Wer kennt das nicht? Sie sind ein Support-Mitarbeiter und versuchen, ein Kundenproblem zu lösen, und Sie wissen einfach, dass die Antwort irgendwo in der Wissensdatenbank Ihres Unternehmens herumschwirrt. Sie suchen nach "Anmeldehilfe", aber der Artikel trägt den Titel "Passwort zurücksetzen", also bleibt Ihre Suche ergebnislos. Oder vielleicht sind Sie ein Vertriebsmitarbeiter auf der Suche nach Notizen zu einem ähnlichen Deal, den Sie im letzten Quartal abgeschlossen haben, aber Sie können sich nicht an die genauen Schlüsselwörter erinnern, um ihn zu finden. Die traditionelle Suche ist kaputt und kostet Teams wertvolle Zeit.
Die Lösung ist die semantische Suche, eine KI-gestützte Art der Suche, die Ihre Absicht und Bedeutung versteht, nicht nur die spezifischen Wörter, die Sie eingeben. Es ist kein Wunder, dass große Plattformen ihre eigenen Versionen einführen, einschließlich der viel diskutierten Salesforce AI Semantic Search.
Dieser Leitfaden erklärt, was es ist, wie es funktioniert, wo es wirklich glänzt und, was am wichtigsten ist, die großen Einschränkungen, über die Sie nachdenken müssen, bevor Sie Ihre gesamte Support-Strategie auf die KI einer einzigen Plattform setzen.
Was ist die Salesforce AI Semantic Search?
Einfach ausgedrückt ist die Salesforce AI Semantic Search eine KI-Suchfunktion, die direkt in das Salesforce-Ökosystem integriert ist und in Tools wie der Commerce Cloud und Agentforce auftaucht. Im Gegensatz zur altmodischen lexikalischen Suche, die nur die exakten Wörter abgleicht, die Sie eingeben, verwendet sie KI, um den Kontext und die Bedeutung hinter Ihrer Frage zu verstehen.
Der Unterschied ist ziemlich deutlich. Wenn Sie beispielsweise eine Stichwortsuche nach "Astro", einem der Salesforce-Maskottchen, durchführen würden, erhielten Sie möglicherweise eine zufällige Auswahl an Ergebnissen über Astronomie oder das Baseballteam der Houston Astros. Eine semantische Suche hingegen versteht den Kontext. Sie weiß, dass Astro ein Salesforce-Charakter ist, also würde sie Ihnen wahrscheinlich andere Charaktere wie Codey und Cloudy zeigen, weil sie die Beziehung zwischen ihnen versteht.
Der springende Punkt ist, den Leuten relevantere Antworten zu geben, die frustrierenden "Keine Ergebnisse gefunden"-Seiten zu reduzieren und einfach eine reibungslosere Erfahrung für alle zu schaffen, egal ob es sich um einen Kunden oder Ihr internes Team handelt. Für eine E-Commerce-Website kann dies zu mehr Verkäufen führen. Für ein Support-Team bedeutet es, Probleme schneller zu lösen. Es verwendet intelligente KI wie Natural Language Processing (NLP), um herauszufinden, was Sie im Klartext meinen, und die richtigen Informationen zu finden, egal wo sie in Ihrer Salesforce-Organisation versteckt sind.
Wie funktioniert die Salesforce AI Semantic Search?
Die "Magie" hinter der semantischen Suche von Salesforce ist eigentlich gar keine Magie. Es ist ein leistungsstarkes KI-Framework, das sich auf einige Schlüsselkomponenten stützt, die harmonisch zusammenarbeiten.
Die Rolle von Data Cloud und Vektordatenbanken in der Salesforce AI Semantic Search
Die Grundlage dieses gesamten Setups ist die Salesforce Data Cloud, eine Plattform, die entwickelt wurde, um alle Kundendaten eines Unternehmens an einem Ort zusammenzuführen. Salesforce hat die Data Cloud kürzlich aufgerüstet, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten, was nur eine schicke Umschreibung für Dinge wie PDFs, E-Mails, Anrufprotokolle und Wissensartikel ist. Das ist eine große Sache, denn Schätzungen zufolge sind bis zu 90 % der nützlichen Daten eines Unternehmens in solchen Formaten eingeschlossen.
