Um guia prático para insights do Salesforce AI Data Cloud

Sejamos realistas, "IA" e "dados unificados" são os chavões do momento, e não é difícil perceber porquê. O sonho é ter todas as informações dos seus clientes num só lugar, potenciando um suporte mais inteligente e rápido. Sempre que este tópico surge, é quase certo que ouvirá o nome Salesforce Data Cloud ser mencionado.

Mas o que são exatamente os Salesforce AI Data Cloud Insights? É uma funcionalidade muito poderosa, mas os materiais de marketing nem sempre mostram o cenário completo, especialmente a complexidade envolvida. Este artigo é um guia direto e sem rodeios sobre o que são estes insights, como funcionam e o lado prático de os utilizar. Vamos detalhar tudo para que possa decidir se esta ferramenta poderosa (mas complicada) é o que realmente precisa neste momento.

O que são os Salesforce AI Data Cloud Insights?

Vamos começar com uma definição simples, sem jargões. O Salesforce Data Cloud é o grande esforço da empresa para ajudar os negócios a reunir todos os seus dados de clientes. Pense nisso: tem dados no seu CRM, no help desk, na plataforma de e-commerce, nas análises do site e sabe-se lá onde mais. O Data Cloud foi criado para juntar tudo isso numa visão única e clara de cada cliente.

Os "Insights" são as métricas específicas que calcula a partir de todos esses dados combinados. Não são apenas pontos de dados básicos como um e-mail. São cálculos complexos que o ajudam a responder a perguntas como:

• Qual é o valor total do ciclo de vida de um cliente (LTV)?

• Quanto costumam gastar por encomenda?

• De que categoria de produtos compram com mais frequência?

A ideia é transformar enormes e desorganizadas pilhas de dados em algo útil para potenciar a IA, criar listas de marketing mais inteligentes e proporcionar experiências personalizadas. Trata-se de transformar dados brutos em inteligência real. O problema é que a criação destes insights geralmente requer uma equipa de engenheiros de dados e muito tempo e recursos.

Os dois principais tipos de Salesforce AI Data Cloud Insights

O Salesforce divide os seus insights em duas categorias principais, dependendo se os dados são processados após o facto ou em tempo real. Entender a diferença é muito importante para perceber o que pode e não pode fazer.

Insights calculados: Analisar o passado

Os Calculated Insights consistem em executar consultas complexas sobre os dados históricos que tem armazenados no Data Cloud. Pense nisto como uma forma de olhar para trás, para tudo o que sabe sobre os seus clientes, para identificar padrões e calcular métricas-chave.

Algumas formas comuns de usar os insights calculados são:

• Calcular o gasto total de um cliente no último ano.

• Identificar clientes com um valor médio de encomenda superior a 100 €.

• Contar quantos tickets de suporte um cliente abriu nos últimos três meses.

• Construir pontuações RFM (Recência, Frequência, Monetário) para encontrar os seus melhores clientes.

Mas há um senão: criar estes insights não é uma tarefa simples de apontar e clicar. Normalmente, precisa de alguém que entenda de Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) para escrever os cálculos. O Salesforce oferece um Visual Builder para ajudar, mas ainda é uma ferramenta técnica que pressupõe que conhece o seu modelo de dados de dentro para fora. Não é propriamente algo que um gestor de suporte possa começar a usar numa terça-feira de manhã.

Outra coisa a ter em mente é que estes insights são executados segundo um cronograma, talvez a cada 6, 12 ou 24 horas. São fantásticos para planeamento estratégico e para criar segmentos para uma campanha de marketing, mas não foram concebidos para despoletar ações no calor do momento.

Insights de streaming: Agir no presente

Os Streaming Insights são o oposto; focam-se em dados em tempo real. Executam consultas sobre informações à medida que estas chegam de fontes como o seu site ou aplicação móvel (usando os próprios SDKs do Salesforce).

Um exemplo clássico da documentação do Salesforce é despoletar uma ação quando um cliente entra numa área geocercada em redor de uma loja pela primeira vez em meses. O sistema deteta os dados de localização em tempo real e faz algo imediatamente, como enviar uma notificação push com uma oferta especial.

A principal limitação aqui é que os Streaming Insights são criados para este tipo de "ações de dados" automatizadas. Não pode usá-los para criar segmentos de marketing ou para as suas análises de visão geral. A configuração é tão técnica quanto a dos Calculated Insights, e está limitado às fontes de dados específicas que o Salesforce suporta para streaming em tempo real.

Este vídeo demonstra como criar um Calculated Insight na plataforma Salesforce Data Cloud.

Insights calculados vs. de streaming: Uma comparação rápida

Esta pequena tabela resume as principais diferenças de forma bastante clara:

Característica	Insights Calculados	Insights de Streaming
Fonte de Dados	Dados históricos (perfil e envolvimento)	Dados de streaming em tempo real (apenas envolvimento)
Processamento	Em lote (executado segundo um cronograma)	Quase em tempo real
Caso de Uso Principal	Segmentação, personalização, análises	Ações de dados, gatilhos em tempo real, alertas
Complexidade	Alta (frequentemente requer SQL)	Alta (requer SQL e configuração específica)

Esta configuração é ótima se for uma grande empresa com uma equipa de dados de prontidão. Mas e se não for? E se apenas quiser descobrir os seus problemas de suporte mais comuns sem escrever uma série de código SQL? É aqui que entra uma abordagem diferente. Uma ferramenta como o eesel AI, por exemplo, simplesmente analisa os seus tickets de suporte anteriores automaticamente. Aprende instantaneamente a voz da sua marca e as soluções comuns, e usa esse conhecimento para potenciar a sua IA sem necessidade de um diploma em engenharia de dados.

