CRM

W branży opartej na zaufaniu najważniejsze jest dostarczanie osobistych i wartościowych doświadczeń. Tymczasem codzienna ścieżka klienta w sektorze finansowym często bywa bezosobowa i frustrująca — klienci czekają na połączenie, muszą wielokrotnie podawać te same informacje, a także poruszać się po skomplikowanych formularzach i dokumentach. Z drugiej strony, malejąca liczba doradców, bankierów i brokerów ubezpieczeniowych spędza jedynie 39% swojego czasu na bezpośrednim kontakcie z klientem – reszta pochłaniana jest przez obowiązki administracyjne. W efekcie pojawia się mniej okazji do budowania relacji, lojalności i zaufania – a przecież właśnie tego oczekują klienci. W odpowiedzi na te wyzwania Salesforce wprowadza Agentforce for Financial Services – zestaw gotowych, opartych na konkretnych rolach szablonów agentów AI, które wspierają zespoły w sektorze finansowym poprzez cyfrową automatyzację kluczowych zadań w obszarze front office. Mowa tu m.in. o przygotowaniu przeglądu inwestycyjnego, zamówieniu nowej karty kredytowej czy zaproponowaniu odpowiednich opcji kredytowych. Agenci działają natywnie w ramach istniejących procesów, u boku pracowników, redukując obciążenia administracyjne, które odciągają uwagę od kontaktu z klientem. Przejmując rutynowe, czasochłonne obowiązki, Agentforce pozwala specjalistom skupić się na tym, co naprawdę istotne – relacji z klientem. Nie zastępuje on kontaktu z człowiekiem, lecz go wzmacnia – wprowadzając wyspecjalizowane, cyfrowe wsparcie dla banków, firm ubezpieczeniowych i zarządzających majątkiem, które chcą rozwijać skalowalne, spersonalizowane doświadczenia, utrzymać zgodność z przepisami oraz budować zaufanie będące fundamentem lojalności i wzrostu. Agentforce opiera się na danych firmy, wewnętrznych procesach i kontrolach zgodności, dzięki czemu każde jego działanie jest zgodne z politykami organizacji oraz obowiązującymi regulacjami. Ponieważ Agentforce jest natywnie zintegrowany z platformą Financial Services Cloud, zarówno ludzie, jak i cyfrowi asystenci działają w ramach jednej, spójnej przestrzeni — w sposób intuicyjny i budzący zaufanie. Agentforce for Financial Services zawiera gotowe szablony dla: Agentów doradców finansowych i bankierów, którzy wspierają specjalistów w obsłudze relacyjnej, automatyzując przygotowanie do spotkań i działania następcze. Asystenci oparci na AI dostarczają istotnych informacji o kliencie, tworzą podsumowania poprzednich rozmów i generują listy zadań do wykonania. Dzięki temu doradcy i bankierzy mogą skupić się na budowaniu relacji i rozwoju biznesu. Agentów do obsługi bankowej i ubezpieczeniowej, którzy zajmują się rutynowymi zgłoszeniami, takimi jak cofnięcie opłaty, anulowanie karty kredytowej czy udzielenie informacji o dostępnych opcjach ubezpieczenia. Dzięki szybszemu rozwiązywaniu powtarzalnych zapytań, centra kontaktu mogą skrócić czas oczekiwania, zwiększyć skuteczność rozwiązywania spraw przy pierwszym kontakcie i poprawić ogólne doświadczenie klienta. Cyfrowego Agenta ds. pożyczek, który przeprowadza klientów przez proces wyboru odpowiedniego produktu kredytowego — np. pożyczki osobistej lub na samochód. Dostępny przez całą dobę agent odpowiada na pytania, zbiera niezbędne informacje i proponuje najlepsze opcje, umożliwiając ludzkim doradcom skupienie się na bardziej złożonych zadaniach: analizie wniosków, zarządzaniu wyjątkami czy finalizacji warunków. Przekłada się to na wyższy wskaźnik konwersji, szybsze uruchomienie środków i bardziej płynne doświadczenie pożyczkobiorcy. Każdy gotowy szablon Agentforce zawiera tematy (Topics), które określają sposób działania agenta, oraz akcje (Actions), które umożliwiają mu podejmowanie określonych czynności związanych z pracą w sektorze finansowym. Firmy mogą je dostosować i rozbudować  przy użyciu Agentforce, odwzorowując swoje unikalne procesy, zasady oraz modele obsługi — wszystko to w środowisku typu „no-code”, niewymagającym programowania. Dodatkowo, Wbudowane Kontrole Zgodności (Embedded Compliance Controls) pomagają zapewnić, że cyfrowi pracownicy przestrzegają tych samych regulacji co zespoły ludzkie. Agentforce działa w ramach wytycznych zgodności Financial Services Cloud, egzekwując zasady dotyczące zatwierdzeń, ujawnień i ścieżek audytu we wspólnych procesach, takich jak obsługa klienta, udzielanie kredytów czy onboardowanie nowych klientów. Każda czynność jest rejestrowana i nadzorowana, co pomaga firmom skuteczniej i przejrzyściej spełniać wymogi regulacyjne. Dlaczego to ważne: Sektor usług finansowych zmaga się obecnie z kryzysem kadrowym — 50% obecnych pracowników branży ubezpieczeniowej przejdzie na emeryturę w ciągu 15 lat, a jeśli produktywność nie ulegnie poprawie, do 2034 roku może zabraknąć nawet 100 000 doradców finansowych. Ten niedobór pojawia się w najgorszym możliwym momencie: oczekiwania klientów stale rosną. Jak pokazuje raport Salesforce „Connected Financial Services 2025”, jedynie 21% konsumentów jest w pełni zadowolonych z poziomu personalizacji oferowanego przez ich dostawców usług finansowych, a 35% twierdzi, że są traktowani jak numer, a nie człowiek. Cyfrowa siła robocza wspiera sektor finansowy Dzięki przejęciu czasochłonnych zadań, takich jak przygotowanie do spotkań, tworzenie ofert czy obsługa zapytań serwisowych, Agentforce for Financial Services zwiększa możliwości firm w zakresie dostarczania spersonalizowanych doświadczeń – bez konieczności zatrudniania dodatkowych pracowników. Co więcej, narzędzie to pomaga zapewnić, że każda interakcja pozostaje zgodna z polityką firmy oraz przepisami, wspierając spójność i budowanie zaufania. Agenci dla doradców finansowych i bankowców Przygotowanie do spotkania z klientem: Agent analizuje dane klienta, w tym portfele inwestycyjne, historię kontaktów i zapisy w systemie CRM, aby wskazać kluczowe informacje – takie jak wyniki portfela czy potencjalne potrzeby klienta. Na tej podstawie automatycznie generuje uporządkowaną agendę spotkania, uwzględniając zbliżające się wydarzenia życiowe czy biznesowe, które wyłapuje na podstawie analizy danych. Proponuje również punkty do omówienia, wskazując obszary, w których doradca może przynieść wartość lub rozwiać ewentualne wątpliwości. Automatyzacja tego procesu pozwala doradcom i bankowcom skupić się na budowaniu relacji z klientem. Podsumowanie po spotkaniu: Za pomocą AI agent przetwarza i organizuje notatki, identyfikując kluczowe ustalenia i działania do podjęcia. Następnie automatycznie przygotowuje podsumowanie i aktualizuje plany klienta w Financial Services Cloud, zapewniając pełne udokumentowanie informacji oraz jasne określenie kolejnych kroków. Tworzy również zadania follow-up i przypisuje je odpowiednim członkom zespołu, uruchamiając automatyczne przypomnienia, które wspierają terminową realizację i podtrzymanie relacji z klientem na dużą skalę. Agenci serwisowi dla bankowości i ubezpieczeń Obsługa bankowości detalicznej: Automatyzuje codzienne zadania, integrując się z systemami bankowymi w celu zapewnienia szybkiego dostępu do sald i historii transakcji. Ułatwia również zgłaszanie utraty karty, przeprowadzając klienta przez proces anulowania. W przypadku odwrócenia opłat, agent zbiera niezbędne dane i – zgodnie z ustalonymi regułami – automatycznie realizuje sprawę lub przekazuje ją do dalszej analizy. Dzięki temu konsultanci mogą skrócić czas oczekiwania klientów i skupić się na bardziej złożonych problemach. Obsługa w firmach ubezpieczeniowych: Pomaga klientom w procesie tworzenia ofert, wykorzystując AI do zebrania informacji takich jak dane demograficzne, profil ryzyka i potrzeby ubezpieczeniowe. Na ich podstawie agent porównuje dostępne opcje i przedstawia klientowi najlepsze warianty. Automatyzacja pobierania i analizy danych umożliwia doradcom przedstawianie niemal natychmiastowych, spersonalizowanych ofert, zwiększając konwersję i poprawiając doświadczenie klienta. Agenci ds. kredytów Wyszukiwanie ofert kredytowych: Agent prowadzi klienta przez proces wyboru odpowiedniego kredytu – analizując dane i dopasowując produkty finansowe, takie jak kredyty hipoteczne, samochodowe czy gotówkowe, do jego potrzeb. Automatyzacja tej fazy upraszcza początek procesu i pozwala doradcom skupić się na doradztwie, budowaniu relacji i finalizacji wniosków. Wbudowane mechanizmy zgodności Wbudowane regulacje: Agentforce zapewnia zgodność działań – takich jak rekomendowanie produktu, przetwarzanie wniosku czy zbieranie danych – z obowiązującymi zatwierdzeniami, ujawnieniami oraz ścieżkami audytu. Wykorzystuje przy tym ramy zgodności wbudowane w Financial Services Cloud, które zawierają gotowe reguły i procesy, dokumentując wszystkie działania w bezpiecznym, możliwym do audytu dzienniku. Zgodność na każdym etapie: Agentforce automatycznie egzekwuje zasady zgodności i zapisuje każde działanie niemal w czasie rzeczywistym. Przykładowo, podczas wysyłania ujawnień agent automatycznie dołącza wymagane treści prawne i zbiera niezbędne potwierdzenia od klienta. Przy uruchamianiu zatwierdzeń kieruje wnioski do właściwych osób, zgodnie z wcześniej ustalonymi hierarchiami, a wyjątki eskaluje do ręcznego przeglądu. Dzięki temu ręczne kontrole są ograniczone, a gotowość do audytów wzrasta – każda czynność jest udokumentowana i w pełni przejrzysta. Block Quote