Um all diese Informationen zu verstehen, verwendet Salesforce eine Vektordatenbank. Vereinfacht ausgedrückt speichert eine Vektordatenbank Text nicht als Wörter; sie wandelt Text in numerische Darstellungen um, die "Vektor-Einbettungen" genannt werden. Dadurch kann eine KI die semantische Beziehung zwischen verschiedenen Inhaltsteilen verstehen. Wörter und Ideen mit ähnlichen Bedeutungen werden numerisch "näher" beieinander gespeichert, was es der KI leicht macht, verwandte Informationen zu finden, auch wenn die Formulierung nicht perfekt übereinstimmt.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) in der Salesforce AI Semantic Search verstehen
Das eigentliche Gehirn der Operation ist ein Framework namens Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG verbindet die intelligente Suche der Vektordatenbank mit einem Large Language Model (LLM), wie denen, die ChatGPT betreiben. Dies stellt sicher, dass die KI Ihnen Antworten basierend auf Ihren tatsächlichen Unternehmensdaten gibt und nicht einfach Dinge erfindet.
So funktioniert es in der Praxis:
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Ein Benutzer stellt eine Frage. Ein Mitarbeiter könnte Einstein Copilot fragen: "Wie bearbeite ich eine Rücksendung für einen Kunden in Deutschland?"
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Die semantische Suche zieht relevante Informationen heran. Das System durchsucht die Data Cloud Vector Database, um alle Dokumente, früheren Fälle und Artikel zu finden, die sich auf "Rücksendungen" und "Deutschland" beziehen.
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Der Prompt wird intelligenter. Diese relevanten Informationen werden automatisch mit der ursprünglichen Frage gebündelt und über die sichere Einstein Trust Layer an ein LLM gesendet.
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Das LLM gibt eine fundierte Antwort. Das LLM verwendet den ihm gegebenen Kontext, um eine vertrauenswürdige, genaue Antwort zu generieren, die oft Links enthält, die auf die Originaldokumente verweisen.
Dieser Prozess hält die KI in der Realität Ihres Unternehmens verankert, was verhindert, dass sie "halluziniert" oder Ihnen allgemeine, wenig hilfreiche Ratschläge gibt.
Wo die Salesforce AI Semantic Search glänzt
Da diese Technologie direkt in die Salesforce-Plattform integriert ist, verfügt sie über einige tiefgreifende Integrationen, die in bestimmten Situationen wirklich leistungsstark sind.
Anwendungsfälle für E-Commerce und Commerce Cloud
Für Online-Shops, die auf der Salesforce Commerce Cloud laufen, kann die semantische Suche das Einkaufserlebnis komplett verändern. Sie hilft Kunden, das zu finden, wonach sie suchen, auch wenn sie Umgangssprache, Synonyme verwenden oder ein Produkt nach seiner Ausstrahlung beschreiben. Dies hilft, die Absprungraten zu senken und die Konversionsraten zu erhöhen, indem es den Menschen erleichtert wird, Produkte zu entdecken.
Hier ist ein kurzer Vergleich, wie die Suche verbessert wird:
| Abfragetyp | Ohne semantische Suche | Mit Salesforce AI Semantic Search |
|---|---|---|
| Synonyme | Die Suche nach "Couch" findet keine Produkte, die als "Sofa" gelistet sind. | Die Suchergebnisse enthalten Synonyme und zeigen alle relevanten Möbel an. |
| Produktthemen | Eine Suche nach "Hochzeitsgeschenk" findet nur Artikel mit genau diesen Wörtern. | Die KI versteht das Konzept und gibt relevante Artikel wie Glaswaren oder Wohnkultur zurück, auch wenn sie nicht explizit so gekennzeichnet sind. |
| Rechtschreibfehler | Die Suche nach "Hemd" könnte Ihnen nichts liefern. | Das System versteht, dass Sie wahrscheinlich "Hemd" meinten, und zeigt Ihnen die richtigen Ergebnisse. |
| Beschreibungen | "Tisch mit blau-grünlicher Farbe" gibt blaue und grüne Tische zurück, aber keine türkisfarbenen. | Das System versteht das Farbkonzept und schließt türkisfarbene Tische in die Ergebnisse ein. |
Vorteile für Vertriebs- und Serviceteams
Auch interne Teams profitieren enorm. Ein Support-Mitarbeiter, der ein Tool wie Agentforce verwendet, kann eine Frage im Klartext stellen und erhält eine Antwort, die aus Wissensartikeln, früheren Fällen und internen Dokumenten zusammengestellt wird, ohne Salesforce verlassen zu müssen.
Dies hat einige sehr reale Vorteile:
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Schnellere Falllösung: Mitarbeiter verbringen viel weniger Zeit mit der Suche nach Informationen und mehr Zeit damit, Kunden tatsächlich zu helfen.
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Reduzierte Einarbeitungszeit: Neue Mitarbeiter können sich viel schneller einarbeiten, indem sie einfach Fragen stellen, anstatt sich komplizierte Layouts von Wissensdatenbanken merken zu müssen.
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Konsistenterer Support: Jeder Mitarbeiter hat Zugriff auf dieselben hochwertigen, KI-kuratierten Informationen, was bedeutet, dass Kunden immer die gleiche korrekte Antwort erhalten, egal mit wem sie sprechen.
