Salesforce AI predictive analytics: Um guia para 2025

Você está usando o Salesforce para acompanhar o relacionamento com seus clientes, mas tem aquela sensação incômoda de que há mais ouro escondido nos seus dados. A Análise Preditiva com IA do Salesforce promete ser o mapa do tesouro, ajudando suas equipes a prever receitas, selecionar os melhores leads e interpretar o comportamento do cliente antes mesmo que ele aconteça.

Mas chegar lá não é tão simples quanto apertar um botão. A realidade geralmente envolve configurações complicadas, custos que parecem surgir do nada e uma curva de aprendizado tão íngreme que deixa as equipes se perguntando se todo o esforço valeu a pena.

Este guia mostrará o que a Análise Preditiva com IA do Salesforce realmente é, o que é necessário para fazê-la funcionar e onde ela falha. Também veremos um caminho muito mais direto para a automação com IA que você pode colocar em funcionamento em minutos, não em meses.

O que é a Análise Preditiva com IA do Salesforce?

Então, do que estamos realmente falando aqui? Em resumo, a Análise Preditiva com IA do Salesforce é uma coleção de ferramentas, em sua maioria alimentadas pela IA Einstein, integrada diretamente na plataforma Salesforce. O objetivo é analisar seus dados de CRM passados e presentes para fazer previsões inteligentes sobre o futuro. Em vez de apenas mostrar um relatório sobre os números do último trimestre, ela tenta dizer o que provavelmente acontecerá em seguida.

Ela usa aprendizado de máquina para encontrar padrões nos dados de toda a sua organização Salesforce:

• Oportunidades de vendas antigas, tanto as ganhas quanto as perdidas.

• Históricos de casos de suporte ao cliente.

• Como os clientes interagiram com suas campanhas de marketing.

• Registros gerais de atividade do cliente.

Ao identificar esses padrões, o Einstein pode apresentar previsões, pontuações e recomendações exatamente onde sua equipe está trabalhando. Por exemplo, ele pode atribuir uma "Pontuação de Lead" a novos prospects para mostrar à sua equipe de vendas quem está "quente" e quem não está, ou sinalizar um cliente que parece propenso a cancelar o serviço (churn).

Uma visão de um painel típico do Salesforce, onde seriam exibidos os insights gerados pela Análise Preditiva com IA do Salesforce.

Embora seja frequentemente mencionado como uma única coisa, na verdade é um conjunto de diferentes funcionalidades espalhadas pelo Sales Cloud, Service Cloud e Marketing Cloud. Esse alcance é parte de seu poder, mas também complica as coisas, já que cada nuvem tem suas próprias funcionalidades específicas do Einstein e particularidades de configuração.

Funcionalidades principais e casos de uso comuns

As ferramentas preditivas do Salesforce oferecem algumas funcionalidades chave projetadas para facilitar a vida das equipes de vendas, atendimento e marketing. Aqui está um resumo das mais comuns e o que elas fazem.

Para vendas: Pontuação de leads e oportunidades

Um dos usos mais populares é descobrir quais leads e negócios têm maior probabilidade de serem fechados. O Einstein analisa seus dados passados para aprender o que seus negócios bem-sucedidos têm em comum.

• Pontuação de Leads do Einstein: Esta ferramenta analisa fatores como a origem do lead, setor, tamanho da empresa e engajamento para atribuir uma pontuação a cada novo lead. Sua equipe de vendas pode então usar esse número para focar nas pessoas com maior probabilidade de comprar.

• Insights de Oportunidade: Esta funcionalidade oferece dicas em tempo real sobre negócios ativos. Pode apontar que um contato chave ficou em silêncio ou sugerir um próximo passo se um negócio parecer estar paralisado.

Para atendimento: Classificação e encaminhamento de casos

Para equipes de atendimento ao cliente, a análise preditiva pode ajudar a lidar com o grande volume de tickets de suporte recebidos.

