictive Analytics

Obwohl das Versprechen der KI aufregend ist, kann die tatsächliche Einführung in Salesforce ein langsamer und teurer Prozess sein. Viele Unternehmen kaufen die Lizenzen nur, um festzustellen, dass die Tools Staub ansetzen, weil sie den Aufwand für den Start völlig unterschätzt haben.

1. Das Problem der Datenqualität und -verfügbarkeit

Ein KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, aus denen es lernt. Um etwas Nützliches aus Einstein herauszuholen, benötigen Sie jahrelange saubere, konsistente und gut organisierte Daten. Das Problem ist, dass die Daten der meisten Unternehmen:

• In Silos gespeichert sind: Verteilt auf verschiedene Systeme, nicht nur sauber in Salesforce abgelegt.

• Inkonsistent sind: Voller Duplikate, leerer Felder und Informationen, die schlichtweg falsch sind.

• Unzureichend sind: Einfach nicht genügend Verlauf, damit die KI aussagekräftige Muster lernen kann.

Allein die Bereinigung dieses Datenchaos ist ein riesiges Projekt für sich. Es kann ein Team von Spezialisten monatelang beschäftigen, bevor Sie überhaupt daran denken können, die KI einzuschalten.

2. Langwieriges und komplexes Setup

Im Gegensatz zu einigen der neueren KI-Tools ist die Einrichtung von Salesforce Einstein nichts, was man an einem Dienstagnachmittag erledigt. Der Prozess sieht in der Regel etwa so aus:

• Genau festlegen, was Sie vorhersagen möchten.

• Die Tools von Salesforce verwenden, um das KI-Modell mit Ihren Daten zu erstellen und zu trainieren.

• Das Modell testen, um zu sehen, ob seine Vorhersagen gut sind, es dann anpassen und erneut testen.

• Ihr Team darin schulen, wie es die Empfehlungen der KI tatsächlich nutzt und ihnen vertraut.

Dieser gesamte Zyklus kann sich leicht über mehrere Monate erstrecken und erfordert oft teure Salesforce-Berater, um alles richtig zu machen, was die Rechnung weiter in die Höhe treibt.

3. Der starre „Black Box“-Ansatz

Sobald ein Modell läuft, kann es für Ihr Team schwierig sein zu verstehen, warum es bestimmte Vorhersagen trifft. Dieses „Black Box“-Gefühl kann dazu führen, dass die Mitarbeiter zögern, ihm zu vertrauen, und wenn sie ihm nicht vertrauen, werden sie es nicht nutzen. Wenn sich Ihr Geschäft ändert oder Sie das Modell anpassen müssen, fangen Sie oft wieder bei Null mit diesem langen, komplizierten Einrichtungsprozess an.

Für Teams, die agil sein müssen, ist dies ein ernsthafter Engpass. Im Gegensatz dazu sind moderne Plattformen wie eesel AI darauf ausgelegt, transparenter und flexibler zu sein. Sie können in wenigen Minuten live gehen, indem Sie Ihren bestehenden Helpdesk und Ihre Wissensquellen verbinden. Die vollständig anpassbare Workflow-Engine gibt Ihnen die volle Kontrolle über das Verhalten der KI, ohne dass ein Abschluss in Data Science erforderlich ist. Sie können sogar simulieren, wie sie bei früheren Tickets abgeschnitten hätte, bevor Sie irgendetwas aktivieren, sodass Sie sie mit Zuversicht einführen können.

Salesforce AI Predictive Analytics: Preise erklärt

Versuchen herauszufinden, was Salesforce AI Predictive Analytics Sie tatsächlich kosten wird, kann sich wie ein Rätsel anfühlen. Die Preise sind nicht einfach und öffentlich aufgeführt und beinhalten in der Regel eine Mischung aus Plattform-Add-ons und Pro-Benutzer-Gebühren, die sich schnell summieren können.

Hier ist eine grobe Vorstellung davon, was auf Sie zukommen könnte:

• Sales Cloud Einstein: Dies ist in der Regel ein Add-on für die höherwertigen Sales Cloud-Editionen. Quellen deuten darauf hin, dass es etwa 50 $ pro Benutzer und Monat kosten kann, aber das bei einem Jahresvertrag.