Salesforce i Google ogłosiły dziś znaczne rozszerzenie swojego strategicznego partnerstwa. Dzięki niemu klienci zyskają wybór modeli i możliwości wykorzystywanych do tworzenia i wdrażania agentów opartych na sztucznej inteligencji. Partnerstwo zapewnia ogromną elastyczność, umożliwiając klientom tworzenie dostosowanych rozwiązań AI, które spełniają ich specyficzne potrzeby, zamiast być ograniczonymi do jednego modelu dostawcy. Google Cloud jest liderem innowacji w zakresie sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, a miliony programistów wykorzystują modele Google Gemini i infrastrukturę Google Cloud zoptymalizowaną pod kątem sztucznej inteligencji. To rozszerzone partnerstwo umożliwi klientom Salesforce tworzenie agentów Agentforce przy użyciu Gemini i wdrażanie Salesforce w Google Cloud. Jest to rozszerzenie istniejącego partnerstwa, które umożliwia klientom płynną wymianę danych między Google BigQuery i Salesforce za pośrednictwem technologii zerowego kopiowania – dodatkowo wyposażając klientów w dane, sztuczną inteligencję, zaufanie oraz aktywności, których potrzebują, aby wprowadzić autonomicznych agentów do swoich firm. „Dzięki naszej rozszerzonej współpracy z Google Cloud i głębokiej integracji w warstwie platformy, aplikacji i infrastruktury, dajemy klientom wybór aplikacji i modeli, z których chcą korzystać” – powiedział Srini Tallapragada, Salesforce President & Chief Engineering and Customer Success Officer. „Salesforce oferuje kompletną platformę agentowej sztucznej inteligencji klasy korporacyjnej, która ułatwia wdrażanie nowych możliwości i szybkie osiąganie wartości biznesowej. Google Cloud jest pionierem w dziedzinie agentowej sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, oferując jedne z najpotężniejszych, najbardziej wydajnych modeli, agentów i narzędzi programistycznych AI na świecie. Razem tworzymy najlepsze miejsce dedykowane firmom do skalowania dzięki cyfrowej pracy”. „Wybór Google Cloud przez Salesforce jako głównego dostawcy infrastruktury oznacza, że klienci korporacyjni mogą teraz wdrażać niektóre ze swoich najbardziej krytycznych aplikacji w naszej wysoce bezpiecznej, zoptymalizowanej pod kątem sztucznej inteligencji infrastrukturze – przy minimalnym tarciu” – powiedział Thomas Kurian, dyrektor generalny Google Cloud. „Wspólni klienci poprosili nas o możliwość bardziej płynnej pracy w Salesforce i Google Cloud, a to rozszerzone partnerstwo pomoże im przyspieszyć transformacje AI dzięki agentowej sztucznej inteligencji, najnowocześniejszym modelom AI, analizie danych i nie tylko”. Dlaczego jest to istotne Według badania przeprowadzonego przez Salesforce, sztuczna inteligencja nadal się rozwija, jednak jest już obecna w organizacjach i stwarza szansę rynkową o wartości 2 bilionów dolarów. W rzeczywistości 84% dyrektorów ds. informatyki uważa, że sztuczna inteligencja będzie równie istotna dla firm, jak Internet. Aby w pełni wykorzystać ten potencjał, organizacje potrzebują strategii agentowej opartej na otwartości, pełnym zaufaniu i możliwości wyboru. Obejmuje to: Dane: Bezpieczny i zunifikowany dostęp do wszystkich danych, bez względu na to, gdzie się znajdują, z architekturą „zero kopii” i wzbogaconymi metadanymi dla głębszego wglądu. Dzięki temu klienci nie muszą rezygnować z możliwości wyboru na rzecz zintegrowanego doświadczenia, w przeciwieństwie do rozwiązań, które gromadzą dostęp do danych lub wymagają od użytkowników łączenia różnych rozwiązań. AI: Niezrównany wybór i elastyczność dzięki najnowocześniejszym modelom AI, w tym predykcyjnym, generatywnym i multimodalnym. Pozwala to firmom dostosować rozwiązania do ich konkretnych potrzeb i uniknąć uzależnienia od możliwości AI jednego dostawcy. Zaufanie: Wielowarstwowe podejście do ochrony danych i infrastruktury zaawansowane metody szyfrowania, wybór lokalizacji przechowywania danych oraz audyty AI pod kątem stronniczości i toksyczności. Działania: Integracja automatyzacji, analizy danych i aplikacji na różnych platformach, co poprawia efektywność pracy i pozwala agentom AI lepiej współdziałać z istniejącymi systemami. Odpowiedzi w czasie rzeczywistym w Agentforce z Google Search Agentforce będzie mógł wykorzystać Grounding z Google Search za pośrednictwem Vertex AI, opierając się na bezpiecznym fundamencie danych ustanowionym w ramach partnerstwa „zero copy” między Salesforce Data Cloud i Google BigQuery. Integracja ta daje rozwiązaniu Agentforce możliwość odwoływania się do aktualnych danych, wiadomości, bieżących wydarzeń i wiarygodnych cytatów, znacznie zwiększając świadomość kontekstową i zdolność do dostarczania dokładnych, popartych dowodami odpowiedzi. Przykładowo, w zarządzaniu łańcuchem dostaw i logistyce, agent Agentforce może śledzić przesyłki i monitorować poziomy zapasów w Salesforce Commerce Cloud oraz proaktywnie identyfikować potencjalne zakłócenia przy użyciu danych z wyszukiwarki Google, w czasie rzeczywistym, w tym warunków pogodowych, zatorów w portach i wydarzeń geopolitycznych. Odblokowanie możliwości wyboru i elastyczności dzięki Gemini i Agentforce W 2025 r. modele Gemini Google będą również dostępne do szybkiego tworzenia i wnioskowania bezpośrednio w Agentforce. Dzięki Gemini i Agentforce firmy skorzystają z: Agentów z możliwościami multimodalnymi: Natywna multimodalność Gemini pozwala agentom „widzieć” i interpretować świat, umożliwiając sztucznej inteligencji rozpoznawanie obrazów (takich jak kody błędów) i wykrywanie emocji w głosie. Zintegrowanie tego z Agentforce tworzy inteligentniejszych agentów, którzy reagują na dźwięk, wideo i tekst. Rozszerzone kontekstowe rozumienie i wnioskowanie: Okno kontekstowe Gemini z 2 milionami tokenów pozwala agentom przechowywać i odwoływać się do ogromnych ilości informacji, takich jak całe bazy kodu, lata interakcji z klientami lub dokumentacja produktu. Wzrost szybkości i wydajności: Jednostki przetwarzania tensorowego Google (TPU), w połączeniu z zaawansowanymi technikami, takimi jak te stosowane w Google NotebookLM, umożliwiają Gemini przetwarzanie i rozumienie informacji z wyjątkową szybkością i wydajnością, zapewniając odpowiedzi w czasie rzeczywistym nawet w przypadku złożonych zapytań. Przekłada się to na krótszy czas reakcji i niższe koszty operacyjne. Przykładowo, klient ubezpieczeniowy może przesłać roszczenie wraz ze zdjęciami uszkodzeń inotatką głosową od świadka. Agentforce, korzystając z Gemini, może następnie pomóc ubezpieczycielowi w zapewnieniu lepszej obsługi klienta poprzez przetwarzanie wszystkich tych danych wejściowych, ocenę zasadności roszczenia, a nawet wykorzystanie zamiany tekstu na mowę w celu skontaktowania się z klientem w sprawie rozwiązania, usprawniając tradycyjnie długi proces roszczeń. Platforma Salesforce wdrożona w Google Cloud Klienci będą mogli wykorzystać ujednoliconą platformę Salesforce (Agentforce, Data Cloud, Customer 360) w wysoce bezpiecznej, zoptymalizowanej pod kątem sztucznej inteligencji infrastrukturze Google Cloud, korzystając z funkcji takich jak dynamiczne dopasowanie, zerowa retencja danych i wykrywanie toksyczności zapewniane przez Einstein Trust Layer. Gdy produkty Salesforce będą dostępne w Google Cloud, klienci będą mieli również możliwość zamawiania ofert Salesforce za pośrednictwem Google Cloud Marketplace, otwierając przed globalnymi firmami nowe możliwości optymalizacji inwestycji w Salesforce i Google Cloud oraz przynosząc korzyści tysiącom wspólnych klientów. Zwiększona produktywność pracowników i obsługa klienta dzięki integracjom opartym na sztucznej inteligencji Miliony osób codziennie korzystają z Salesforce i Google Cloud. Partnerstwo to stawia na wybór i elastyczność, umożliwiając płynną pracę między platformami. Nowe połączenia między platformami, takimi jak Salesforce Service Cloud i Google Cloud’s Customer Engagement Suite, a także Slack i Google Workspace, umożliwią agentom AI i przedstawicielom serwisu ujednolicony dostęp do danych, usprawnione przepływy pracy i zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji, niezależnie od platformy. Salesforce i Google Cloud głęboko integrują swoje platformy obsługi klienta – Salesforce Service Cloud i Google Cloud’s Customer Engagement Suite – aby stworzyć płynne i inteligentne środowisko wsparcia. Oczekuje się, że jeszcze w tym roku to ujednolicone podejście umożliwi agentom AI w Service Cloud: Tłumaczenie głosowe w czasie rzeczywistym i analiza nastrojów: Google Cloud AI w Service Cloud umożliwi tłumaczenie głosowe w czasie rzeczywistym, przełamując bariery językowe. Nowe funkcje pomocy agenta w pulpicie Service Cloud będą analizować ton głosu i wskazówki dźwiękowe w celu głębszego zrozumienia nastrojów klientów. Inteligentne przełączanie między agentami: We wszystkich kanałach wirtualni agenci zbudowani na Google Conversational Agents będą mogli płynnie łączyć się z Agentforce w Service Cloud w celu bardziej efektywnego zarządzania wieloetapowymi interakcjami z klientami. Salesforce i Google Cloud badają również głębszą integrację między Slack i Google Workspace, zwiększając produktywność oraz tworząc bardziej spójną cyfrową przestrzeń roboczą dla zespołów i organizacji. Firmy badają obecnie przypadki użycia, takie jak: Możliwość wykorzystania przez użytkowników wyszukiwania korporacyjnego w Slack w celu uzyskania dostępu i działania na plikach w Google Drive. Możliwość łatwiejszego udostępniania informacji między Gmailem a Slackiem, która pozwoli na usprawnienie komunikacji i dzielenie się wiedzą. Rezultatem jest bardziej połączone i produktywne środowisko pracy, w którym firmy mogą wybrać najlepsze narzędzia dla swoich potrzeb, od produktywności pracowników po obsługę klienta, jednocześnie korzystając z płynnego i inteligentnego przepływu pracy na różnych platformach. Rozszerzenie możliwości i integracji w ramach partnerstwa To partnerstwo wykracza poza podstawowe integracje produktów. To dopiero początek. Salesforce i Google Cloud są zaangażowane w  głębszą współpracę w ramach wdrażania innowacji, aby zapewnić firmom jeszcze potężniejsze rozwiązania. Spodziewana dostępność w 2025 r.: Głębsza integracja Data Cloud, BigQuery i Cortex Framework sprawi, że klienci będą mogli łatwiej niż kiedykolwiek bezpiecznie ugruntować swoich agentów AI we wszystkich danych przedsiębiorstwa. Nowa natywna integracja Tableau, Looker i BigQuery pozwoli klientom zarządzać i wizualizować dane biznesowe na wszystkich platformach w jednym interfejsie użytkownika ze znormalizowaną logiką biznesową i definicjami danych.

