¿Cómo Salesforce hace que Big Data sea cómodo para las empresas? Una breve guía
Una guía para explicar cómo Salesforce está haciendo que el Big Data sea cómodo para las empresas. Una publicación invitada de Sujain Thomas.
Salesforce fue el nombre pionero en la nube de CRM y evolucionó constantemente durante los últimos años; Salesforce es ahora la plataforma de CRM número 1 en la que confían millones de usuarios en todo el mundo. Últimamente, Salesforce ofrece una amplia gama de , que no se limitan a las soluciones CRM, sino que también se aplican en gran medida al desarrollo de aplicaciones empresariales. El nuevo Salesforce DX propone un enfoque de desarrollo basado en la fuente, que también está dirigido a empresas de pequeña y mediana escala, así como a corporaciones más grandes. Con el uso de la suite integral de Salesforce, también se puede intentar descubrir un enfoque más integral de las relaciones con los clientes al obtener una visión adecuada de cada uno de ellos. cliente comportamientos y comprendiendo sus necesidades.
herramientas de fuerza de ventas
Algunas de las principales herramientas de Salesforce son:
- Nube de ventas – Este del IRS ayudará a los vendedores a identificar los posibles clientes potenciales principales, interactuar de cerca con ellos y ayudar a impulsar las ventas, así como cerrar ventas en un tiempo mínimo.
- Nube de servicios: Tiene como objetivo ayudar a los atención al cliente equipo para desempeñarse de manera más eficaz y garantizar una conectividad fluida y una comunicación eficaz.
- Nube de marketing – Con muchos que unen los procesos de ventas y marketing en un solo gratuita.. También brinda la posibilidad de que los especialistas en marketing interactúen con los clientes utilizando diferentes canales de manera efectiva.
- Nube de comercio – Ayuda en la creación de una experiencia de venta más personalizada e individualizada entre las empresas y los usuarios.
- Nube comunitaria – Este es otro poderoso del IRS que ayuda a las empresas a construir comunidades alrededor de sus marca compuesto por las partes interesadas, los empleados, los socios y los clientes. Esto ayudará a impulsar una interacción cercana y un mayor compromiso.
- broma - Más que una herramienta, Quip es una plataforma más integral y de colaboración que ayuda a organizar una mejor coordinación del equipo.
Salesforce DX ahora es una aplicación integral Desarrollo plataforma que ofrece una solución única en términos de aplicación empresarial impulsada por la fuente DesarrolloPodría ahorrar más tiempo y también ayudar a reducir los esfuerzos de desarrollo. Salesforce ofrece una plataforma unificada que permitirá a los usuarios disfrutar de soluciones personalizadas para garantizar la máxima calidad. seguridad, también, mientras se crean las mejores aplicaciones. Ahora, la aplicación Salesforce es utilizada por miles de usuarios empresariales de todo el mundo, desde pequeñas empresas hasta las corporaciones más grandes de todos los tamaños. Salesforce también podría ofrecer soporte a todo tipo de industrias, sin restricciones geográficas.
Algunas de las principales industrias a las que Salesforce presta servicios con su exclusivo conjunto de incluyen, entre otros, el sector financiero y bancario, sostenible, salud, FMCG, comercio minorista, comunicación y medios, sostenible, automoción, etc. Algunas de las empresas más reconocidas de todo el mundo, como Aston Martin, American Express, Canon, Puma, L'Oréal, etc., también utilizan ahora Salesforce como su plataforma CRM preferida.
Grandes datos en Salesforce
En la era de los grandes datos, Salesforce está ganando mucho al realizar algunos cambios significativos en su plataforma. Se han lanzado muchos conceptos nuevos en la última plataforma DX de Salesforce, que permite una mejor gestión del control de código fuente, secuencias de comandos e integración continua, lo que facilita mucho las cosas para los desarrolladores. Hacerlo allanó el camino para actualizar las prácticas convencionales de gestión de datos en el comercio electrónico, así como la suite DX garantiza la promoción continua del código y la automatización de pruebas. Además, discutiremos algunas de las soluciones de big data que ofrecen proveedores como Flosum.com a través de la suite Salesforce CRM últimamente.
Vamos a sumergirnos en flor y otras herramientas!
