Una guía práctica de Salesforce AI Data Cloud Insights

Seamos sinceros, "IA" y "datos unificados" son las palabras de moda, y no es difícil entender por qué. El sueño es tener toda la información de tus clientes en un solo lugar para potenciar un soporte más inteligente y rápido. Siempre que surge este tema, es casi seguro que oirás mencionar el nombre de Salesforce Data Cloud.

Pero, ¿qué son exactamente los Salesforce AI Data Cloud Insights? Es una funcionalidad muy potente, pero el material de marketing no siempre muestra el panorama completo, especialmente la complejidad que implica. Este artículo es una guía directa y sin rodeos sobre qué son estos insights, cómo funcionan y el lado práctico de su uso real. Lo desglosaremos para que puedas decidir si esta herramienta potente (pero complicada) es lo que realmente necesitas en este momento.

¿Qué son los Salesforce AI Data Cloud Insights?

Empecemos con una definición sencilla, sin jerga. Salesforce Data Cloud es el gran esfuerzo de la compañía para ayudar a las empresas a reunir todos los datos de sus clientes. Piénsalo, tienes datos en tu CRM, en tu servicio de asistencia, en tu plataforma de comercio electrónico, en las analíticas de tu web y quién sabe dónde más. Data Cloud está diseñado para unificar todo eso en una única y clara visión de cada cliente.

Los "Insights" son las métricas específicas que calculas a partir de todos esos datos combinados. No son solo puntos de datos básicos como un correo electrónico. Son cálculos complejos que te ayudan a responder preguntas como:

• ¿Cuál es el valor total de vida (LTV) de un cliente?

• ¿Cuánto suelen gastar por pedido?

• ¿En qué categoría de productos compran más?

La idea es transformar enormes y desordenadas pilas de datos en algo útil para potenciar la IA, crear listas de marketing más inteligentes y ofrecer experiencias personalizadas. Se trata de convertir datos brutos en inteligencia real. El problema es que crear estos insights suele requerir un equipo de ingenieros de datos y una gran cantidad de tiempo y recursos.

Los dos tipos principales de Salesforce AI Data Cloud Insights

Salesforce divide sus insights en dos categorías principales, dependiendo de si los datos se procesan a posteriori o en tiempo real. Entender la diferencia es bastante importante para saber qué puedes y qué no puedes hacer.

Insights calculados: analizando el pasado

Los Insights calculados se centran en ejecutar consultas complejas sobre los datos históricos que tienes almacenados en Data Cloud. Piénsalo como una forma de revisar todo lo que sabes sobre tus clientes para identificar patrones y calcular métricas clave.

Algunas formas comunes de usar los insights calculados son:

• Calcular el gasto total de un cliente durante el último año.

• Identificar a los clientes con un valor de pedido promedio superior a 100 $.

• Contar cuántos tickets de soporte ha abierto un cliente en los últimos tres meses.

• Crear puntuaciones RFM (Recencia, Frecuencia, Valor Monetario) para encontrar a tus mejores clientes.

Pero aquí está el truco: hacer que estos insights funcionen no es una simple tarea de apuntar y hacer clic. Generalmente, necesitas a alguien que sepa manejarse con el Lenguaje de Consulta Estructurado (SQL) para escribir los cálculos. Salesforce ofrece un Constructor Visual para ayudar, pero sigue siendo una herramienta técnica que asume que conoces tu modelo de datos a la perfección. No es exactamente algo en lo que un gerente de soporte pueda sumergirse un martes por la mañana.

Otra cosa a tener en cuenta es que estos insights se ejecutan según un horario, quizás cada 6, 12 o 24 horas. Son fantásticos para la planificación estratégica y para crear segmentos para una campaña de marketing, pero no están diseñados para desencadenar acciones en el fragor del momento.

Insights de streaming: actuando en el presente

Los Insights de streaming son lo contrario; se basan en datos en tiempo real. Ejecutan consultas sobre la información a medida que llega desde fuentes como tu sitio web o tu aplicación móvil (usando los propios SDK de Salesforce).

Un ejemplo clásico de la documentación de Salesforce es activar una acción cuando un cliente entra en un área geocercada alrededor de una tienda por primera vez en meses. El sistema capta los datos de ubicación en tiempo real e inmediatamente hace algo, como enviar una notificación push con una oferta especial.

La principal limitación aquí es que los Insights de streaming están diseñados para este tipo de "acciones de datos" automatizadas. Realmente no puedes usarlos para crear segmentos de marketing o para tus análisis generales. La configuración es tan técnica como la de los Insights calculados, y estás limitado a las fuentes de datos específicas que Salesforce admite para el streaming en tiempo real.

Este vídeo demuestra cómo crear un Insight calculado dentro de la plataforma Salesforce Data Cloud.

Insights calculados vs. de streaming: una comparación rápida

Esta pequeña tabla desglosa las diferencias clave de forma bastante clara:

Característica	Insights calculados	Insights de streaming
Fuente de datos	Datos históricos (perfil e interacción)	Datos de streaming en tiempo real (solo interacción)
Procesamiento	Por lotes (se ejecuta según un horario)	Casi en tiempo real
Caso de uso principal	Segmentación, personalización, análisis	Acciones de datos, activadores en tiempo real, alertas
Complejidad	Alta (a menudo requiere SQL)	Alta (requiere SQL y una configuración específica)

Esta configuración es genial si eres una empresa enorme con un equipo de datos a tu disposición. Pero, ¿y si no lo eres? ¿Y si solo quieres averiguar cuáles son tus problemas de soporte más comunes sin tener que escribir un montón de código SQL? Ahí es donde entra en juego un enfoque diferente. Una herramienta como eesel AI, por ejemplo, simplemente analiza tus tickets de soporte anteriores automáticamente. Aprende la voz de tu marca y las soluciones comunes al instante, y utiliza ese conocimiento para potenciar su IA sin necesidad de un título en ingeniería de datos.