Die verborgenen Komplexitäten eines plattformnativen Ansatzes
Obwohl die Vorteile großartig klingen, bringt eine native Lösung wie die von Salesforce einige ernsthafte Nachteile mit sich, über die Sie nachdenken müssen, bevor Sie sich Hals über Kopf darauf stürzen.
Die Herausforderung des isolierten Wissens
Hier ist der größte Haken: Die Salesforce AI Semantic Search ist darauf ausgelegt, mit Daten zu arbeiten, die innerhalb von Salesforce leben. Aber was ist mit all den anderen wichtigen Informationen, auf die sich Ihre Teams täglich verlassen? Die Dokumentation Ihres Ingenieurteams befindet sich wahrscheinlich in Confluence, Ihre Marketingmaterialien in Google Docs und Ihre internen FAQs könnten in Notion oder SharePoint sein.
Dies schafft ein "KI-Wissenssilo". Wenn die perfekte Antwort auf die Frage eines Kunden in einem Google Doc steht, das nicht in die Data Cloud eingespeist wurde, wird die Salesforce-KI sie niemals finden. Ihre Mitarbeiter sind wieder am Anfang und suchen manuell in verschiedenen Tabs und Systemen, um eine Antwort zusammenzustellen.
Eine Infografik, die zeigt, wie eine universelle KI-Schicht mit verschiedenen Wissensquellen verbunden ist und so die Einschränkungen einer Ein-Plattform-Lösung wie der Salesforce AI Semantic Search überwindet.Die Realität von Einrichtung und Wartung
Die Salesforce AI Semantic Search zum Laufen zu bringen, ist nicht so einfach wie das Umlegen eines Schalters. Es erfordert viel Arbeit, die Data Cloud einzurichten, eine Vektordatenbank aufzubauen und alles richtig zu konfigurieren. Dieser Prozess erfordert oft technische Experten und einen langen Implementierungszeitplan, was bedeutet, dass Sie eine Weile warten müssen, um einen echten Wert zu sehen.
Dies ist eine völlig andere Welt als moderne, Self-Service-KI-Plattformen. Zum Beispiel sind Tools wie eesel AI so konzipiert, dass sie unglaublich einfach sind. Sie können in Minuten statt Monaten einsatzbereit sein, dank Ein-Klick-Integrationen, die sich mit Ihrem Helpdesk und all Ihren Wissensquellen verbinden, ohne ein massives Datenmigrationsprojekt.
Ein Workflow, der die einfache Self-Service-Implementierung von eesel AI veranschaulicht, im Gegensatz zu der komplexen Einrichtung, die für die Salesforce AI Semantic Search erforderlich ist.Die Gesamtkosten verstehen
Wenn Sie einen Blick auf die Preisseite von Salesforce werfen, werden Sie bei den KI-Produkten einen bekannten Satz sehen: "Vertrieb kontaktieren". Es gibt keinen transparenten, Vorab-Preis. Die Gesamtkosten sind nicht nur die Lizenzgebühr für Einstein; sie umfassen die Kosten für die Data Cloud, potenzielle Entwicklerzeit für die Einrichtung und die laufende Wartung, um alles am Laufen zu halten. Dies kann zu unvorhersehbaren Ausgaben führen, die schwer zu budgetieren sind.
Vereinheitlichen Sie Ihr Wissen mit einer universellen KI-Schicht
Die Antwort auf diese Probleme ist eine universelle KI-Plattform, die auf den Tools aufbaut, die Sie bereits haben, anstatt Sie in ein einziges Ökosystem einzusperren. Hier bietet eesel AI einen fundamental besseren Ansatz.
eesel AI verbindet sich direkt mit Ihrem Helpdesk (wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom) und gleichzeitig mit allen Ihren Wissensquellen, wo auch immer sie sich befinden.
Hier ist, was das so anders macht:
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Vereinheitlichen Sie Ihr Wissen, sofort: Verbinden Sie sich mit Salesforce, aber auch mit Confluence, Google Docs, Notion, früheren Tickets und über 100 anderen Quellen. Es gibt kein kompliziertes Datenmigrationsprojekt. Ihre KI erhält von Anfang an einen vollständigen Überblick über das Wissen Ihres Unternehmens.
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In Minuten live gehen: Anstelle einer mehrmonatigen Implementierung der Data Cloud ist eesel AI eine wirklich selbstbedienbare Plattform. Sie können Ihre Quellen verbinden, Ihren KI-Agenten einrichten und an einem einzigen Nachmittag Ergebnisse sehen.