Big data tools
Heroku
La última versión de Salesforce DX funciona en la plataforma Heroku. Todas las aplicaciones que están alojadas en Salesforce CRM pueden estar utilizando las canalizaciones de Heroku. Los usuarios de DX disfrutarán de una rica experiencia con Heroku en términos tanto de integración continua como de los beneficios de las herramientas actualizables que vienen con DX.
Salesforce DX ahora depende en gran medida de Heroku Flow para su funcionamiento, y los componentes principales se complementan de manera efectiva con el aprendizaje automático y la gestión de big data. Además, analizaremos los principales componentes de Heroku, que facilitan la administración de big data en Salesforce. A pesar de que tres de estos ya existían allí desde hace muchos años, grandes datos realmente ha cambiado la imagen y comenzó a aprovechar el potencial de estas herramientas de una manera más grande últimamente.
Oleoductos Heroku
Es un enfoque muy innovador para organizar las aplicaciones de Heroku que comparten la misma base de código. Los usuarios podrían encontrar una manera mucho más fácil de desarrollar, revisar y producir un entorno único que ofrezca más soporte y garantice una entrega continua. Esto ayudará aún más a crear una plataforma visual más visible para ayudar a administrar un mayor volumen de datos viniendo cada minuto y manejarlo de la mejor manera posible.
Revisar aplicaciones
Este es otro componente de Heroku Flow, que permitirá a los usuarios empresariales debatir cambios específicos que les gustaría fusionar en el código base. Para aquellas aplicaciones que se conectan a Git o GitHub, las aplicaciones de revisión de Heroku pueden ejecutar algunas pruebas temporales en determinadas URL en función de las solicitudes de extracción que están abiertas.
Integración de Github
Esta integración permitirá nuevamente a los usuarios empresariales conectar informes a las aplicaciones de Heroku. Esto se puede hacer manualmente, o también se puede usar la automatización mientras se trabaja con ella en la plataforma de desarrollo de Salesforce. Cada vez, la implementación le mostrará la diferencia entre la versión actual real y la confirmación anterior realizada. También puede acceder a las pestañas de actividad en el tablero de las aplicaciones de Heroku y luego comprender mejor el rendimiento.
heroku CI
Otra incorporación más reciente a la suite Heroku Flow es Heroku CI, que está disponible en la última versión DX de Salesforce. La integración continua o CI permitirá a los usuarios adoptar un mejor enfoque para integrar las herramientas de Salesforce con otras herramientas de terceros que los desarrolladores ya están utilizando. Digamos, por ejemplo, que podría usar Jenkins en combinación con las herramientas integradas de Salesforce. Esto hará que las pruebas de automatización sean mucho más fáciles de ejecutar contra el código. Esto facilitará aún más la gestión de big data.
Para lograr estos mejores beneficios, también es necesario tener una comprensión clara del objetivo de cómo abordar este modelo de análisis predictivo. Hay muchos objetivos de este tipo que se derivan del uso de Salesforce DX, como el modelado financiero, la previsión de ingresos, la gestión del fraude, la elaboración de presupuestos, la administración de marketing, estrategias operativas, y así sucesivamente para medir el éxito de su modelo.
Cómo la IA puede ayudar a las empresas a comprender el Big Data
Las empresas ahora tienen acceso a más información que nunca, desde los hábitos de los clientes y las tendencias del mercado hasta las métricas de eficiencia operativa. Pero todos esos datos conllevan un gran desafío: darle sentido. Aquí es donde la IA entra en escena como un factor decisivo, ayudando a las empresas a comprender y aprovechar los macrodatos para tomar decisiones más inteligentes y rápidas. Exploremos cómo la IA puede ayudar a transformar montañas de información en información procesable, poniendo sus datos a trabajar para usted.
1. La IA simplifica el análisis de datos al descubrir patrones
Uno de los mayores obstáculos que presenta el uso de big data es encontrar patrones significativos en un mar abrumador de información. La IA puede procesar grandes cantidades de datos rápidamente y revelar patrones y tendencias que serían imposibles de detectar por los humanos por sí solos. Imagine que intenta analizar manualmente cada transacción, clic e interacción con el cliente: llevaría una eternidad. La IA, por otro lado, puede analizar esos números en segundos y le brinda una imagen clara de lo que realmente está sucediendo detrás de escena.