Salesforce ogłosił Agentforce 2.0: najnowszą wersję Agentforce – pierwszej cyfrowej platformy pracy dla przedsiębiorstw – czyli kompletnego systemu AI do rozszerzania zespołów o zaufanych, autonomicznych agentów AI w przepływach pracy. Najnowsza wersja wprowadza nową bibliotekę gotowych umiejętności i integracji ułatwiających realizacje codziennych zadań, możliwość wdrożenia Agentforce w Slack oraz ulepszenia w rozumowaniu agentowym i rozszerzonym generowaniu wyszukiwania (RAG). Umożliwia to firmom skalowanie możliwości zespołów pracowników za pomocą spersonalizowanych agentów zdolnych do obsługi złożonych zadań z jeszcze większą precyzją i dokładnością. Dlaczego jest to istotne? Każdy zespół ma więcej pracy do wykonania niż dostępnych zasobów, co prowadzi do gorszych interakcji z klientami i powstawania zaległości. Organizacje zwracają się o pomoc do sztucznej inteligencji, ale mają niską tolerancję na niedopasowane do ich oczekiwań odpowiedzi. Istniejące rozwiązania, takie jak copiloty, mają trudność w zapewnieniu dokładnych wskazówek na złożone zadania i nie mogą samodzielnie podejmować działań – takich jak opiekowanie się potencjalnymi klientami za pomocą rekomendacji produktów. Organizacje potrzebują nowego rodzaju platformy zaprojektowanej do dostarczania realnego wsparcia zespołu w postaci autonomicznych agentów AI, którzy mogą analizować dane i korzystać z usprawnień przepływów pracy, aby podejmować działania w imieniu przeciążonych zespołów. Block Quote . Agentforce 2.0 umacnia naszą pozycję lidera w dziedzinie cyfrowych rozwiązań dedykowanych pracownikom, umożliwiając każdej firmie stworzenie realnego wsparcia zespołu, dzięki czemu będą oni mogli wydajniej i sprawniej wykonywać swoje obowiązki służbowe i finalnie budować lepsze relacje z klientami – dodał ekspert. Nowa biblioteka umiejętności Agentforce pozwala użyć go w każdym zadaniu Nowe umiejętności wzbogacają doświadczenia klientów: Nowe umiejętności stworzone z myślą o zespołach sprzedażowych, takie jak np. Sales Development i Sales Coaching, umożliwiają tworzenie autonomicznych agentów AI, którzy mogą dbać o potencjalnych klientów w oparciu o zasady zaangażowania. To także agenci, którzy mogą uczestniczyć w połączeniach telefonicznych z potencjalnymi klientami i dostarczać natychmiastowych informacji zwrotnych na temat interakcji z kontrahentami, pomagając przedstawicielom handlowym w wykonywaniu jak najlepszej pracy. Dodatkowe funkcje obejmują zdobywanie umiejętności w zakresie kampanii marketingowych i handlowych, planowania zaangażowania w usługi oraz szkolenia pracowników terenowych. Podejmuj działania w dowolnej aplikacji lub przepływie pracy dzięki MuleSoft: MuleSoft umożliwia teraz Agentforce wykonywanie pracy w całej firmie. Dzięki MuleSoft for Flow zarządzanie procesami zapisanymi w technice low-code, które obejmują dowolny system firmowy, jest łatwiejsze niż kiedykolwiek wcześniej. Gdy zespoły chcą przekształcić swoje interfejsy API w akcje Agentforce, nowy MuleSoft API Catalog umożliwia konstruktorom i administratorom Salesforce przeglądanie, odkrywanie i zarządzanie interfejsami API w Salesforce, MuleSoft, Heroku i dowolnych usługach zewnętrznych z jednej centralnej lokalizacji w celu szybkiego ponownego wykorzystania. A nowe MuleSoft Topic Center rozszerza to, umożliwiając zespołom wprowadzanie metadanych Agentforce do każdego tworzonego interfejsu API, zapewniając, że każdy punkt łączności może zostać automatycznie przekształcony w umiejętność lub akcję Agentforce, dzięki czemu każdy interfejs API jest domyślnie „agent-first”. Tableau Skills for Analytics and Insights: Nowe Tematy i Akcje Tableau zapewniają wizualizacje danych oraz przewidywania w celu lepszego zrozumienia odpowiedzi agentów, bogatych w kontekst biznesowy dzięki Tableau Semantics. Odblokowuje to nowe możliwości użycia analityki konwersacyjnej, jeszcze bardziej obniżając barierę dostępu do danych. Umiejętności Slack do angażowania się w kanały i konwersacje: Dzięki akcjom Slack dostępnym teraz w Agent Builder, zespół może ulepszyć Agentforce, na przykład o możliwość wysyłania DM (wiadomość bezpośrednia) w celu podsumowania tego, co dzieje się z projektem, lub aktualizowania Slack Canvas, gdy klient prosi o zmiany w trwającym projekcie. Umiejętności partnerskie dzięki AppExchange: Agentforce jest wspierany przez pierwszy w historii ekosystem umiejętności agentów dla przedsiębiorstw – umożliwiając klientom rozszerzenie Agentforce o niestandardowe tematy i akcje, od nowych typów agentów, takich jak AI Employee Service Agent z Workday, po nowe, stworzone przez partnerów akcje z Asymbl, Docusign i Neuron 7. Agentforce rekomenduje teraz umiejętności do pracy, którą musisz wykonać: Agent Builder wykorzystuje Agentforce do komponowania nowych agentów do pracy, automatycznie generując odpowiednie tematy i instrukcje, jednocześnie czerpiąc z biblioteki umiejętności i działań, które są już dostępne, zapewniając zespołom możliwość szybkiego uruchomienia nowej cyfrowej pracy. Agentforce w Slack – ludzie i agenci współpracują przy codziennych zadaniach: Organizacje chcą osiągnąć zwrot inwestycji w agentów AI, dlatego potrzebują rozwiązań, które są osadzone tam, gdzie już są ich pracownicy. Agentforce 2.0 można wdrożyć w Slack, wprowadzając konfigurowalną cyfrową siłę roboczą do wiadomości (DM) i kanałów, w których zespoły wykonują codzienne zadania służbowe. Przenieś Agentforce do dowolnej wiadomości lub kanału: Agentforce 2.0 umożliwia zespołom łatwe wprowadzenie Agentforce do dowolnej konwersacji Slack. Użytkownicy Slack mogą rozpocząć rozmowę bezpośrednio z Agentforce Hub lub wspomnieć o agentach Agentforce za pośrednictwem DM lub w kanałach, wykorzystując swoją cyfrową siłę roboczą bezpośrednio w przepływie pracy. Nowe akcje Slack w Agent Builder: Agent Builder zawiera teraz gotowe akcje Slack, takie jak „Create Canvas” lub „Message Channel”, które umożliwiają zespołom szybkie ulepszanie istniejących agentów lub tworzenie nowych, które mogą bez wysiłku angażować się w zespoły w Slack. Odblokuj kontekst konwersacji za pomocą Enterprise Search: Slack zawiera bogactwo wiedzy o domenie w DM, kanałach i Canva, które odzwierciedlają unikalny charakter firmy. Dzięki Slack Enterprise Search, Agentforce może czerpać z danych konwersacyjnych – zwiększając trafność odpowiedzi i działań poprzez czerpanie z publicznych i autoryzowanych informacji w Slack. Eksperckie odpowiedzi na złożone pytania i wykonywanie działań dzięki Agentforce 2.0 Atlas Reasoning Engine jest mózgiem Agentforce, umożliwiającym pobieranie odpowiednich danych, a następnie wyciąganie wniosków i działanie. Wraz z Agentforce 2.0, Salesforce wprowadza ulepszone rozumowanie i wyszukiwanie, aby obsługiwać złożone pytania, zasilane nowymi możliwościami w Data Cloud. Wzbogacają one Agentforce większym kontekstem – uzupełniając ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane metadanymi specyficznymi dla biznesu tak, aby uzyskać większą dokładność w najbardziej złożonych, wieloaspektowych pytaniach i zadaniach. Ulepszone rozumowanie z zaawansowanymi wyszukiwarkami: Atlas Reasoning Engine może teraz obsługiwać szerszą gamę interakcji, w tym te z wieloma warstwami, które wymagają głębszego przemyślenia. Na przykład proste pytanie, takie jak „jaki jest status mojego portfela?”, będzie wykorzystywać podstawowe rozumowanie w celu uzyskania szybkich odpowiedzi. Złożone pytanie, takie jak „Jaki byłby właściwy instrument inwestycyjny dla funduszu edukacyjnego mojego dziecka w oparciu o moje obecne dochody i preferencje dotyczące ryzyka?” – wykorzystałoby rozszerzone rozumowanie z zaawansowanymi wyszukiwarkami danych. Dzięki bardziej precyzyjnemu pytaniu, zostaje opracowana odpowiedź w której pojawią się odpowiednie dane, jak i metadane specyficzne dla kontekstu. Atlas Reasoning Engine ocenia własną odpowiedź i zapętla się przez różne narzędzia i źródła w tak zwanej „pętli agentowej”, umożliwiając mu dostarczenie zaufanej, sprawdzonej odpowiedzi lub na zniuansowane i bardziej złożone żądania i to bez pisania niestandardowego kodu. Ulepszony RAG ze wzbogaconym indeksowaniem: RAG umożliwia Agentforce szybkie znajdowanie istotnych informacji w nieustrukturyzowanych treściach. Aby zasilić ulepszone rozumowanie w Atlas Reasoning Engine, Data Cloud może teraz wzbogacać fragmenty RAG metadanymi z platformy Salesforce. Wzbogacenie indeksów RAG o kontekst metadanych dostosowuje Agentforce 2.0 do unikalnych konwencji firmy bez dodatkowej pracy. Poprawia to dokładność i trafność nawet najbardziej skomplikowanych zapytań, jednocześnie zwiększając zaufanie dzięki wbudowanym cytatom, które wskazują dokładne źródła, z których Agentforce uzyskał odpowiedź na dane pytanie. Jak Salesforce zapewnia szybszą i bardziej spersonalizowaną obsługę klienta dzięki Agentforce? Strona pomocy Salesforce ma ponad 60 milionów wizyt rocznie od klientów, którzy potrzebują pomocy w zakresie wsparcia produktu i zapytań dotyczących konta. Agentforce na stronie: help.salesforce.com zapewnia klientom spersonalizowaną obsługę 24/7, jednocześnie płynnie przenosząc pytania do pracowników z pełną historią sprawy i kontekstem w razie potrzeby. Od czasu uruchomienia w październiku, Agentforce rozwiązuje obecnie 83% zapytań klientów bez udziału człowieka, zmniejszył o połowę liczbę spraw wymagających interwencji pracowników i prawie podwoił średnią liczbę cotygodniowych rozmów.

91% małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) korzystających ze sztucznej inteligencji (AI) twierdzi, że zwiększa ona ich przychody – wynika z nowego badania Salesforce. Dane, zebrane od 3350 liderów małych i średnich przedsiębiorstw pokazują, w jaki sposób firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do napędzania swojego wzrostu. Inwestycje w AI są oznaką wzrostu Obecnie 75% małych i średnich przedsiębiorstw przynajmniej eksperymentuje ze sztuczną inteligencją, a rozwijające się firmy przodują w jej wdrażaniu (83%). Wydaje się, że ta luka będzie się powiększać – 78% rozwijających się małych i średnich firm planuje zwiększyć swoje inwestycje w sztuczną inteligencję w przyszłym roku, w porównaniu z 55% firm które słabną. Różne podejścia odzwierciedlają szersze priorytety biznesowe: podczas gdy firmy w stagnacji oraz w fazie spowolnienia koncentrują się głównie na pozyskiwaniu klientów, rozwijające się MŚP inwestują w poprawę doświadczeń klientów i możliwości technologiczne, które napędzają zrównoważony wzrost. Badanie Salesforce pokazało także najważniejsze priorytety małych i średnich przedsiębiorstw. Na pierwszych miejscach znalazły się: 1) Pozyskiwanie nowych klientów 2) Poprawa doświadczeń klientów 3) Poprawa rozwoju / szkolenia pracowników 4) Wdrażanie nowych narzędzi / technologii 5) Poprawa wykorzystania narzędzi / technologii, które firma już posiada. Liderzy MŚP, którzy nie wdrożyli sztucznej inteligencji, mogą nie dostrzegać jej powszechności. Podczas gdy 80% osób korzystających ze sztucznej inteligencji uważa, że technologia ta jest powszechnie stosowana wśród ich rówieśników, tylko jedna trzecia osób niebędących jej użytkownikami zgadza się z tym stwierdzeniem. – Sztuczna inteligencja wyrównuje szanse między małymi i średnimi firmami, a większymi przedsiębiorstwami – powiedział Kris Billmaier, EVP, Salesforce. – Małe i średnie firmy korzystające z AI widzą realne zyski w swoich operacjach, od poprawy wydajności, aż po silniejsze relacje z klientami. Ci, którzy zbyt długo zwlekają z inwestycją, ryzykują pozostanie w tyle, ponieważ pierwsi użytkownicy zwiększają swoją przewagę. Małe i średnie firmy korzystające ze sztucznej inteligencji dobrze oceniają perspektywy tej technologii: 78% z nich twierdzi, że będzie ona przełomem dla ich firmy. Już teraz 87% respondentów korzystających ze sztucznej inteligencji twierdzi, że pomaga im ona skalować operacje, a 86% widzi poprawę marż. Technologia ta przekształca zarówno funkcje związane z obsługą klienta, jak i funkcje operacyjne, z najważniejszymi przypadkami użycia, w tym: Optymalizacja kampanii marketingowych Generowanie treści Zautomatyzowane rekomendacje dla klientów Narzędzia wyszukiwania w języku naturalnym Zautomatyzowane chatboty serwisowe Zespoły serwisowe skracają czas rozwiązywania spraw, podczas gdy zespoły sprzedażowe wykorzystują sztuczną inteligencję do automatycznego przygotowywania spersonalizowanych wiadomości e-mail dotyczących potencjalnych klientów i rekomendowania przedstawicielom kolejnych działań. Zespoły marketingowe zwiększają współczynniki konwersji dzięki punktacji leadów opartej na sztucznej inteligencji, zmniejszają wskaźniki rezygnacji z subskrypcji dzięki zautomatyzowanym listom e-mailowym i nie tylko. Jak wiodące małe i średnie firmy maksymalizują sukces AI Badanie identyfikuje również wyraźne wzorce w tym, jak odnoszące sukcesy małe i średnie firmy podchodzą do wdrażania sztucznej inteligencji. Najpierw dane Systemy AI są szkolone i stale wykorzystują dane, więc jakość danych bezpośrednio determinuje wyniki. Niedokładne dane mogą prowadzić do szkodliwych błędów. 74% rozwijających się MŚP zwiększa inwestycje w zarządzanie danymi, w porównaniu do 47% firm będących w stagnacji oraz w fazie spowolnienia. Zintegrowane podejście Gdy systemy płynnie ze sobą współpracują, sztuczna inteligencja może uzyskiwać dostęp do danych i działać na ich podstawie w całej firmie – od sprzedaży i marketingu, po usługi i back office. W porównaniu do małych i średnich firm o malejących przychodach, te rozwijające się dwukrotnie częściej posiadają zintegrowany stos technologiczny (66% vs 32%), unikając problemów związanych z silosowymi danymi i nieefektywnością typową dla posiadania wielu samodzielnych aplikacji. Bezpieczeństwo i zaufanie Bezpieczeństwo jest największym wyzwaniem technologicznym dla małych i średnich przedsiębiorstw, co odzwierciedla rosnącą wagę zarządzania wrażliwymi danymi biznesowymi w miarę rozszerzania możliwości AI przez MŚP. Kształtuje to ich decyzje zakupowe: 81% liderów MŚP twierdzi, że wydałoby więcej na technologię od zaufanych dostawców. Następna fala: Agenci AI Fundamenty budowane obecnie przez małe i średnie firmy – takie jak zarządzanie danymi, zintegrowane systemy, bezpieczeństwo i zaufane partnerstwa – również pozycjonują te firmy na następną falę sztucznej inteligencji: agentów, którzy mogą uczyć się, dostosowywać i podejmować działania w całej firmie. – Kiedy małe i średnie firmy stosują najlepsze praktyki AI, nie tylko optymalizują swoją obecną technologię. Przygotowują się również na nadchodzącą erę agentów AI, w której agenci mogą wykonywać pracę, wyszukując odpowiednie dane, analizując je w celu sformułowania planu, a następnie wykonując plan – bez interwencji człowieka – dodałł Billmaier. – Małe i średnie firmy, które zbudowały silne fundamenty, są doskonale przygotowane do korzystania z rozwiązań takich jak Agentforce w celu zwiększenia liczby pracowników, skalowania siły roboczej i obniżenia kosztów. Metodologia Dane zawarte w niniejszym raporcie pochodzą z podwójnie anonimowej ankiety przeprowadzonej od 3 sierpnia do 16 września 2024 roku. Ankieta wygenerowała 3350 odpowiedzi od liderów małych, średnich i rozwijających się firm (zatrudniających do 200 pracowników) z Ameryki Północnej, Ameryki Łacińskiej, Azji i Pacyfiku oraz Europy. Więcej informacji demograficznych można znaleźć w pełnym raporcie „Small & Medium Business Trends”. Przeczytaj także, aby dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji i jej zastosowaniu w biznesie: CIO a sztuczna inteligencja – zaledwie 11% z nich wdrożyło w pełni AI – Sprawdź, dlaczego większość CIO nie wdrożyła jeszcze pełnych rozwiązań AI i jakie wyzwania stoją przed liderami technologii. Darmowe szkolenia z AI i certyfikaty dla wszystkich chętnych – Odkryj, jak zdobyć wiedzę na temat AI za darmo i uzyskać certyfikat, który wzmocni Twoje kompetencje zawodowe. 5 typów osobowości z różnym podejściem do wykorzystania AI – Poznaj różne postawy wobec AI i dowiedz się, jak podejście ludzi wpływa na efektywność wdrożenia tej technologii w organizacjach. Nowe możliwości Slack – agenci AI, lepsze wyszukiwanie czy szablony – Dowiedz się, jak najnowsze funkcje AI w Slacku mogą zwiększyć produktywność zespołu i usprawnić komunikację.

19 czerwca 2024 roku miała miejsce kolejna edycja Salesforce World Tour Essentials. Największa w Polsce oficjalna konferencja poświęcona Salesforce odbyła się na Stadionie PGE Narodowym w Warszawie. Tegoroczna edycja skupiła się na rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji, takich jak np. Einstein Copilot, które mają ogromny potencjał w automatyzacji i skalowaniu procesów biznesowych. Uczestnicy mogli spodziewać się prezentacji dotyczących systemu CRM oraz nowości AI wdrożonych w rozwiązania takie jak przykładowo Salesforce Data Cloud, Slack oraz Tableau. Wydarzenie obejmowało sesje, warsztaty, prezentacje oraz panele dyskusyjne organizowane przez Salesforce we współpracy z Partnerami i Klientami. Uczestnicy mieli możliwość zobaczenia interaktywnych demonstracji produktów Salesforce, a także uczestnictwa w inspirujących sesjach prowadzonych przez ekspertów branżowych. Sztuczna inteligencja i networking na Salesforce World Tour Essentials 2024 Jednym z głównych tematów wydarzenia była sztuczna inteligencja i jej zastosowanie w różnych branżach. Program dnia obejmował ponad 30 sesji tematycznych, skierowanych do różnych sektorów, takich jak finanse, handel, IT, media i komunikacja, edukacja oraz organizacje non-profit. Nie zabrakło również aktywnego udziału partnerów Salesforce oraz grup Trailblazer Community, a całość dopełniła z możliwość networkingu i bezpośrednich rozmów z ekspertami. Otwierająca prezentacja rozpoczęła się o godzinie 9:45, a całe wydarzenie zakończyło się około godziny 18. Dodatkowo, wydarzenie oferowało symultaniczne tłumaczenie na język polski i angielski, co umożliwiło szerokie uczestnictwo międzynarodowych gości. W trakcie konferencji zaprezentowano również przykłady zastosowań technologii Salesforce przez czołowe polskie firmy, co pokazało, jak narzędzia te pomagają w przekształcaniu działalności biznesowej i osiąganiu niezwykłych wyników. Wideorelacja z wydarzenia Organizatorka wydarzenia, Magdalena Błaszczyk, Marketing Lead CEE z Salesforce, podkreślała, że przygotowania do tej edycji były wyjątkowo intensywne, aby zapewnić najwyższy poziom merytoryczny i organizacyjny. Ostateczny efekt udało się uwiecznić w krótkiej relacji z wydarzenia, w której wypowiedzieli się również uczestnicy obecni na konferencji. Zapraszamy do oglądania!