• Classificação de Casos: O Einstein pode ler o assunto e a descrição de um novo caso para descobrir automaticamente do que se trata (como uma "Dúvida de Faturamento" ou "Problema Técnico") e definir o nível de prioridade correto, sem necessidade de intervenção humana.

• Encaminhamento de Casos: Uma vez classificado, o Einstein pode enviar o ticket diretamente para o agente ou equipe mais preparada para lidar com ele. Isso pode reduzir os tempos de espera e, com sorte, levar a clientes mais satisfeitos.

A IA Einstein do Salesforce pode classificar e resumir casos de atendimento automaticamente para acelerar os tempos de resolução.

Para previsão: Previsão de receita

Isso é um avanço em relação a simplesmente olhar para o seu pipeline e torcer pelo melhor. O Einstein analisa o desempenho passado da sua equipe e o estado atual dos seus negócios para gerar uma previsão de receita mais precisa. Ele pode identificar negócios que provavelmente serão adiados para o próximo trimestre e ajustar os números, dando aos líderes de vendas uma visão mais realista do que esperar.

Todas essas funcionalidades parecem ótimas, mas compartilham uma dependência crítica: precisam de uma grande quantidade de dados históricos e limpos para funcionar corretamente. E para muitas equipes, é aí que os problemas começam.

Os desafios ocultos da implementação da Análise Preditiva com IA do Salesforce

Embora a promessa da IA seja empolgante, a realidade de colocá-la para funcionar no Salesforce pode ser um processo lento e caro. Muitas empresas compram as licenças apenas para descobrir que as ferramentas ficam acumulando poeira porque subestimaram completamente o que é necessário para começar.

1. O problema da prontidão dos dados

Um modelo de IA é tão bom quanto os dados com os quais ele aprende. Para obter algo útil do Einstein, você precisa de anos de dados limpos, consistentes e bem organizados. O problema é que a maioria das empresas tem dados que são:

• Isolados: Espalhados por diferentes sistemas, não apenas organizados de forma arrumada no Salesforce.

• Inconsistentes: Cheios de duplicatas, campos vazios e informações simplesmente erradas.

• Insuficientes: Simplesmente não há histórico suficiente para a IA aprender padrões significativos.

Apenas organizar essa bagunça de dados já é um projeto enorme por si só. Pode levar meses de trabalho de uma equipe de especialistas antes que você possa sequer pensar em ativar a IA.

2. Configuração longa e complexa

Diferente de algumas das ferramentas de IA mais novas disponíveis, configurar o Salesforce Einstein não é algo que você resolve em uma tarde de terça-feira. O processo geralmente se parece com isto:

• Descobrir exatamente o que você quer prever.

• Usar as ferramentas do Salesforce para construir e treinar o modelo de IA com seus dados.

• Testar o modelo para ver se suas previsões são boas, depois ajustá-lo e testar novamente.

• Treinar sua equipe sobre como realmente usar e confiar nas recomendações da IA.

Todo este ciclo pode facilmente se estender por vários meses e muitas vezes requer consultores caros do Salesforce para acertar, o que só aumenta a conta.

3. A abordagem rígida de "caixa-preta"

Uma vez que um modelo está em funcionamento, pode ser difícil para sua equipe entender por que ele está fazendo certas previsões. Essa sensação de "caixa-preta" pode deixar as pessoas hesitantes em confiar nele, e se não confiam, não o usarão. Se o seu negócio mudar ou você precisar adaptar o modelo, muitas vezes você volta à estaca zero com aquele longo e complicado processo de configuração.

Para equipes que precisam ser ágeis, isso é um gargalo sério. Em contrapartida, plataformas modernas como a eesel AI são construídas para serem mais transparentes e flexíveis. Você pode entrar em operação em minutos conectando seu helpdesk existente e fontes de conhecimento. Seu mecanismo de fluxo de trabalho totalmente personalizável lhe dá controle total sobre como a IA se comporta, sem necessidade de diploma em ciência de dados. Você pode até simular como ela teria se saído em tickets passados antes de ativar qualquer coisa, para que possa implementá-la com confiança.