Consejo práctico:
Utilice herramientas de análisis basadas en inteligencia artificial, como Google Analytics o IBM Watson, para descubrir tendencias en el comportamiento de los clientes. Por ejemplo, si tiene una tienda de comercio electrónico, la inteligencia artificial podría revelar qué productos funcionan mejor durante determinadas temporadas, lo que le ayudará a planificar el inventario y las campañas de marketing con precisión.
2. Análisis predictivo: pronosticar el futuro con confianza
Una de las aplicaciones más interesantes de la IA en el ámbito de los macrodatos es el análisis predictivo, que permite a las empresas pronosticar tendencias futuras basándose en datos históricos. La IA no solo nos dice lo que ha sucedido, sino que también puede predecir lo que es probable que suceda a continuación. Este poder predictivo supone un cambio radical para las empresas de todos los sectores, desde el comercio minorista hasta la atención sanitaria, ya que les permite anticipar las necesidades, abastecerse de productos populares o incluso prevenir fallos en los equipos antes de que se produzcan.
Consejo práctico:
Explora herramientas de IA como Salesforce Einstein o Microsoft Azure para agregar análisis predictivos a tu estrategia de datos. Por ejemplo, si trabajas en el comercio minorista, la IA podría predecir un aumento en la demanda de ciertos productos durante las fiestas, lo que te permitiría preparar los niveles de existencias y evitar la pérdida de ventas.
3. Optimización de la toma de decisiones con información en tiempo real
Tomar decisiones en tiempo real es esencial para las empresas en industrias de rápido movimiento, y las herramientas de big data impulsadas por IA lo hacen posible. La IA puede analizar datos de forma continua y brindar información sobre la marcha, lo que ayuda a las empresas a adaptarse a las condiciones cambiantes al instante. Ya sea para ajustar los niveles de inventario, responder a las consultas de los clientes, o optimizar la publicidad Campañas, la IA permite a las empresas actuar rápidamente en función de los datos más recientes.
Consejo práctico:
Utilice plataformas de datos en tiempo real como Tableau o Qlik Sense para supervisar el rendimiento empresarial en tiempo real. En logística, por ejemplo, la IA puede ayudar a rastrear los retrasos en los envíos, lo que permite a las empresas redireccionar las entregas o informar a los clientes en tiempo real.
4. Automatizar tareas rutinarias para una mayor eficiencia
El análisis de big data suele implicar tareas repetitivas que pueden consumir horas de tiempo. La IA puede automatizar estas tareas, desde la limpieza de datos hasta la generación de informes, lo que permite que los empleados puedan centrarse en actividades de mayor valor. Con la IA, el procesamiento de datos se vuelve más rápido y preciso, lo que reduce la posibilidad de error humano y garantiza que se trabaje con la información más fiable posible.
Consejo práctico:
Las herramientas basadas en IA, como Alteryx y RapidMiner, pueden automatizar las tareas de preparación de datos, como filtrar, ordenar y organizar los datos. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también hace que el procesamiento de datos sea más consistente y confiable, lo que permite que su equipo se concentre en la estrategia en lugar de en la manipulación de datos.
5. Mejorar la experiencia del cliente mediante la personalización
La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real permite a las empresas crear experiencias altamente personalizadas para sus clientes. Al comprender las preferencias individuales de los clientes, las empresas pueden adaptar sus esfuerzos de marketing, recomendaciones de productos e incluso atención al cliente Interacciones. La personalización ya no es algo que conviene tener: es esencial para construir relaciones duraderas y fidelizar a los clientes.
Consejo práctico:
Las herramientas de inteligencia artificial como Amazon Personalize o Dynamic Yield pueden ayudar a personalizar las recomendaciones en función del historial de navegación o de compras de cada cliente. Por ejemplo, un servicio de streaming podría usar la inteligencia artificial para recomendar programas o películas en función de los hábitos de visualización anteriores de cada usuario, lo que aumentaría la participación y la satisfacción.