Decyzja o wdrożeniu nowych systemów informatycznych, takich jak ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), MES (Manufacturing Execution System), WMS (Warehouse Management System), BI (Business Intelligence) czy e-commerce, to poważny krok w strategii każdej firmy. Znajomość rynku, na którym operuje firma, jest kluczowa dla pomyślnego przebiegu tego procesu. W poniższym artykule przyjrzymy się, dlaczego wiedza o rynku jest niezbędna oraz jakie aspekty należy wziąć pod uwagę przy planowaniu wdrożenia. Rola badań rynkowych w procesie wdrożenia Badania rynkowe to fundament skutecznego wdrożenia systemów informatycznych. Dzięki nim firma może: Lepiej zrozumieć potrzeby swoich klientów i dostosować systemy do ich oczekiwań. Śledzić, jakie technologie są popularne i efektywne w branży. Analizować działania konkurencji i wyciągać z nich wnioski. Wybierać dostawców i partnerów technologicznych na podstawie realnych danych, a nie domysłów. Przykładowo, przedsiębiorstwo z branży produkcyjnej planujące wdrożenie systemu MES może poprzez badania dowiedzieć się, jakie rozwiązania są najczęściej stosowane i które z nich przynoszą największe korzyści. Analogicznie, firma działająca w sektorze e-commerce może lepiej zrozumieć, jakie funkcje CRM są kluczowe dla zwiększenia satysfakcji klientów. Koszty i czas wdrożenia – nieuniknione wyzwania Każde wdrożenie wiąże się z określonymi kosztami oraz czasem potrzebnym na jego realizację. Brak odpowiedniej wiedzy rynkowej może prowadzić do błędów takich jak: Niedoszacowanie kosztów, co może nadwyrężyć budżet firmy. Przekroczenie planowanego czasu wdrożenia, co może skutkować opóźnieniami w codziennej działalności operacyjnej. Realistyczne oszacowanie kosztów i czasu wdrożenia możliwe jest dzięki znajomości rynku i analizie doświadczeń innych firm. Na przykład, raporty branżowe mogą okazać się doskonałym źródłem informacji o typowych wyzwaniach związanych z wdrożeniem systemu WMS w branży logistycznej czy systemu BI w sektorze finansowym. Dzięki temu firma może lepiej przygotować się na potencjalne trudności i lepiej zarządzać ryzykiem. Aktualne trendy w różnych segmentach rynku W branży technologicznej trendy zmieniają się dynamicznie. Znajomość aktualnych trendów jest kluczowa, aby firma mogła wdrożyć rozwiązania, które będą nie tylko aktualne, ale także przyszłościowe. Przykłady trendów to: ERP: Rosnąca popularność rozwiązań chmurowych, które oferują elastyczność i skalowalność. CRM: Automatyzacja procesów marketingowych i sprzedażowych oraz integracja z mediami społecznościowymi. MES: Wzrost znaczenia Internetu Rzeczy (IoT) w monitorowaniu i optymalizacji produkcji. WMS: Zastosowanie robotyki i automatyzacji w zarządzaniu magazynami. BI: Real-time analytics i wykorzystanie big data do lepszego podejmowania decyzji biznesowych. E-commerce: Personalizacja doświadczeń zakupowych klientów oraz integracja z platformami mobilnymi. Znajomość tych trendów pozwala firmom na lepsze dopasowanie wdrażanych rozwiązań do zmieniającego się otoczenia biznesowego i technologicznego. Preferencje firm i użytkowników Kluczowym aspektem każdego wdrożenia jest zrozumienie potrzeb i oczekiwań użytkowników końcowych. To oni będą na co dzień korzystać z nowych systemów, dlatego ich opinie są niezwykle cenne. Firmy powinny zwrócić uwagę na m.in.: Intuicyjność interfejsu użytkownika: Systemy muszą być łatwe w obsłudze, aby użytkownicy mogli szybko i efektywnie z nich korzystać. Możliwości personalizacji: Umożliwienie dostosowania systemu do indywidualnych potrzeb użytkowników zwiększa ich zadowolenie i efektywność. Wsparcie techniczne i szkolenia: Dostępność wsparcia technicznego i odpowiednich szkoleń jest kluczowa dla płynnego wdrożenia i późniejszego użytkowania systemu. Przeprowadzenie ankiet wśród pracowników oraz analizowanie feedbacku od firm, które już korzystają z danego rozwiązania, może dostarczyć cennych informacji, które wpłyną na wybór najbardziej odpowiedniego systemu. Podsumowanie Znajomość rynku jest nieodzownym elementem sukcesu wdrożenia nowego oprogramowania w firmie. Pozwala na lepsze zrozumienie oczekiwań klientów, analizę konkurencji, realistyczne oszacowanie kosztów i czasu wdrożenia, a także wybór odpowiednich technologii i dostawców. Wiedza ta jest kluczowa dla każdej firmy, niezależnie od branży, w której działa. Aby pogłębić swoją wiedzę na temat rynku i lepiej przygotować się do wdrożenia nowych systemów, warto pobrać kompleksowy raport branżowy „Synergia w branży ERP 2024”. Materiał ten dostarcza cennych informacji na temat wyzwań, kosztów, czasu wdrożenia, trendów oraz preferencji firm i użytkowników. Zapraszamy do pobrania raportu na stronie www.myerp.pl/raport. 👈🏻  

Generatywna sztuczna inteligencja zdobywa coraz większą popularność w różnych sektorach gospodarki, w tym w handlu detalicznym, marketingu, obsłudze klienta oraz wśród małych i średnich przedsiębiorstw. Raport Salesforce wskazuje na rosnące zainteresowanie i zastosowanie AI w celu personalizacji doświadczeń, poprawy efektywności i zwiększenia przychodów. Jednocześnie, przedsiębiorstwa borykają się z wyzwaniami związanymi z integracją danych i zapewnieniem etycznego wykorzystania technologii. Retail Z nowego raportu Salesforce oraz Retail AI Council wynika, że sprzedawcy detaliczni chętnie stosują generatywną sztuczną inteligencję w celu personalizacji oraz poprawy doświadczeń zakupowych w sklepach stacjonarnych i online. Jednak prawie połowa z 1300 ankietowanych sprzedawców ma trudności z wykorzystaniem swoich danych, a tylko 42% łączy różne silosy danych – co może prowadzić do nieskutecznych lub niedokładnych wyników dostarczanych przez sztuczną inteligencję (AI). Liczby nie kłamią: Sprzedawcy detaliczni szukają generatywnej sztucznej inteligencji do personalizacji i obsługi klienta Branża sprzedaży detalicznej nie stroni od wdrażania sztucznej inteligencji: Ankietowani dyrektorzy szacują, że 36% ich pracowników już dziś korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, a liczba ta ma wzrosnąć do 45% do końca 2025 roku. 93% sprzedawców detalicznych twierdzi, że już teraz wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do pewnego rodzaju personalizacji, takiej jak spersonalizowane wiadomości e-mail i rekomendacje produktów. 81% respondentów zgłosiło również posiadanie dedykowanego budżetu na sztuczną inteligencję, z czego średnio 50% przeznaczono na generatywną sztuczną inteligencję. Trzy główne obszary, w których sprzedawcy detaliczni planują wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję to obsługa klienta, marketing i operacje sklepowe. Detaliści traktują priorytetowo użycie AI związane z obsługą klienta oraz chcą rozszerzenia jej działalności o wysoce spersonalizowane, zautomatyzowane wiadomości i treści przeznaczone do szybkiego wysyłania do klientów. Po obsłudze klienta, drugim najważniejszym przypadkiem użycia AI w handlu detalicznym jest tworzenie konwersacyjnych, cyfrowych asystentów zakupów, którzy polecają produkty kupującym tworząc odpowiedzi w języku naturalnym. Detaliści zmagają się ze strategiami dotyczącymi danych Jak wynika z badania, sprzedawcy detaliczni rozumieją znaczenie danych, ale wielu z nich wciąż pracuje nad tym, jak ujednolicić wszystkie informacje i zbudować pojedynczy widok swoich klientów tak, aby odblokować bardziej efektywne wyniki generatywnej sztucznej inteligencji. Tylko 17% respondentów stwierdziło, że posiada kompletny, całościowy obraz swoich klientów i skutecznie wykorzystuje swoje dane. 49% wciąż znajduje się na wstępnym etapie budowania lub nawet rozważania stworzenia pełnego profilu danych klienta. Niezdolność do ujednolicenia i zharmonizowania danych oznacza, że generatywny model sztucznej inteligencji sprzedawcy detalicznego może dostarczać nieskuteczne lub niedokładne wyniki oraz odpowiedzi, które są toksyczne i  mogą zawierać uprzedzenia społeczne. Mimo że 67% sprzedawców detalicznych twierdzi, że jest w stanie w pełni przechwytywać dane klientów, tylko 39% uważa, że jest w stanie w pełni oczyścić te dane, a tylko 42% twierdzi, że jest w stanie je w pełni zharmonizować. Wielu sprzedawców detalicznych ma również trudności z wykorzystywaniem swoich danych do podejmowania decyzji (40%) i udostępniania swoich danych (47%), co wskazuje, że wielu sprzedawców detalicznych ma znaczną ilość silosowych danych, które nie są wykorzystywane do skutecznego generowania wyników sztucznej inteligencji. Zaufanie i etyka mają coraz większe znaczenie dla przyjęcia generatywnej AI Sprzedawcy detaliczni są świadomi zagrożeń dla bezpieczeństwa i zaufania związanych z generatywną sztuczną inteligencją. Na szczęście są też gotowi na ich rozwiązanie i już podejmują kroki w tym kierunku. Połowa (50%) ankietowanych sprzedawców twierdzi, że jest w stanie w pełni przestrzegać standardów bezpieczeństwa danych i przepisów dotyczących prywatności danych. Sprzedawcy detaliczni deklarują stronniczość, gdy algorytmy sztucznej inteligencji generują uprzedzone wyniki lub odpowiedzi, jako największe ryzyko związane z korzystaniem z generatywnej sztucznej inteligencji – połowa respondentów zauważyła, że jest to dla nich powód do niepokoju. Oprócz stronniczości sprzedawcy detaliczni postrzegają halucynacje AI (38%) i toksyczność wyników (35%) jako główne zagrożenia. 