A realidade da implementação dos Salesforce AI Data Cloud Insights

Há um ditado que circula no mundo do Salesforce: "O Data Cloud vai castigá-lo se não fizer todo o planeamento corretamente." Parece um pouco dramático, mas vai ao cerne de uma grande verdade. Antes de sequer sonhar em criar o seu primeiro insight, terá pela frente um projeto de dados fundamental e bastante massivo.

Aqui está um vislumbre do que isso envolve:

• Ingestão e Modelação de Dados: Não pode simplesmente arrastar e largar os seus dados de diferentes sistemas para o Data Cloud. É necessário configurar conectores, mapear centenas de campos de dados e construir um modelo de dados sólido. Este é um projeto sério de arquitetura de dados que pode facilmente levar meses.

• Resolução de Identidade: Assim que os seus dados estiverem lá, tem de ensinar o sistema a saber que "jenny.smith@email.com" do seu site de e-commerce e "Jen Smith" do seu CRM são a mesma pessoa. Este processo, chamado de resolução de identidade, é complicado e pode causar muitas dores de cabeça se não for configurado corretamente.

• Conexão de Conhecimento: O Salesforce pode conectar-se a plataformas de dados externas como Snowflake e Databricks, mas isto não é um simples botão de ligar/desligar. Requer acordos de nível empresarial e integrações técnicas especiais chamadas conectores zero-ETL.

Este trabalho pesado e inicial é um grande obstáculo para muitas empresas. Uma abordagem mais moderna e leve ignora tudo isto. Ferramentas como o eesel AI conectam-se diretamente às plataformas que já utiliza. Pode ligar o seu help desk com um clique e, em seguida, extrair conhecimento de fontes dispersas como Confluence, Google Docs e Notion com a mesma facilidade. Obtém uma base de conhecimento unificada para a sua IA em minutos, não em meses.

Dos insights à ação: Como obter valor, com segurança

Criar um insight é uma coisa. Usá-lo efetivamente para potenciar uma automação que fala com os seus clientes é outra história. Como pode ter a certeza de que a sua IA está pronta para entrar em produção sem arriscar uma experiência de cliente embaraçosa?

Num sistema tão grande como o Salesforce, é incrivelmente difícil testar como uma ação impulsionada por um insight se irá comportar no mundo real. Muitas vezes, tem de a construir, lançar e cruzar os dedos, o que é uma forma stressante de trabalhar. E, para além de tudo isso, perceber os preços do Salesforce pode parecer como navegar por um labirinto. O Data Cloud é um de muitos produtos, e obter uma imagem clara do custo total geralmente significa contactar um representante de vendas.

É aqui que uma ferramenta construída para um propósito específico pode fazer uma grande diferença. Por exemplo, o eesel AI foi concebido para resolver exatamente estes problemas:

• Simulação sem riscos: Antes de a IA interagir com um cliente, pode executá-la em modo de simulação sobre milhares dos seus tickets de suporte anteriores. Recebe um relatório claro e preciso sobre a sua potencial taxa de resolução e desempenho, para que possa entrar em produção com confiança.

• Implementação gradual: Não precisa de carregar num botão e automatizar tudo de uma vez. Pode começar pequeno, deixando a IA tratar apenas de um tipo de ticket simples, como reposições de palavra-passe. Assim que se sentir confortável, pode lentamente dar-lhe mais tarefas. Este tipo de controlo granular permite-lhe implementar a IA ao seu próprio ritmo.

• Preços transparentes: Com os preços do eesel AI, o que vê é o que paga. Os planos baseiam-se na utilização e não é cobrado por resolução, pelo que não será surpreendido com uma fatura inesperada após um mês movimentado.

Os Salesforce AI Data Cloud Insights são adequados para si?

O Salesforce AI Data Cloud Insights é uma solução de nível empresarial incrivelmente capaz. Se for uma grande corporação com o orçamento, tempo e engenheiros de dados dedicados para enfrentar um projeto de dados massivo, pode desbloquear uma inteligência verdadeiramente profunda.

Para a maioria das equipas, no entanto, a complexidade, os longos tempos de configuração e os obstáculos técnicos são simplesmente demasiado elevados. Se o seu objetivo é reduzir o volume de tickets, ajudar os seus agentes a serem mais eficientes e fornecer um melhor suporte agora, provavelmente não tem seis meses para gastar num projeto de modelação de dados.

Para equipas que precisam de ver valor rapidamente, uma solução mais direta e de autoatendimento é um ponto de partida muito melhor. Os insights de que precisa provavelmente já estão no seu help desk e na sua documentação, apenas à espera de serem postos em prática.

Pronto para obter insights de IA acionáveis sem o projeto de engenharia de dados?

Os seus dados de suporte são uma mina de ouro. O eesel AI conecta-se diretamente ao seu help desk e fontes de conhecimento para fornecer respostas instantâneas, automatizar resoluções e redigir respostas para os seus agentes desde o primeiro dia.

Esqueça a escrita de consultas SQL e as implementações de meses. Simule o desempenho da sua IA nos seus próprios tickets passados e entre em produção em minutos.

Comece o seu teste gratuito hoje ou agende uma demonstração para ver o quão rápido pode começar a funcionar.