6. Detección de anomalías para una mayor seguridad
El big data no solo sirve para mejorar la experiencia del cliente, sino también para proteger su negocio. La IA puede analizar datos para detectar anomalías (como patrones de inicio de sesión inusuales o comportamientos de compra extraños) que podrían indicar una amenaza para la seguridad. Al identificar estas señales de alerta de forma temprana, la IA ayuda a las empresas a proteger sus datos, reducir el fraude y mantener la confianza de los clientes.
Consejo práctico:
Utilice soluciones de seguridad basadas en inteligencia artificial, como Darktrace o Splunk, para monitorear actividades inusuales en tiempo real. Por ejemplo, si un sitio de comercio electrónico detecta un aumento repentino en las compras desde una sola cuenta, la inteligencia artificial podría marcarlo para su revisión, lo que podría prevenir el fraude antes de que afecte a su negocio.
7. Cómo obtener una ventaja competitiva con información basada en inteligencia artificial
En un mercado competitivo, las empresas que mejor entienden sus datos suelen ser las que salen ganando. La IA puede darle a su empresa una ventaja significativa al brindarle información que le ayude a comprender las necesidades de los clientes, responder a las tendencias del mercado y tomar decisiones proactivas. Con la IA de su lado, su empresa puede mantenerse un paso adelante y adaptarse de manera rápida y eficaz a las circunstancias cambiantes.
Consejo práctico:
Utilice herramientas como SAS o Adobe Analytics para analizar los datos de los clientes y las tendencias del mercado. Esto puede ayudarle a comprender el rendimiento de sus competidores e identificar oportunidades para diferenciar su marca de maneras que resuenen en su audiencia.
8. Cómo hacer que los datos sean accesibles con visualizaciones y paneles de control
El uso de big data puede resultar abrumador, especialmente para los miembros del equipo que no son expertos en datos. Las herramientas de visualización de datos impulsadas por IA hacen que la información compleja sea más accesible al convertir los datos sin procesar en gráficos claros y fáciles de leer. Con una representación visual de los datos, el equipo puede comprender las métricas clave de un vistazo, lo que permite que todos tomen decisiones informadas.
Consejo práctico:
Herramientas como Power BI o Looker utilizan la IA para crear paneles interactivos. Por ejemplo, un equipo de marketing podría hacer un seguimiento del éxito de distintas campañas mediante gráficos visuales, lo que les permitiría detectar tendencias rápidamente y ajustar las estrategias según fuera necesario.
Adoptar la IA para el éxito en el ámbito del big data
La IA no es solo una palabra de moda; es una herramienta práctica que permite gestionar los macrodatos, obtener información y aplicarla en la práctica. Desde descubrir patrones ocultos hasta automatizar tareas rutinarias, la IA ayuda a las empresas a transformar los datos en decisiones que impulsan el crecimiento y mejoran la satisfacción del cliente. Al aprovechar la IA, las empresas pueden dar sentido a los macrodatos y convertirlos de un desafío abrumador en un activo poderoso.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es Salesforce Big Data y cómo beneficia a las empresas?
Salesforce Big Data se refiere al uso de grandes volúmenes de datos dentro del ecosistema de Salesforce para generar conocimientos, tomar decisiones informadas y mejorar los procesos comerciales. Beneficia a las empresas al permitirles analizar grandes cantidades de datos de clientes para personalizar experiencias, optimizar los esfuerzos de ventas y marketing y mejorar la eficiencia operativa general.
¿Cómo aprovecha Salesforce Big Data para mejorar la gestión de relaciones con los clientes (CRM)?
Salesforce aprovecha Big Data para mejorar CRM al recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de clientes de diversas fuentes, incluidas interacciones, transacciones, redes socialesy actividad del sitio web. Esto permite a las empresas obtener conocimientos más profundos sobre el comportamiento, las preferencias y las necesidades de los clientes, lo que lleva a interacciones con los clientes más personalizadas y efectivas.
¿Cuáles son algunas de las características clave de las herramientas de análisis de Big Data de Salesforce?
Algunas características clave de las herramientas de análisis de Big Data de Salesforce incluyen capacidades avanzadas de visualización de datos, análisis predictivos, algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento de datos en tiempo real e integración con otros productos en la nube de Salesforce. Estas características permiten a las empresas descubrir información valiosa a partir de sus datos e impulsar la toma de decisiones basada en datos.