• Service Cloud Einstein: Ähnlich wie die Vertriebsversion ist dies ein Add-on für die Service Cloud mit Funktionen wie der Fallklassifizierung.

• CRM Analytics: Wenn Sie erweiterte prädiktive Tools benötigen, werden Sie wahrscheinlich CRM Analytics benötigen (früher Einstein Analytics). Dies ist mit eigenen Lizenzkosten verbunden, die leicht Zehntausende von Dollar pro Jahr erreichen können.

• Implementierungskosten: Zusätzlich zu den Lizenzen müssen Sie die eigentliche Implementierung budgetieren. Dies kann je nach Komplexität Ihres Projekts und ob Sie externe Hilfe in Anspruch nehmen, zwischen 10.000 $ und über 100.000 $ liegen.

Die wichtigste Erkenntnis hier ist, dass die KI-Preise von Salesforce kompliziert, nicht sehr transparent und auf große, langfristige Unternehmensverträge ausgelegt sind. Das ist meilenweit entfernt von Lösungen, die auf Klarheit und Geschwindigkeit ausgelegt sind.

Zum Beispiel hat eesel AI transparente und vorhersehbare Preise mit einfachen Stufen, die auf Ihrer Nutzung basieren, nicht auf der Anzahl der Personen in Ihrem Team. Es gibt keine Gebühren pro gelöstem Fall, sodass Ihre Kosten in einem geschäftigen Monat nicht plötzlich in die Höhe schnellen. Sie können sogar mit einem monatlichen Plan beginnen und jederzeit kündigen, was Ihnen eine Flexibilität bietet, die in diesem Bereich ziemlich selten ist.

Funktion	Salesforce Einstein	eesel AI
Preismodell	Intransparent, Add-ons, Pro-Benutzer-Gebühren	Transparente Stufen, nutzungsbasiert
Versteckte Gebühren	Häufig (Implementierung, Beratung)	Keine, keine Gebühren pro gelöstem Fall
Vertragsbedingungen	Typischerweise jährlich oder mehrjährig	Monatliche und jährliche Optionen
Einrichtungskosten	Erfordert oft teure Berater	Konsequent auf Self-Service ausgelegt, in Minuten live

Jenseits von Salesforce AI Predictive Analytics: Ein schnellerer Weg zur Support-Automatisierung

Verstehen Sie mich nicht falsch, Salesforce AI Predictive Analytics ist ein leistungsstarkes Set von Tools. Für riesige Unternehmen mit perfekten Daten und sehr tiefen Taschen kann es absolut Einblicke liefern, die die übergeordnete Strategie prägen.

Aber für die meisten Unternehmen, insbesondere für solche, die schnell handeln müssen, ist der Weg zum Mehrwert aus der Salesforce KI lang, kompliziert und teuer. Die Notwendigkeit perfekter Daten, die monatelange Einrichtung und die starre Natur der Plattform machen es zu einem ziemlich schwierigen ersten Schritt in die KI.

Die gute Nachricht ist, es gibt einen besseren Weg, um anzufangen. Moderne KI-Plattformen sind auf Geschwindigkeit, Transparenz und sofortige Ergebnisse ausgelegt. Anstatt ein Jahr damit zu verbringen, Ihre Daten zu überarbeiten, können Sie ein Tool verwenden, das mit dem Wissen arbeitet, das Sie bereits haben.

eesel AI lässt sich direkt an Ihren bestehenden Helpdesk und Ihre Wissensquellen wie frühere Tickets, Confluence und Google Docs anbinden, um vom ersten Tag an autonomen Support zu bieten. Es ist ein echtes Self-Service-Setup, sodass Sie Ihren ersten KI-Agenten in wenigen Minuten starten und eine leistungsstarke Simulations-Engine verwenden können, um seine Leistung ohne jegliches Risiko zu testen und zu optimieren. Wenn Sie nach einer KI suchen, die jetzt Ergebnisse liefert, nicht erst nächstes Jahr, ist es an der Zeit, eine Lösung zu erkunden, die für die Geschwindigkeit des modernen Geschäftslebens entwickelt wurde.