62% respondentów uważa, że posiada wytyczne dotyczące przejrzystości, bezpieczeństwa danych i prywatności, jeśli chodzi o etyczne wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji, a także posiada zobowiązania dotyczące wiarygodnych i bezstronnych wyników. Marketing Salesforce, globalny lider w dziedzinie CRM, opublikował nowy raport State of Marketing, dzieląc się w nim spostrzeżeniami zebranymi od ponad 4800 liderów marketingu z 29 krajów – w tym 150 z Polski. Raport opisuje najnowsze trendy dotyczące tego, w jaki sposób marketerzy oceniają i wdrażają sztuczną inteligencję do swoich działań. Opisuje także podejście do pozyskiwania danych, utrzymania i strategii rozwoju używanych aplikacji. Raport dotyka także problemu zapewnienia zaufania klientów i bezpieczeństwa ich danych. Kluczowe wnioski z badań: Priorytety w marketingu. Marketerzy stale rozwijają swoje praktyki w wysoce konkurencyjnym otoczeniu. Szukają sztucznej inteligencji – zarówno generatywnej, jak i predykcyjnej – aby pomóc w personalizacji na dużą skalę oraz zwiększyć swoją wydajność. Wdrożenie / wykorzystanie sztucznej inteligencji jest priorytetem nr 1 marketerów w skali globalnej, a także ich największym wyzwaniem. W Polsce marketerzy mają dokładnie ten sam priorytet, jednak z lokalnej perspektywy największym wyzwaniem są przestarzałe narzędzia i technologie. Marketerzy wzmacniają swoje zasoby danych. Firmy od dawna zmagają się z łączeniem różnych punktów danych w celu tworzenia spójnych, spersonalizowanych doświadczeń w podróży klienta. Jednak w miarę deprecjacji plików cookie stron trzecich i rozprzestrzeniania się sztucznej inteligencji, zadanie to staje się coraz bardziej krytyczne i trudne. Zaledwie 30% pracowników działów marketingu w Polsce jest w pełni zadowolonych ze swojej zdolności do ujednolicania źródeł danych klientów. 50% z nich ma dostęp do danych w czasie rzeczywistym np. w celu przeprowadzenia kampanii, jednak aż 61% polskich marketerów potrzebuje do tego pomocy działu IT. Marketerzy w Polsce stosują średnio dziewięć różnych taktyk w celu gromadzenia danych, przy czym wykorzystanie danych dotyczących klienta jest najbardziej powszechne. Na tym tle Polska nie różni się od reszty świata. Marketerzy wykorzystują sztuczną inteligencję jednak myślą o zaufaniu do niej. Marketerzy zamierzają stosować sztuczną inteligencję w swoich działaniach z odpowiednimi danymi, ale obawiają się o bezpieczeństwo. Już 82% marketerów w Polsce eksperymentuje lub w pełni wdrożyło sztuczną inteligencję do swoich przepływów pracy. Wdrożenie sztucznej inteligencji jest jednak punktem różnicującym: zespoły marketingowe osiągające wysokie wyniki są 1,6x bardziej skłonne do pełnego wdrożenia sztucznej inteligencji w swoich działaniach, niż zespoły osiągające słabsze wyniki. Trzy najpopularniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji wśród marketerów w Polsce to: automatyzacja interakcji z klientami, analiza wydajności oraz automatyzacja integracji danych. Dla przykładu w wielu innych krajach jednym z głównych przypadków użycia sztucznej inteligencji jest zautomatyzowane generowanie kontentu. Pełna personalizacja to jeszcze proces, który trwa. Aby sprostać rosnącym oczekiwaniom klientów w zakresie personalizacji, marketerzy wykraczają poza szerokie segmentacje odbiorców, takie jak lokalizacja lub wiek, w kierunku bardziej szczegółowych identyfikatorów, takich jak indywidualne preferencje lub wcześniejsze interakcje. Istnieje również różnica między tym, jak dostosowują się do tego zespoły marketingowe o najwyższych i najniższych wynikach. Zespoły osiągające najlepsze wyniki w Polsce w pełni personalizują średnio 5 kanałów. Zespoły ze słabszymi wynikami w pełni personalizują 4 kanały. Marketerzy poszukują ujednoliconej analityki. Nie brakuje źródeł danych, ale wykorzystanie ich do pracy jest wciąż wyzwaniem – zwłaszcza gdy wymaga holistycznego lub długoterminowego spojrzenia na dane. Tylko 44% zespołów marketingu w Polsce śledzi wartość klienta w całym okresie jego życia (CLV). Jednocześnie aż 94% z nich twierdzi, że ma jasny obraz wpływu marketingu na przychody. Głębsze relacje powstają dzięki marketingowi opartemu na kontach (ABM) i programom lojalnościowym. Firmy coraz częściej sięgają po strategie takie jak ABM i programy lojalnościowe w celu lepszego pozyskiwania i utrzymywania klientów. Jednak wiele źródeł informacji z tych programów pozostaje rozproszonych, podobnie jak doświadczenia klientów. Tylko 51% marketerów w Polsce twierdzi, że dane lojalnościowe są w pełni zintegrowane we wszystkich punktach kontaktu. 45% z nich twierdzi, że funkcje programu lojalnościowego są dostępne we wszystkich punktach kontaktu. Marketerzy B2B w Polsce używają ABM do pozyskiwania klientów, ale mniej niż połowa używa go do upsellingu i cross-sellingu, odpowiednio to 40% i 58%. AI w MŚP Niedawna ankieta przeprowadzona wśród 600 specjalistów IT ujawniła, że małe i średnie firmy (sektor MŚP) są bardziej przekonane do sztucznej inteligencji i korzyści z niej płynących, niż duże przedsiębiorstwa. Zdecydowana większość (95%) specjalistów IT pracujących w sektorze MŚP czuje się pewnie, jeśli chodzi o wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w swojej pracy i widzi większe możliwości wzrostu przychodów dzięki tej technologii. Rozwój nowej technologii generatywnej sztucznej inteligencji demokratyzuje innowacje i pozwala małym i średnim firmom konkurować na bardziej wyrównanych warunkach. Badania pokazują, że dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji małe i średnie firmy już teraz uzyskują głębszy wgląd w biznes, zwiększają przychody oraz poprawiają jakość obsługi klienta. Małe i średnie firmy napędzają wzrost dzięki sztucznej inteligencji, podczas gdy duże przedsiębiorstwa koncentrują się na wydajności operacyjnej. Trzy najważniejsze korzyści ze sztucznej inteligencji dla małych i średnich firm: Lepszy wgląd w biznes Zwiększenie przychodów Lepsza obsługa klienta Trzy największe korzyści ze sztucznej inteligencji dla dużych przedsiębiorstw: Automatyzacja rutynowych zadań Zwiększenie wydajności Lepsza obsługa klienta Duże przedsiębiorstwa zmagają się ze wdrażaniem nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, częściej niż małe i średnie firmy Zespoły IT w dużych przedsiębiorstwach pięciokrotnie częściej, niż zespoły IT w małych i średnich firmach, zmagają się z takimi problemami, jak równoważenie szybkości, wartości biznesowej i bezpieczeństwa, które mają miejsce podczas wdrażania nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja. Ponad dwukrotnie częściej martwią się także o to, że infrastruktura zarządzania danymi w ich organizacji, podobnie infrastruktura ds. bezpieczeństwa nie nadążą za zapotrzebowaniem na innowacje. Obsługa klienta Nowy raport State of Service, dzieląc się spostrzeżeniami ponad 5 500 specjalistów ds. obsługi klienta w 30 krajach – w tym 200 z Polski. Raport opisuje priorytety, wyzwania i strategie kształtujące obsługę klienta, w tym sposoby, w jaki zespoły wykorzystują sztuczną inteligencję oraz dane w celu zwiększenia przychodów, wydajności i zadowolenia klientów w obliczu rosnących oczekiwań. Kluczowe wnioski: Organizacje stawiają na sztuczną inteligencję w celu zwiększenia wydajności. Chcąc skalować usługi bez utraty jakości, organizacje coraz częściej sięgają po sztuczną inteligencję. 82% organizacji usługowych w Polsce wykorzystuje lub ocenia możliwości sztucznej inteligencji. 79% organizacji usługowych w Polsce planuje w tym roku zwiększyć inwestycje w sztuczną inteligencję. Trzy najważniejsze przypadki wykorzystania AI w usługach w Polsce: odpowiedzi serwisowe, zautomatyzowane podsumowania i raporty, inteligentni asystenci dla klientów/ inteligentni asystenci dla agentów. 93% specjalistów ds. usług w Polsce korzystających ze sztucznej inteligencji twierdzi, że oszczędza ona ich czas. Organizacje usługowe podwajają przychody. Trend postrzegania usług jako czynnika generującego przychody, a nie centrum kosztów, znacznie przyspiesza. 74% organizacji w Polsce oczekuje, że usługi przyniosą w tym roku większe przychody. 77% organizacji usługowych w Polsce spodziewa się większego budżetu w tym roku. 66% organizacji usługowych w Polsce spodziewa się zwiększenia zatrudnienia w tym roku. Rosnące wymagania wywierają presję na zespoły obsługi. Wraz ze wzrostem oczekiwań klientów, pracownicy działów wsparcia kontrahenta odczuwają coraz silniejszą presję. Pracownicy działów obsługi klienta w Polsce poświęcają średnio zaledwie 35% swojego czasu na pomoc klientom. 