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Mit Zuversicht testen: eesel AI verfügt über einen leistungsstarken Simulationsmodus, mit dem Sie Ihre KI an Tausenden Ihrer früheren Tickets testen können, bevor sie jemals mit einem Kunden spricht. Sie können genau vorhersagen, wie gut sie funktionieren wird, und Ihren ROI ohne Risiko nachweisen.
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Transparente und vorhersehbare Preise: Im Gegensatz zu Unternehmensplattformen mit mysteriösen Preisen bietet eesel AI klare, flexible Pläne ohne versteckte Gebühren für Lösungen. Ihre Kosten sind vorhersehbar und werden nicht explodieren, wenn Ihr Support-Volumen wächst.
Ein Screenshot der transparenten Preisseite von eesel AI, der einen wesentlichen Unterschied zum undurchsichtigen Preismodell der Salesforce AI Semantic Search hervorhebt.Gehen Sie über die Salesforce AI Semantic Search hinaus mit einer wirklich einheitlichen KI
Die Salesforce AI Semantic Search ist ein wirklich leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen, die vollständig auf das Salesforce-Ökosystem setzen. Wenn jedes letzte bisschen Ihres Wissens an einem Ort lebt, kann es Wunder wirken.
Aber für die meisten Unternehmen ist das Wissen auf Dutzende verschiedener Apps und Dienste verteilt. In dieser Realität schafft ihr plattformnatives Design frustrierende Datensilos, komplizierte Einrichtungsprojekte und schwer vorhersehbare Kosten.
Eine universelle KI-Schicht wie eesel AI bietet eine flexiblere, leistungsfähigere und kostengünstigere Möglichkeit, echten KI-gestützten Support zu erhalten. Es funktioniert mit den Tools, die Sie bereits lieben, und bringt all Ihr Wissen zusammen, um sowohl Ihren Kunden als auch Ihren Mitarbeitern jedes Mal die richtige Antwort zu geben.
Lassen Sie nicht zu, dass Ihre Wissenssilos Ihre KI zurückhalten. Starten Sie Ihre kostenlose Testversion von eesel AI, um das Wissen Ihres Unternehmens zu vereinheitlichen und den Support in Minuten zu automatisieren.
Häufig gestellte Fragen
Die Salesforce AI Semantic Search ist eine KI-gestützte Suchfunktion, die in das Salesforce-Ökosystem integriert ist, wie z.B. in die Commerce Cloud und Agentforce. Sie nutzt KI, um den Kontext und die Bedeutung einer Anfrage zu verstehen, anstatt nur Schlüsselwörter abzugleichen, um relevantere Ergebnisse zu liefern.
Im Gegensatz zur traditionellen lexikalischen Suche, die exakte Wörter abgleicht, verwendet die Salesforce AI Semantic Search Natural Language Processing (NLP), um die Absicht des Benutzers und die Bedeutung hinter seiner Anfrage zu verstehen. Dies ermöglicht es, relevante Informationen zu finden, auch wenn keine spezifischen Schlüsselwörter verwendet werden, indem Synonyme, Themen und konzeptionelle Beziehungen erkannt werden.
Sie glänzt im E-Commerce, indem sie Kunden hilft, Produkte leichter zu finden, und für Vertriebs- und Serviceteams, indem sie es den Mitarbeitern ermöglicht, schnell Antworten aus internem Wissen zu finden. Dies führt zu einer schnelleren Falllösung, kürzeren Einarbeitungszeiten und einem konsistenteren Kundensupport.
Die Haupteinschränkungen umfassen den Fokus auf Daten innerhalb von Salesforce, was zu KI-Wissenssilos führt, wenn wichtige Informationen extern gespeichert sind. Es erfordert auch erhebliche Einrichtungs- und Wartungsaufwände, und die Gesamtkosten können unvorhersehbar sein.
Die Salesforce AI Semantic Search ist hauptsächlich für die Arbeit mit Daten konzipiert, die in der Salesforce Data Cloud gespeichert sind. Das bedeutet, dass sie möglicherweise nicht auf wichtige Informationen zugreifen kann, die sich auf externen Plattformen wie Confluence, Google Docs oder Notion befinden, was zu Wissenssilos führen kann.
Die Einrichtung der Salesforce AI Semantic Search erfordert die Konfiguration der Data Cloud und den Aufbau einer Vektordatenbank, was oft technisches Fachwissen und einen erheblichen Implementierungszeitplan erfordert. Es ist keine einfache, sofortige Bereitstellung, was die Zeit bis zur Wertschöpfung verzögern kann.
Die Salesforce AI Semantic Search verwendet Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dieses Framework stellt sicher, dass ein LLM seine Antworten auf den tatsächlichen Daten Ihres Unternehmens aus der Data Cloud Vector Database basiert, was "Halluzinationen" verhindert und vertrauenswürdige Antworten mit Quellenangaben liefert.
