Analyses prédictives Salesforce AI : Un guide pour 2025

Vous utilisez Salesforce pour suivre vos relations clients, mais vous avez cette impression persistante qu'une mine d'or se cache dans vos données. L'Analyse Prédictive par IA de Salesforce promet d'être la carte au trésor, aidant vos équipes à prévoir les revenus, à identifier les meilleurs prospects et à anticiper le comportement des clients avant même qu'il ne se produise.

Mais y parvenir n'est pas aussi simple que d'appuyer sur un interrupteur. La réalité implique souvent des configurations complexes, des coûts qui semblent sortir de nulle part et une courbe d'apprentissage si abrupte que les équipes se demandent si tout cela en valait la peine.

Ce guide vous expliquera ce qu'est réellement l'Analyse Prédictive par IA de Salesforce, ce qu'il faut pour la faire fonctionner et quelles sont ses limites. Nous examinerons également une voie beaucoup plus directe vers l'automatisation par IA que vous pouvez mettre en place en quelques minutes, et non en quelques mois.

Qu'est-ce que l'Analyse Prédictive par IA de Salesforce ?

Alors, de quoi parlons-nous vraiment ici ? En résumé, l'Analyse Prédictive par IA de Salesforce est un ensemble d'outils, principalement alimentés par leur IA Einstein, intégrés directement dans la plateforme Salesforce. L'objectif est d'analyser vos données CRM passées et présentes pour faire des prédictions intelligentes sur l'avenir. Au lieu de simplement vous montrer un rapport sur les chiffres du dernier trimestre, elle essaie de vous dire ce qui est susceptible de se passer ensuite.

Elle utilise l'apprentissage automatique pour trouver des tendances dans les données provenant de toute votre organisation Salesforce :

• Les anciennes opportunités de vente, qu'elles aient été gagnées ou perdues.

• Les historiques des requêtes de support client.

• La manière dont les clients ont interagi avec vos campagnes marketing.

• Les journaux d'activité générale des clients.

En repérant ces tendances, Einstein peut proposer des prédictions, des scores et des recommandations directement là où votre équipe travaille. Par exemple, il pourrait attribuer un "Score de Piste" aux nouveaux prospects pour montrer à votre équipe de vente qui est prometteur et qui ne l'est pas, ou signaler un client qui semble susceptible de se désabonner.

Un aperçu d'un tableau de bord Salesforce typique, où les informations basées sur l'IA de l'Analyse Prédictive par IA de Salesforce seraient affichées.

Bien qu'on en parle souvent comme d'une seule et même chose, il s'agit en réalité d'une suite de différentes fonctionnalités réparties entre Sales Cloud, Service Cloud et Marketing Cloud. Cette portée fait partie de sa puissance, mais elle complique aussi les choses, car chaque cloud a ses propres fonctionnalités Einstein spécifiques et ses particularités de configuration.

Fonctionnalités principales et cas d'usage courants

Les outils prédictifs de Salesforce offrent quelques fonctionnalités clés conçues pour faciliter la vie des équipes de vente, de service et de marketing. Voici un résumé des plus courantes et de ce qu'elles font.

Pour les ventes : Scoring des pistes et des opportunités

L'une des utilisations les plus populaires est de déterminer quels prospects et quelles affaires sont les plus susceptibles de se conclure. Einstein analyse vos données passées pour apprendre ce que vos affaires réussies ont en commun.

• Scoring des Pistes Einstein (Einstein Lead Scoring) : Cet outil examine des éléments tels que la source du prospect, le secteur d'activité, la taille de l'entreprise et l'engagement pour attribuer un score à chaque nouveau prospect. Votre équipe de vente peut ensuite utiliser ce chiffre pour se concentrer sur les personnes les plus susceptibles d'acheter.

• Aperçus d'Opportunités (Opportunity Insights) : Cette fonctionnalité vous donne des conseils en temps réel sur les affaires en cours. Elle peut signaler qu'un contact clé est devenu silencieux ou suggérer une prochaine étape si une affaire semble stagner.

Pour le service : Classification et routage des requêtes

Pour les équipes du service client, l'analyse prédictive peut aider à gérer le flot de tickets de support entrants.