¿Cómo ayuda Salesforce Big Data a las empresas a mejorar las estrategias de ventas y marketing?
Salesforce Big Data ayuda a las empresas a mejorar las estrategias de ventas y marketing al proporcionar información sobre los patrones de compra, las preferencias y el historial de participación de los clientes. Al analizar estos datos, las empresas pueden identificar clientes potenciales de alto valor, personalizar campañas de marketing, optimizar los procesos de ventas y pronosticar tendencias de ventas futuras con mayor precisión.
¿Qué papel desempeña Salesforce Einstein en el aprovechamiento de Big Data para las empresas?
Salesforce Einstein es una plataforma de inteligencia artificial (IA) integrada en el ecosistema de Salesforce que utiliza Big Data para ofrecer análisis predictivos, recomendaciones personalizadas e información automatizada. Analiza grandes cantidades de datos para descubrir patrones, predecir resultados y hacer recomendaciones proactivas a los usuarios, ayudando a las empresas a impulsar el crecimiento y la innovación.
¿Cómo ayuda Salesforce Big Data a las empresas a mejorar el servicio y la retención de clientes?
Salesforce Big Data ayuda a las empresas a mejorar el servicio y la retención de clientes al permitirles analizar las interacciones, los comentarios y los datos de opinión de los clientes en tiempo real. Esto permite a las empresas identificar y abordar los problemas de los clientes con prontitud, personalizar las experiencias de soporte e interactuar proactivamente con los clientes para construir relaciones y lealtad más sólidas.
¿Qué medidas de seguridad implementa Salesforce para proteger Big Data y garantizar la privacidad de los datos de las empresas?
Salesforce implementa sólidas medidas de seguridad para proteger Big Data y garantizar la privacidad de los datos para las empresas, incluido cifrado, controles de acceso, mecanismos de autenticación, enmascaramiento de datos y cumplimiento de regulaciones de la industria como GDPR y CCPA. Además, Salesforce proporciona herramientas para monitorear y auditar el acceso y el uso de datos para evitar actividades no autorizadas.
¿Cómo ayuda Salesforce Big Data a las empresas a optimizar las operaciones y la asignación de recursos?
Salesforce Big Data ayuda a las empresas a optimizar las operaciones y la asignación de recursos mediante el análisis de datos operativos, métricas de la cadena de suministro e indicadores de desempeño de la fuerza laboral. Al identificar ineficiencias, cuellos de botella y áreas de mejora, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos para optimizar los procesos, asignar recursos de manera más efectiva e impulsar la excelencia operativa.
¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para implementar soluciones de Big Data de Salesforce en las empresas?
Algunas de las mejores prácticas para implementar soluciones de Big Data de Salesforce en las empresas incluyen definir objetivos y casos de uso claros, garantizar la calidad y la coherencia de los datos, establecer políticas de gobernanza, capacitar a los empleados en herramientas y técnicas de análisis de datos, y monitorear y refinar continuamente los procesos de datos para generar valor e innovación. Para evaluar todos los riesgos e implementar soluciones de Big Data de manera efectiva, su empresa puede considerar contratar a un Consultor de nube de datos de SalesforceEste enfoque puede ayudar a garantizar que sus iniciativas de datos se alineen con las mejores prácticas y cumplan con los objetivos a largo plazo.
¿Cómo pueden las empresas medir el ROI de las inversiones en Big Data de Salesforce?
Las empresas pueden medir el ROI de las inversiones en Big Data de Salesforce mediante el seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI), como mayores ingresos, mejores puntuaciones de satisfacción del cliente, menores costos operativos, un tiempo de comercialización más rápido para productos y servicios y una ventaja competitiva mejorada. Al cuantificar el impacto de las iniciativas de Big Data, las empresas pueden demostrar el valor de sus inversiones y priorizar proyectos futuros en consecuencia.
Biografía del autor
Sujain Thomas es escritora y experta en SEO. Actualmente, Sujain dirige y escribe para Flosum.com. Su enfoque principal es "Salesforce DX". Es responsable de crear contenido que ayude a los profesionales de TI a aprender a hablar los idiomas altamente especializados de los demás.
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