69% organizacji usługowych w Polsce spodziewa się wzrostu liczby spraw w przyszłym roku. 81% specjalistów ds. usług w Polsce twierdzi, że klienci są bardziej wymagający niż kiedyś. Obsługa klienta zwiększa swoje możliwości w zakresie danych. Organizacje usługowe zwiększają swoje wysiłki w zakresie integracji danych, aby zasilić zasoby pracowników i systemy sztucznej inteligencji. 88% specjalistów ds. usług w Polsce twierdzi, że lepszy dostęp do danych z innych zespołów poprawiłby jakość udzielanego wsparcia. 74% organizacji usługowych w Polsce zamierza w tym roku zwiększyć inwestycje w integrację danych. SI w pracy biurowej Według najnowszych badań przeprowadzonych przez Slack, firmę należącą do Salesforce, wykorzystanie narzędzi AI w miejscu pracy wzrosło w ostatnim kwartale aż o 24%. Badanie pokazuje też średni czas, jaki pracownicy biurowi spędzają na żmudnych i rutynowych zadaniach o niskiej wartości biznesowej. Kluczowe wnioski płynące z badania: Wykorzystanie sztucznej inteligencji w miejscu pracy wzrosło o 24% w ostatnim kwartale, a 1 na 4 pracowników biurowych zgłosił, że wypróbował narzędzia sztucznej inteligencji do pracy w styczniu 2024 r., w porównaniu do 1 na 5 we wrześniu 2023 r. Około 80% osób korzystających ze sztucznej inteligencji twierdzi, że ta technologia poprawia ich produktywność. Pomimo tego opinie pracowników biurowych nadal pozostają mieszane – 42% z nich twierdzi, że są podekscytowani możliwością wykorzystania sztucznej inteligencji i automatyzacji do obsługi zadań w ich obecnej pracy, 31% jest neutralnych, a 27% zaniepokojonych wykorzystaniem AI. Niemal wszyscy członkowie kadry kierowniczej odczuwają presję na integrację narzędzi AI w swojej organizacji, przy czym połowa wszystkich członków kadry kierowniczej twierdzi, że odczuwa wysoki priorytet na wdrażanie narzędzi AI. Pracownicy biurowi w firmach, które wydały wytyczne dotyczące sposobu korzystania ze sztucznej inteligencji, są prawie sześć razy bardziej skłonni do eksperymentowania z narzędziami AI, w porównaniu z pracownikami biurowymi, których firmy nie mają wytycznych dotyczących korzystania z AI. Pracownicy biurowi zgłaszają, że spędzają 41% czasu na zadaniach, które są „niskiej wartości, powtarzalne lub nie mają znaczącego wkładu w ich podstawowe aktywności zawodowe”. Wskazuje to na wyraźną szansę dla narzędzi sztucznej inteligencji i automatyzacji, aby pomóc pracownikom biurowym skoncentrować swoją energię z dala od „pracy nad pracą” i na bardziej wartościowych działaniach. Jak pracownicy biurowi postrzegają AI i kto z niej korzysta? W najnowszym badaniu Slack – przeprowadzonej wśród ponad 10 000 pracowników biurowych na całym świecie – wykazano, że przyjęcie narzędzi AI w miejscu pracy przyspieszyło o 24% w porównaniu z poprzednim kwartałem, przy czym 1 na 4 zatrudnionych zgłosił, że wypróbował narzędzia AI do pracy w styczniu 2024 r., w porównaniu z 1 na 5 we wrześniu 2023 r. Z kolei 1 na 3 pracowników biurowych korzystał w swojej pracy z narzędzi do automatyzacji. Spośród osób, które korzystały ze sztucznej inteligencji i narzędzi do automatyzacji pracy, około 80% twierdzi, że technologia ta już poprawia ich produktywność. Najważniejsze zadania, w których pracownicy biurowi dostrzegają obecnie największą wartość sztucznej inteligencji, to pomoc w pisaniu, automatyzacja przepływu pracy i podsumowywanie treści. Wielu pracowników biurowych jest entuzjastycznie nastawionych do potencjału AI w zakresie poprawy ich efektywności w pracy, a 42% twierdzi, że są podekscytowani pomysłem wykorzystania AI do realizacji zadań służbowych. Jednocześnie 27% twierdzi, że obawia się, czy te narzędzia poradzą sobie z typowymi zadaniami w miejscu pracy, a dodatkowe 31% mówi, że ich odczucia są neutralne i czekają na rozwój sytuacji. Większość (81%) kadry kierowniczej odczuwa pilną potrzebę włączenia generatywnej sztucznej inteligencji do swoich organizacji, a 50% liderów zgłasza wysoki stopień pilności. Jednak prawie połowa wszystkich respondentów (43%) twierdzi, że nie otrzymała żadnych wskazówek od swoich liderów lub organizacji na temat korzystania z narzędzi AI w pracy. Podsumowanie Generatywna sztuczna inteligencja staje się kluczowym narzędziem w wielu branżach, w tym w handlu detalicznym, marketingu i obsłudze klienta. Raporty Salesforce pokazują, że przedsiębiorstwa aktywnie wdrażają AI w celu personalizacji i poprawy wydajności, jednak często napotykają na trudności związane z zarządzaniem danymi i zapewnieniem etycznych standardów. Pomimo tych wyzwań, małe i średnie firmy coraz częściej wykorzystują AI do zdobywania przewagi konkurencyjnej, a pracownicy biurowi dostrzegają korzyści płynące z automatyzacji rutynowych zadań.    

Systemy ERP i systemy CRM to dwa podstawowe typy oprogramowania, z których przedsiębiorstwa korzystają przy prowadzeniu biznesu. Oba systemy pomagają w zarządzaniu i optymalizacji procesów zachodzących w firmie. Każdy z nich zaspokoją jednak inne potrzeby organizacji. Oba oprogramowania mogą być wykorzystywane w firmie jedocześnie, mogą się wzajemnie przenikać i uzupełniać. System ERP – co to takiego? Systemy ERP (Enterprise Resource Planning) to narzędzia informatyczne, które usprawniają zarządzanie zasobami całego przedsiębiorstwa. Są to oprogramowania, które pozwalają na integrację wszystkich obszarów przedsiębiorstwa niezależnie od tego, w jakiej branży działa. Zazwyczaj składają się z takich modułów jak sprzedaż, zamówienia, magazyn, produkcja, zarządzanie pracownikami, kadry i płace oraz dokumentacja. Jednym z najważniejszych celów korzystania z systemu ERP jest uporządkowanie, usprawnienie i optymalizacja wielu firmowych procesów. System ERP sprawdzi się zarówno w dużych przedsiębiorstwach, jak i w mniejszych firmach. To bardzo dobry sposób na przyspieszenie realizacji zamówień internetowych. Na rynku dostępnych jest wiele systemów ERP. Między innymi są to systemy takie jak enova365 czy Symfonia. System CRM – co to takiego? Systemy CRM (Customer Relationship Management) to narzędzia, które umożliwiają zarządzanie kontaktami z klientami w firmie. Oprogramowanie pomaga usprawnić komunikację między przedsiębiorstwem a odbiorcami produktów czy usług. Poprawnie dopasowany system CRM umożliwia prowadzenie efektywnych działań w zakresie marketingu, sprzedaży i serwisu. Moduł CRM enova365 – LINK  System ERP i CRM – podobieństwa Systemy ERP i CRM częściowo są do siebie podobne. Oba oprogramowania służą do poprawy jakości funkcjonowania danej firmy. Zakres CRM jest jednak znacznie mniejszy. Systemy CRM tak jak systemy ERP pozwalają na dynamizacje poszczególnych procesów w przedsiębiorstwie, jednak ich zasięg jest znacznie mniejszy. W przeciwieństwie do systemów ERP, systemy CRM usprawniają transakcje handlowo-usługowe, ułatwiają pracę działu marketingu i pozwalają na utrzymanie pozytywnych relacji z klientami. Różnice między ERP a CRM są zasadnicze. Te pierwsze systemy w większym stopniu skupiają się na stronie działalności firmy, której nie widać z perspektywy klienta. Natomiast działalność systemów CRM widoczna jest na zewnątrz, gdyż dotyczy takich obszarów, jak marketing czy współpraca z klientami. Systemy ERP i CRM – różnice Systemy ERP i CRM mogą się wzajemnie uzupełniać. Główne różnice między systemami związane są z obszarami przedsiębiorstwa, w którym zostały włączone. Systemy ERP skupiają się na procesach wewnętrznych firmy, tych których nie widać od strony klienta, skupiają się na obniżeniu kosztów prowadzenia działalności. Systemy CRM w większym stopniu skupiają się na generowaniu przychodów dla przedsiębiorstwa. Oba systemy zostały stworzone z myślą o obniżaniu kosztów i generowaniu zysków. Można więc stwierdzić, że oba te systemy są jednakowo potrzebne do skutecznego i dynamicznego funkcjonowania firmy. Aby jednocześnie zwiększać zyski, optymalizować zarządzanie wydatkami i obniżać koszty zaleca się wprowadzić oba systemy jednocześnie. Takie wdrożenie pozwoli na zapewnienie przedsiębiorstwu dynamicznego rozwoju i wzrostu rynku. Który system wybrać? Zdarzają się jednak sytuacje w których nie możemy pozwolić sobie na wprowadzenie obu systemów jednocześnie. W takim wypadku warto wybrać rozwiązanie które w danym momencie jest bardziej potrzebne w firmie. Przedsiębiorstwa mniejsze, szczególnie te skupione na działalności usługowej mogą zacząć od wprowadzenia systemu CRM, który umożliwi pozyskanie nowych i utrzymanie dotychczasowych klientów. Pomoże to umocnić wizerunek firmy na zewnątrz. Z kolei dla przedsiębiorstw, których działalność opiera się na obrocie towarowym zaleca się wprowadzić najpierw system ERP w celu zyskania kontroli nad magazynami, sprzedażą i produkcją. Podsumowując wprowadzenie obu systemów pomoże usprawnić funkcjonowanie firmy. Wprowadzenie ich pozwala na: zwiększenie zysków z prowadzenia działalności, poprawienie wizerunku firmy na zewnątrz, kontrolę na procesami magazynowymi i sprzedażowymi, minimalizację kosztów i strat, dynamiczny rozwój przedsiębiorstwa, automatyzację procesów (uniknięcie wykonywania tej samej czynności dwukrotnie), możliwość poszerzenia zakresu usługi firmy.