• Classification des Requêtes (Case Classification) : Einstein peut lire le sujet et la description d'une nouvelle requête pour déterminer automatiquement son sujet (comme une "Question de Facturation" ou un "Problème Technique") et définir le niveau de priorité approprié, sans intervention humaine.

• Routage des Requêtes (Case Routing) : Une fois classifié, Einstein peut envoyer le ticket directement à l'agent ou à l'équipe la mieux équipée pour le traiter. Cela peut réduire les temps d'attente et, espérons-le, conduire à des clients plus satisfaits.

L'IA Einstein de Salesforce peut classer et résumer automatiquement les requêtes de service pour accélérer les temps de résolution.

Pour la prévision : Prédire les revenus

C'est un cran au-dessus du simple fait de regarder votre pipeline et d'espérer pour le mieux. Einstein examine les performances passées de votre équipe et l'état actuel de vos affaires pour générer une prévision de revenus plus précise. Il peut repérer les affaires susceptibles de glisser au trimestre suivant et ajuster les chiffres, donnant aux responsables des ventes une vision plus réaliste de ce à quoi s'attendre.

Ces fonctionnalités semblent toutes excellentes, mais elles partagent une dépendance essentielle : elles ont besoin d'une tonne de données historiques propres pour fonctionner correctement. Et pour de nombreuses équipes, c'est là que les problèmes commencent.

Les défis cachés de la mise en œuvre de l'Analyse Prédictive par IA de Salesforce

Si la promesse de l'IA est excitante, la réalité de sa mise en service dans Salesforce peut être un processus lent et coûteux. De nombreuses entreprises achètent les licences pour finalement voir les outils prendre la poussière parce qu'elles ont complètement sous-estimé ce qu'il faut pour commencer.

1. Le problème de la préparation des données

Un modèle d'IA n'est bon que si les données sur lesquelles il s'entraîne le sont aussi. Pour obtenir quoi que ce soit d'utile d'Einstein, vous avez besoin de plusieurs années de données propres, cohérentes et bien organisées. Le problème est que la plupart des entreprises ont des données qui sont :

• En silo : Réparties dans différents systèmes, pas seulement bien rangées dans Salesforce.

• Incohérentes : Pleines de doublons, de champs vides et d'informations tout simplement fausses.

• Insuffisantes : Simplement pas assez d'historique pour que l'IA puisse apprendre des tendances significatives.

Le simple nettoyage de ce désordre de données est un projet énorme en soi. Cela peut prendre des mois de travail à une équipe de spécialistes avant même que vous ne puissiez penser à activer l'IA.

2. Une configuration longue et complexe

Contrairement à certains des outils d'IA plus récents, la configuration de Salesforce Einstein n'est pas quelque chose que l'on fait en un après-midi. Le processus ressemble généralement à ceci :

• Déterminer exactement ce que vous voulez prédire.

• Utiliser les outils de Salesforce pour construire et entraîner le modèle d'IA sur vos données.

• Tester le modèle pour voir si ses prédictions sont bonnes, puis l'ajuster et tester à nouveau.

• Former votre équipe à l'utilisation et à la confiance dans les recommandations de l'IA.

Ce cycle complet peut facilement s'étaler sur plusieurs mois et nécessite souvent des consultants Salesforce coûteux pour le mener à bien, ce qui ne fait qu'alourdir la facture.

3. L'approche rigide de la "boîte noire"

Une fois qu'un modèle est opérationnel, il peut être difficile pour votre équipe de comprendre pourquoi il fait certaines prédictions. Ce sentiment de "boîte noire" peut rendre les gens hésitants à lui faire confiance, et s'ils ne lui font pas confiance, ils ne l'utiliseront pas. Si votre entreprise change ou si vous devez adapter le modèle, vous revenez souvent à la case départ avec ce long et compliqué processus de configuration.

Pour les équipes qui ont besoin d'être agiles, c'est un sérieux goulot d'étranglement. En revanche, les plateformes modernes comme eesel AI sont conçues pour être plus transparentes et flexibles. Vous pouvez être opérationnel en quelques minutes en connectant votre service d'assistance existant et vos sources de connaissances. Son moteur de workflow entièrement personnalisable vous donne un contrôle total sur le comportement de l'IA, sans nécessiter de diplôme en science des données. Vous pouvez même simuler comment il aurait fonctionné sur des tickets passés avant d'activer quoi que ce soit, afin de pouvoir le déployer en toute confiance.