Análise Preditiva com IA do Salesforce: Preços explicados

Tentar descobrir quanto a Análise Preditiva com IA do Salesforce realmente custará pode parecer um mistério. O preço não é listado de forma simples e pública e geralmente envolve uma mistura de complementos da plataforma e taxas por usuário que podem se acumular rapidamente.

Veja uma ideia aproximada do que você pode esperar:

• Sales Cloud Einstein: Geralmente é um complemento para as edições de nível superior do Sales Cloud. Fontes sugerem que pode custar cerca de US$ 50 por usuário, por mês, mas isso com um contrato anual.

• Service Cloud Einstein: Semelhante à versão de vendas, este é um complemento para o Service Cloud com funcionalidades como a Classificação de Casos.

• CRM Analytics: Se você precisar de ferramentas preditivas mais avançadas, provavelmente precisará do CRM Analytics (o que costumava ser chamado de Einstein Analytics). Isso vem com seus próprios custos de licenciamento que podem facilmente chegar a dezenas de milhares de dólares por ano.

• Custos de Implementação: Além das licenças, você precisa orçar a implementação real. Isso pode variar de US$ 10.000 a mais de US$ 100.000, dependendo da complexidade do seu projeto e se você contrata ajuda externa.

A principal conclusão aqui é que o preço da IA do Salesforce é complicado, pouco transparente e projetado para grandes negócios empresariais de longo prazo. Isso está a um mundo de distância de soluções construídas para clareza e velocidade.

Por exemplo, a eesel AI tem preços transparentes e previsíveis com níveis simples baseados no que você usa, não em quantas pessoas estão na sua equipe. Não há taxas por resolução, então seus custos não aumentarão repentinamente em um mês movimentado. Você pode até começar com um plano mensal e cancelar a qualquer momento, o que oferece um nível de flexibilidade bastante raro neste setor.

Característica	Salesforce Einstein	eesel AI
Modelo de Preços	Opaco, complementos, taxas por usuário	Níveis transparentes, baseado no uso
Taxas Ocultas	Comuns (implementação, consultoria)	Nenhuma, sem taxas por resolução
Termos do Contrato	Geralmente anual ou plurianual	Opções mensais e anuais
Custo de Configuração	Muitas vezes requer consultores caros	Radicalmente self-service, entra em operação em minutos

Além da Análise Preditiva com IA do Salesforce: um caminho mais rápido para a automação do suporte

Olha, a Análise Preditiva com IA do Salesforce é um conjunto poderoso de ferramentas. Para empresas enormes com dados perfeitos e bolsos muito fundos, ela pode, com certeza, fornecer insights que moldam a estratégia geral.

Mas para a maioria das empresas, especialmente aquelas que precisam agir rapidamente, o caminho para obter valor da IA do Salesforce é longo, complicado e caro. A necessidade de dados perfeitos, a configuração que leva meses e a natureza rígida da plataforma a tornam um primeiro passo bastante difícil no mundo da IA.

A boa notícia é que há uma maneira melhor de começar. As plataformas de IA modernas são construídas para velocidade, transparência e resultados imediatos. Em vez de passar um ano reformulando seus dados, você pode usar uma ferramenta que funciona com o conhecimento que você já possui.

A eesel AI se conecta diretamente ao seu helpdesk e fontes de conhecimento existentes, como tickets passados, Confluence e Google Docs, para fornecer suporte autônomo desde o primeiro dia. É uma configuração verdadeiramente self-service, então você pode lançar seu primeiro agente de IA em minutos e usar um poderoso mecanismo de simulação para testar e ajustar seu desempenho com risco zero. Se você está procurando uma IA que entregue resultados agora, não no próximo ano, é hora de explorar uma solução construída para a velocidade dos negócios modernos.