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Release Salesforce Next Best Action: Drei Anwendungsfälle für datenbasierte Empfehlungen

Was ist Einstein Next Best Action von Salesforce?

Haben Sie sich jemals gewünscht, Ihr CRM könnte Ihnen genau sagen, was Sie als Nächstes tun sollen? Das Einstein Next Best Action-Tool wertet innerhalb der Salesforce-Oberfläche Pläne und Strategien blitzschnell aus und leitet anhand Ihrer Geschäftsdaten und mit künstlicher Intelligenz* konkrete Vorschläge ab. Salesforce Next Best Action ist so in der Lage, zur richtigen Zeit dem richtigen User die richtige Empfehlung zu geben, wodurch Service, Vertrieb und Marketing noch effizienter werden können.

 

Wie kann Next Best Action mir und meiner Firma oder meinem Team weiterhelfen? 

Die größte Schwierigkeit für Unternehmen besteht heutzutage oft nicht darin, nicht genügend Daten zu generieren, sondern eine immer größere Menge an eingehenden Informationen analysieren, daraus Strategien ableiten und diese dem Nutzer möglichst schnell zur Verfügung stellen zu müssen. 

Einstein Next Best Action kann so dazu beitragen, Kunden zufriedener und Mitarbeiter effizienter zu machen, indem es in konkreten Situationen direkte Hilfe liefert. Etwa wenn ein Kunde ein hohes Fluktuationspotenzial aufweist oder mit hoher Wahrscheinlichkeit ein Upsell-Angebot annimmt. Zusätzlich bietet Salesforce Next Best Action dem Administrator die einzigartige Möglichkeit, Empfehlungen und damit verbundene Strategien intuitiv und Weise zu priorisieren und  schnell an den zuständigen Mitarbeiter weiterzugeben.

Im Folgenden werden drei Fälle beschrieben, die die Vorteile von Salesforce Next Best Action im Zusammenspiel mit anderen Tools aufzeigen:

 

Use Case 1: Nachhaltige Umfragen durchführen


In unserer Solution „Surveys“ haben wir Next Best Action in Form von zielgerichteten Nudges implementiert. Nutzer können so aktiv Feedback einholen und aus eingegangenen Antworten die richtigen Aktionen ableiten.

Problemstellung: Survey Tools sind eine beliebte Möglichkeit, Daten zur Kundenzufriedenheit in Bezug auf Produkte und Services zu sammeln. Aus den gesammelten Daten werden allerdings nur selten konkrete Maßnahmen abgeleitet. Meist dauert es zu lange, bis die Erkenntnisse an den Nutzer herangetragen werden, um wirklich Nutzen daraus zu ziehen.
 

Lösung: In unserer Lösung wird dem Nutzer anhand vordefinierter Kriterien (z. B. aktiver Kunde) vorgeschlagen, eine Umfrage zu verschicken. Damit wird sichergestellt, dass Umfragen nur in Übereinstimmung mit diesen Kriterien versendet werden und zum Beispiel die Pre-Sales-Phase nicht gestört wird.. Anhand der Empfehlungen kann entschieden werden, welche Art von Umfrage verschickt werden soll und in welcher Frequenz. Empfehlungen können auch abgelehnt werden, wonach sie von Salesforce Next Best Action ausgeblendet werden. Alternativ kann definiert werden, dass z. B. die Gründe der Ablehnung genannt werden oder ein Datum zur Wiedervorlage gesetzt wird.

 

 

Salesforce Next Best Action wird in unserem Survey-Tool auch dafür genutzt,  eingegangenes Feedback zu analysieren und daraus Empfehlungen abzuleiten. Bei positivem Feedback wird dem User beispielsweise vorgeschlagen, ein zusätzliches Angebot zu erstellen und dies dem Kunden direkt zuzusenden. Bei negativem Feedback hingegen können dem User deeskalierende Maßnahmen angeboten werden. Dies könnte ein Rabatt sein oder ein zusätzlicher Mitarbeiter, der das bisherige Team unterstützt.

 

Eine weitere Verwendung findet Next Best Action in der Nachbearbeitung von bereits  versendeten, aber nicht beantworteten Umfragen. Im Alltag gehen E-Mails oftmals in der Menge unter, was aber nicht immer heißt, dass der Kontakt kein wertvolles Feedback geben möchte. Falls Kontakte innerhalb einer bestimmten Anzahl an Tagen keine Antwort hinterlegen, wird der User darauf hingewiesen. Indem er anschließend der Empfehlung nachkommt, kann er bestehendes Feedback (z. B. aus einem Telefongespräch) nachtragen oder eine persönliche Nachricht an den Kunden verschicken, die ihn an die Umfrage erinnert.

 

 

Use Case 2: Vorhersagen über Kundenverhalten 

 

Problemstellung: Genereller Bestandteil eines SaaS-Geschäfts (Software-as-a-Service) ist, dass mit der Zeit unweigerlich einige Kunden abwandern werden. Wer mit Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung unzufrieden ist, entscheidet sich womöglich dafür, den Vertrag am Ende der Laufzeit nicht zu verlängern. Schlimmer noch ist es, wenn Kunden, die mit dem Angebot unzufrieden sind, ein gesetzliches Schlupfloch finden, mit dem sie den Vertrag vorzeitig kündigen können. Andere Kunden wiederum geben ihr Geschäft auf und haben dann gar keine andere Wahl, als den Vertrag zu kündigen. Um solchen Umsatzeinbußen entgegenzuwirken, sind Frühwarnsysteme und rechtzeitige Analysen von entscheidender Bedeutung.