Pakiet Pro Suite pomaga małym firmom w pełni wykorzystać możliwości systemu CRM, łącząc funkcje marketingowe, sprzedażowe, usługowe i handlowe w jednym prostym, nieszablonowym rozwiązaniu. Salesforce wprowadził do swojej oferty pakiet Pro Suite – to elastyczne, skalowalne rozwiązanie typu „wszystko w jednym”, które pomaga małym firmom rozpocząć działalność i skalować ją w wraz z upływem czasu i rozwojem. Pakiet Pro Suite, oparty na platformie Einstein 1 i chmurze danych Salesforce, pomaga klientom rozwijać działalność dzięki gotowemu do użycia i łatwemu do wdrożenia rozwiązaniu. Pakiet Pro Suite obejmuje  takie funkcje jak np. łatwe wdrażanie z przewodnikiem po funkcjach pakietu, szablony raportów, wstępnie zbudowane pulpity nawigacyjne i wbudowaną sztuczną inteligencję. Rozwiązanie umożliwia pracownikom małych firm szybką obsługę kluczowych zadań, takich jak śledzenie potencjalnych klientów, zarządzanie sprawami obsługi klienta, wysyłanie wiadomości e-mail od klientów, zbieranie płatności bezpośrednich i wiele innych.  Oprócz funkcjonalności pakietu Starter Suite, pakiet Pro Suite zapewnia zaawansowane funkcje i większe możliwości dostosowywania, takie jak automatyzacja przepływu pracy i procesów, prognozowanie i wycena sprzedaży oraz czat na żywo do obsługi klienta. Pro Suite pozwala: Zwiększyć generowanie leadów dzięki szablonom kampanii, personalizacji treści i analizie wydajności tak, aby dotrzeć do właściwych potencjalnych klientów z właściwym komunikatem, we właściwym czasie. Przyspieszać sprzedaż dzięki prognozowaniu, wycenie i bezpośrednim płatnościom online w celu usprawnienia gromadzenia przychodów. Szybko odpowiadać na pytania klientów dzięki funkcjom czatu i przesyłania wiadomości dostępnym w witrynach i aplikacjach. Rozszerzyć możliwości AI CRM poprzez AppExchange, zaufany rynek chmurowy Salesforce dla przedsiębiorstw z ekosystemem aplikacji. Małe firmy też potrzebują technologii Niedawna ankieta przeprowadzona przez Slack pokazała, że 40% małych firm uważa, że rok 2024 jest rokiem „przełomowym” dla ich działalności, a technologia jest dla nich kluczowa. Martwią się one jednak o rozwój technologii nie mając odpowiedniego budżetu na ten cel i czują, że technologia, której używają w swojej firmie, jest przestarzała. Aby pomóc małym firmom Salesforce połączył najlepsze ze swoich produktów w gotowym rozwiązaniu przeznaczonym dla małych firm w sposób, który jest zarówno przystępny cenowo, jak i łatwy w użyciu. Przykładowo, jeśli mała firma konsultingowa, korzysta z wielu systemów technicznych do zarządzania e-mailami klientów, rozmowami telefonicznymi i spotkaniami, prawdopodobnie systemy te muszą zostać zintegrowane. Mała firma produkcyjna, musi zarządzać wykonawcami i podwykonawcami wraz z prognozowanymi przychodami i wydatkami. Pro Suite zapewnia firmom narzędzia do konsolidacji systemów sprzedaży, usług, marketingu i handlu w jednym widoku ich operacji na jednej platformie. W dzisiejszym cyfrowym świecie firmy stają w obliczu stale rosnących oczekiwań klientów. Aby sprostać tym wymaganiom, szukają sztucznej inteligencji i automatyzacji w celu zwiększenia wydajności i rozwoju swojej działalności. Zaczyna się to od zebrania wszystkich danych klientów w jednym miejscu. Pakiet Pro Suite łączy dane biznesowe, które zwykle są rozproszone w wielu systemach / działach i tworzy ich ujednolicony widok za pomocą Data Cloud. Pakiet Pro Suite umożliwia klientom szybkie i łatwe rozpoczęcie pracy z numerem 1 na świecie AI CRM i płynne skalowanie. Klienci Salesforce nigdy nie będą musieli zmieniać i zastępować istniejących wdrożeń, aby uzyskać rozwiązanie dostosowane do ich potrzeb. Różnorodne, w pełni konfigurowalne ścieżki aktualizacji, począwszy od pakietów Starter i Pro Suite, aż po najwyższą wersję Einstein 1 Sales Edition pozwalają zawsze być na bieżąco. Dostępność i ceny: Pakiet Pro Suite jest ogólnie dostępny. Cena pakietu Pro Suite wynosi 100 USD za użytkownika miesięcznie. Więcej informacji: Dowiedz się więcej o pakiecie Pro Suite Porównanie pakietów Starter i Pro Suite Wypróbuj pakiet Pro Suite za darmo przez 30 dni!

W poniższym artykule dowiesz się, przed jakimi wyzwaniami związanymi z danymi stają obecnie organizacje oraz jak Salesforce postanowił je rozwiązać wprowadzając Salesforce Data Cloud. Ponadto odkryjesz, jak osiągnąć poziom personalizacji i automatyzacji w czasie rzeczywistym, który dotąd wydawał się niemożliwy do osiągnięcia. Przedstawimy także przykład bardzo znanej organizacji, która wykorzystuje dane w czasie rzeczywistym do tworzenia wyjątkowych doświadczeń klientów. Wyzwania związane z ogromną ilością danych W skali globalnej ilość danych podwaja się co 12 godzin. Bez „jednego źródła prawdy” wykorzystanie takiej ilości danych jest bardzo skomplikowane, ponieważ musimy brać pod uwagę tę znajdujące się w wielu różnych miejscach, oraz pochodzące z różnych typów baz danych, które wpływają zarówno w formie streamingu jak i batch. Nawet jeśli jesteś w stanie zebrać różne źródła danych, jak później przechowywać te dane w zharmonizowany sposób i udostępnić je tak, aby twoje zespoły mogły na ich podstawie działać? Jest to ciekawe zagadnienie dla organizacji, które chcą prowadzić analitykę, zarządzać stanami magazynowymi, uruchamiać zapytania czy też tworzyć aktywacje marketingowe. Zwykle jednak użytkownicy biznesowi nie mają pełnego dostępu.  Czym jest Salesforce Data Cloud? Odpowiedzią Salesforce na wyzwania związane z danymi oraz rosnące oczekiwania przedsiębiorstw i ich klientów jest Salesforce Data Cloud. To platforma do zarządzania relacjami z klientami w czasie rzeczywistym, która ułatwia każdej firmie zebranie i zrozumienie wszystkich danych z dowolnego systemu bądź kanału. Po zebraniu danych następuje ich harmonizacja i łączenie w dynamiczne „single source of truth” czyli „jedno źródło prawdy”, obejmujące interakcje każdego klienta z daną firmą. Harmonizowanie danych, które są aktualizowane co milisekundę, umożliwia zespołom w całej firmie spersonalizowany kontakt z klientami, przy wykorzystaniu automatyzacji i inteligentnych rekomendacji. Organizacje są teraz w stanie przechowywać duże ilości danych w jednym miejscu, lecz Data Cloud nie jest tylko pasywnym repozytorium danych. To aktywna platforma, która daje każdemu użytkownikowi możliwość generowania wniosków i aktywowania działań w ramach Klienta 360. Nie ma znaczenia czy jest to spersonalizowany e-mail marketingowy, zgłoszenie serwisowe czy rozmowa handlowa. Wszystko odbywa się przy zachowaniu prywatności i zgodności z przepisami Innowacyjność Salesforce Data Cloud: 6Vs Salesforce stworzył innowacyjną platformę dzięki prowadzeniu szeroko zakrojonych badań w zakresie sześciu „V” dużych zbiorów danych: –   Variety czyli Różnorodności –   Velocity – Prędkości –   Volume, czyli Ilości –   Veracity, które oznacza Wiarygodność –   A także Value i Ecosystem Value, które reprezentują Wartości i Wartości środowiskowej    Na czym polega 6V? Wszystko zaczyna się od możliwości obsługi różnorodnych danych z zakresu sprzedaży, marketingu, obsługi klienta, a także z różnych źródeł, takich jak urządzenia mobilne czy też poczta elektroniczna. Złącza z pudełka Data Cloud z platformą CRM Salesforce pozwalają na bezproblemowe pobieranie danych za pomocą kilku kliknięć bez konieczności kodowania, dzięki czemu zwrot z inwestycji jest łatwiejszy i szybszy.  Firma oferuje także możliwość podłączenia innych źródeł danych z pamięci w chmurze za pomocą connectorów z Amazon Web Services, Google i Azure. Z kolei Mulesoft, rozwiązanie pozwalające na integrację praktycznie wszystkich systemów, z których korzystają organizacje, dodatkowo umożliwia integrację ponad 100 innych źródeł w całym przedsiębiorstwie. To możliwe dzięki gotowym connectorom. Kiedy mówimy o połączeniu danych, wypada także poruszyć kwestie prędkości ich połączenia i obsługi. Data Cloud pozwala na łączenie na trzy sposoby – streaming, czyli strumienia w czasie rzeczywistym, batch i Bi-Directional Federated Queries, czyli dwustronnych zapytań federacyjnych. Kolejną potrzebą, którą Salesforce wziął pod uwagę, jest duża ilość danych, ponieważ opisane możliwości muszą działać na ogromną skalę, dla miliardów profili, na petabajtach danych i z tysiącami zadań aktywnych w tle.  Bardzo ważne jest także, aby móc przygotować te dane w odpowiedni sposób i dokonać na nich transformacji w celu ich udoskonalania. W Data Cloud dane są harmonizowane i mapowane do kanonicznego modelu danych, w celu ich standaryzacji. Pomaga to rozwiązać problemy z identyfikacją poszczególnych osób w różnych systemach. Bez zdefiniowania, co jest czym w którym systemie (na przykład dane kontaktowe czy też adresowe), każda aplikacja może zawierać inną wersję danego klienta. To z kolei uniemożliwia uzyskanie ujednoliconego profilu. Po imporcie, harmonizacji i modelowaniu danych docieramy do kwestii Veracity, czyli wiarygodności. W Data Cloud tworzymy to “jedno źródło prawdy” ujednolicając dane w formie profilów.  Wszystko to brzmi obiecująco, ale Salesforce zdaje sobie sprawę, że klienci chcą wyciągnąć z ich rozwiązań wartość. Dlatego oferują możliwość wykorzystania zharmonizowanych danych w analizach biznesowych, do stworzenia spersonalizowanego marketingu jak i do wykorzystywania w aktywacjach.  Formula 1 oraz ich Salesforce Data Cloud  Przyjrzyjmy się wiodącemu klientowi Salesforce, który wykorzystuje ujednolicone profile i osiąga robiące wrażenie rezultaty. Formuła 1 to organizacja, która zrzesza 500 milionów fanów i zdecydowała się współpracować z Salesforcem, aby ujednolicić i wykorzystać ogromne ilości danych, które zbierają. Dzięki Data Cloud rejestrują każdą interakcję, niezależnie od tego, czy jest to aktywność na żywo (na przykład podczas weekendu wyścigowego), online, czy w ich aplikacji na smartfonach. Dzięki zebraniu danych, harmonizacji i tworzeniu ujednoliconych profilów klientów, Formuła 1 osiąga hiper personalizację na nowym poziomie. Dzięki wyjątkowym i dopasowanym do fana doświadczeniom, zaangażowanie fanów zwiększa się z roku na rok. Widać to na przykład w statystykach „Race Weekend Attendance”, czyli ilości fanów na poszczególnych wyścigach, które konsekwentnie rosną.  Formuły 1 dysponuje ujednoliconym profilem każdego fana. Organizacja ma pełny wgląd do ich aktywności na różnych kanałach, zakupów i dotychczasowych interakcji. Dzięki temu widokowi mają wszystko, czego potrzebują, żeby zrozumieć na ile ich fani są zaangażowani. Podsumowując: Salesforce Data Cloud oferuje nowy, innowacyjny sposób na połączenie, harmonizację i wykorzystanie dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. Tak jak Formula 1, każda organizacja może połączyć dane zewsząd, bez względu na to, w jakim są formacie i gdzie się znajdują. Unifikacja praktycznie bez żadnego ETL i bez konieczności kopiowania jest już rzeczywistością. Do tego można uruchomić swój model, na przykład z Amazon Sagemaker, zobaczyć kompleksowe wizualizacje z Tableau i koniec końców stworzyć wyjątkowe doświadczenia dla klientów.  A jak będzie wyglądać Twoja platforma w czasie rzeczywistym? ___ Po więcej informacji zapraszamy na stronę „Salesforce na wyciągnięcie ręki”: https://salesforce-na-wyciagniecie-reki.splashthat.com/