La realidad de implementar Salesforce AI Data Cloud Insights

Hay un dicho que circula en el mundo de Salesforce: "Data Cloud te castigará si no haces toda la planificación correctamente". Suena un poco dramático, pero llega al fondo de una gran verdad. Antes de que puedas siquiera soñar con crear tu primer insight, te enfrentas a un proyecto de datos fundacional bastante masivo.

Aquí tienes una muestra de lo que eso implica:

• Ingesta y modelado de datos: No puedes simplemente arrastrar y soltar tus datos de diferentes sistemas en Data Cloud. Requiere configurar conectores, mapear cientos de campos de datos y construir un modelo de datos sólido. Este es un proyecto de arquitectura de datos serio que puede llevar meses fácilmente.

• Resolución de identidades: Una vez que tus datos están dentro, tienes que enseñarle al sistema a saber que "jenny.smith@email.com" de tu sitio de comercio electrónico y "Jen Smith" de tu CRM son la misma persona. Este proceso, llamado resolución de identidades, es complicado y puede causar muchos dolores de cabeza si no se configura correctamente.

• Conexión de conocimiento: Salesforce puede conectarse a plataformas de datos externas como Snowflake y Databricks, pero esto no es un simple interruptor. Requiere acuerdos a nivel empresarial e integraciones técnicas especiales llamadas conectores zero-ETL.

Este pesado trabajo inicial es un gran obstáculo para muchas empresas. Un enfoque más moderno y ligero se salta todo esto. Herramientas como eesel AI se conectan directamente con las plataformas que ya usas. Puedes vincular tu servicio de asistencia con un solo clic y luego extraer conocimiento de fuentes dispersas como Confluence, Google Docs y Notion con la misma facilidad. Obtienes una base de conocimientos unificada para tu IA en minutos, no en meses.

De los insights a la acción: cómo obtener valor, de forma segura

Crear un insight es una cosa. Usarlo realmente para potenciar una automatización que habla con tus clientes es harina de otro costal. ¿Cómo puedes estar seguro de que tu IA está lista para funcionar sin arriesgarte a una experiencia de cliente bochornosa?

En un sistema tan grande como Salesforce, es increíblemente difícil probar cómo se comportará en el mundo real una acción impulsada por un insight. A menudo tienes que construirla, lanzarla y cruzar los dedos, lo cual es una forma de trabajar muy estresante. Y además de todo eso, descifrar los precios de Salesforce puede parecer como navegar por un laberinto. Data Cloud es uno de muchos productos, y obtener una imagen clara del coste total generalmente significa ponerse al teléfono con un representante de ventas.

Aquí es donde una herramienta creada para un propósito específico puede marcar una gran diferencia. Por ejemplo, eesel AI fue diseñada para abordar exactamente estos problemas:

• Simulación sin riesgos: Antes de que la IA interactúe con un cliente, puedes ejecutarla en un modo de simulación sobre miles de tus tickets de soporte anteriores. Obtienes un informe claro y preciso sobre su tasa de resolución potencial y su rendimiento, para que puedas lanzarla con confianza.

• Implementación gradual: No tienes que pulsar un interruptor y automatizar todo de una vez. Puedes empezar poco a poco, dejando que la IA se encargue de un solo tipo de ticket simple, como los restablecimientos de contraseña. Una vez que te sientas cómodo, puedes ir dándole más tareas. Este tipo de control granular te permite implementar la IA a tu propio ritmo.

• Precios transparentes: Con los precios de eesel AI, lo que ves es lo que obtienes. Los planes se basan en el uso y no se te cobra por resolución, por lo que no recibirás una factura sorpresa después de un mes ajetreado.

¿Son los Salesforce AI Data Cloud Insights adecuados para ti?

Salesforce AI Data Cloud Insights es una solución de nivel empresarial increíblemente capaz. Si eres una gran corporación con el presupuesto, el tiempo y los ingenieros de datos dedicados para abordar un proyecto de datos masivo, puede desbloquear una inteligencia muy profunda.

Sin embargo, para la mayoría de los equipos, la complejidad, los largos tiempos de configuración y los obstáculos técnicos son simplemente demasiado altos. Si tu objetivo es reducir el volumen de tickets, ayudar a tus agentes a ser más eficientes y ofrecer un mejor soporte ahora, probablemente no tengas seis meses para dedicar a un proyecto de modelado de datos.

Para los equipos que necesitan ver valor rápidamente, una solución más directa y de autoservicio es un punto de partida mucho mejor. Los insights que necesitas probablemente ya se encuentren en tu servicio de asistencia y en tu documentación, esperando a ser utilizados.

¿Listo para obtener insights de IA accionables sin el proyecto de ingeniería de datos?

Los datos de tu soporte son una mina de oro. eesel AI se conecta directamente a tu servicio de asistencia y a tus fuentes de conocimiento para proporcionar respuestas instantáneas, automatizar resoluciones y redactar respuestas para tus agentes desde el primer día.

Olvídate de escribir consultas SQL y de esperar meses para la implementación. Simula el rendimiento de tu IA con tus propios tickets pasados y ponla en marcha en minutos.

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