Lösung: Wie in Anwendungsbeispiel 1 bereits dargestellt, harmoniert Salesforce Next Best Action hervorragend mit Salesforce-Apps, aber auch einzelnen Salesforce-Produkten. Ein gutes Beispiel hierfür ist das Zusammenspiel von Next Best Action mit Einstein Prediction. 

 

Mit dem Einstein Prediction Builder ist es ganz leicht, eine benutzerdefinierte Vorhersage für Ihr Unternehmen zu erstellen. Dabei müssen Sie sich keine Gedanken über das Aufbereiten Ihrer Daten, die Auswahl des zu verwendenden Algorithmus oder die Abstimmung seiner Parameter machen. Und es kommt sogar noch besser: Sie müssen sich nämlich keine Gedanken über die Infrastruktur und das Trainieren des Algorithmus machen, denn dies und die Bewertung erfolgt automatisch. Die Vorhersagen sind anschließend in einem benutzerdefinierten Feld dort verfügbar, wo Ihre Vorhersagen gespeichert sind, und die hinterlegten Strategien können auf sie zugreifen.

 

Beispiele für die Verwendung von Salesforce Prediction sind: 

 

Produkt-Upsell oder Cross-Selling

Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde oder Interessent ein bestimmtes Produkt kauft, um die Produkte, die für Ihren Kunden relevant sind, priorisieren und häufiger verkaufen können.

Erfolg bei Neukunden

Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde innerhalb der ersten 30, 60 oder 90 Tage ein Produkt verstanden und genutzt hat oder ob es sich anbietet, auf den Kunden zuzugehen und einige Funktionen erneut vorzustellen oder zu erklären.  

Kundenabwanderungsrisiko

Oder wie für unseren konkreten Fall relevant: Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde das Unternehmen verlässt, damit Sie ggf. eingreifen und ihn bei Laune halten können.

 

Anhand dieser Prognosen können dem Nutzer Empfehlungen gegeben werden, die ihm ermöglichen, den Kunden doch noch vom Bleiben zu überzeugen. In unserem Fall empfehlen wir Usern, Kunden für eine Verlängerung einen Rabatt zu gewähren oder für die Restlaufzeit als Premiumkunden einzustufen.

 

 

 

Durch die Auswertung der Empfehlungsmetriken lässt sich zudem erkennen, welche Empfehlungen besonders aktiv genutzt werden und welche nicht. Diese Erkenntnisse können in Strategien einfließen, indem die Reihenfolge von Empfehlungen festgelegt wird und/oder die wiederholte Einblendung von Empfehlungen gesteuert wird.

 

Use Case 3: Die wirklich heißen Leads 

Allzu oft gehen aussichtsreiche Leads bzw. Kontakte (im Folgenden nur Leads) im Tagesgeschäft unter, obwohl sie von ihrem Profil perfekt zu ihnen passen würden oder einen hohen Umsatz versprechen. Gerade diese Kontakte sollten aber einen qualitativ außergewöhnlichen  Kundenservice genießen, um von Ihnen und Ihren Produkten bzw. Dienstleistungen überzeugt zu werden.

 

Lösung: Der Einsatz von Next Best Action lohnt sich auch in Verbindung mit Salesforce Pardot. Pardot bietet die Möglichkeit, das Engagement der Leads mit Marketingmaßnahmen (z. B. Landingpages, E-Mails) nachzuverfolgen und durch “progressives Profiling” und “Grading” herauszufinden, welche Leads für Sie besonders relevant sein könnten. Durch die Synchronisation von Salesforce und Pardot können diese Daten von Salesforce Next Best Action berücksichtigt werden. Auf der Salesforce-Oberfläche kann dem Nutzer daraufhin eine Empfehlung angezeigt werden, besonders „heiße” Leads als Nächstes zu bearbeiten. Akzeptiert er die Empfehlung, kann sich der Nutzer eine Vielzahl von E-Mail-Templates zur Verfügung stellen lassen, die sich für den Erstkontakt bewährt haben. Lehnt er sie dagegen ab, wird sie ausgeblendet und/oder eine Aktion hinterlegen, die eine entsprechende Anpassung der Lead-Phase ausführt. 

 

Wichtig ist in diesem Zusammenhang, dass auch unabhängige Softwareanbieter (Independent Software Vendors, ISVs), von denen die meisten in der AppExchange gelistet sind, ebenfalls auf Einstein Next Best Action aufbauen können. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Salesforce Next Best Action Nutzern ermöglicht, zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Maßnahmen zu ergreifen. Bindet man Next Best Action in bestehende Prozesse, Apps oder Produkte ein, lässt sich der Effekt sogar noch erhöhen, denn die Benutzerfreundlichkeit wird noch größer und die Empfehlungen werden noch intuitiver.

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