Analyse Prédictive par IA de Salesforce : Explication de la tarification

Essayer de comprendre ce que l'Analyse Prédictive par IA de Salesforce va réellement vous coûter peut ressembler à un mystère. La tarification n'est pas affichée de manière simple et publique et implique généralement un mélange de modules complémentaires à la plateforme et de frais par utilisateur qui peuvent s'accumuler rapidement.

Voici une idée approximative de ce à quoi vous pourriez vous attendre :

• Sales Cloud Einstein : Il s'agit généralement d'un module complémentaire pour les éditions supérieures de Sales Cloud. Des sources suggèrent que cela peut coûter environ 50 $ par utilisateur, par mois, mais avec un contrat annuel.

• Service Cloud Einstein : Similaire à la version pour les ventes, c'est un module complémentaire pour Service Cloud avec des fonctionnalités comme la Classification des Requêtes.

• CRM Analytics : Si vous avez besoin d'outils prédictifs plus avancés, vous aurez probablement besoin de CRM Analytics (anciennement connu sous le nom d'Einstein Analytics). Cela vient avec ses propres coûts de licence qui peuvent facilement atteindre des dizaines de milliers de dollars par an.

• Coûts de mise en œuvre : En plus des licences, vous devez budgétiser la mise en œuvre réelle. Cela peut varier de 10 000 $ à plus de 100 000 $, en fonction de la complexité de votre projet et si vous faites appel à une aide extérieure.

Le principal enseignement ici est que la tarification de l'IA de Salesforce est compliquée, peu transparente et conçue pour de grands contrats d'entreprise à long terme. C'est un monde à part des solutions conçues pour la clarté et la rapidité.

Par exemple, eesel AI a une tarification transparente et prévisible avec des niveaux simples basés sur votre utilisation, et non sur le nombre de personnes dans votre équipe. Il n'y a aucun frais par résolution, donc vos coûts ne vont pas soudainement grimper pendant un mois chargé. Vous pouvez même commencer avec un plan mensuel et annuler à tout moment, ce qui vous donne un niveau de flexibilité assez rare dans ce domaine.

Fonctionnalité	Salesforce Einstein	eesel AI
Modèle de Tarification	Opaque, modules complémentaires, frais par utilisateur	Niveaux transparents, basé sur l'utilisation
Frais Cachés	Courants (mise en œuvre, conseil)	Aucun, pas de frais par résolution
Conditions de Contrat	Généralement annuel ou pluriannuel	Options mensuelles et annuelles
Coût de Configuration	Nécessite souvent des consultants coûteux	Radicalement en libre-service, opérationnel en quelques minutes

Au-delà de l'Analyse Prédictive par IA de Salesforce : Une voie plus rapide vers l'automatisation du support

Soyons clairs, l'Analyse Prédictive par IA de Salesforce est un ensemble d'outils puissants. Pour les très grandes entreprises avec des données parfaites et des poches très profondes, elle peut absolument fournir des informations qui façonnent la stratégie globale.

Mais pour la plupart des entreprises, en particulier celles qui doivent agir rapidement, le chemin pour tirer de la valeur de l'IA de Salesforce est long, compliqué et coûteux. Le besoin de données parfaites, la configuration qui dure des mois et la nature rigide de la plateforme en font un premier pas assez difficile dans le monde de l'IA.

La bonne nouvelle, c'est qu'il existe une meilleure façon de commencer. Les plateformes d'IA modernes sont conçues pour la vitesse, la transparence et les résultats immédiats. Au lieu de passer un an à réviser vos données, vous pouvez utiliser un outil qui fonctionne avec les connaissances que vous possédez déjà.

eesel AI se connecte directement à votre service d'assistance et à vos sources de connaissances existantes, comme les anciens tickets, Confluence et Google Docs, pour fournir un support autonome dès le premier jour. C'est une configuration entièrement en libre-service, vous pouvez donc lancer votre premier agent IA en quelques minutes et utiliser un puissant moteur de simulation pour tester et affiner ses performances sans aucun risque. Si vous recherchez une IA qui donne des résultats maintenant, et non l'année prochaine, il est temps d'explorer une solution conçue pour la vitesse des entreprises modernes.