München, Starnberg, 12. Juni 2023 - Datenfreigabe Bi-direktional zwischen Salesforce Data Cloud und Google BigQuery, ohne Kopieren oder Verschieben; BYOM-Integrationen…

Zur Ankündigung: Daten stellen zwar eine wichtige Grundlage für Unternehmensentscheidungen dar. Gleichzeitig sind diese „Datenlandschaften“ oft sehr komplex und nicht immer leicht zugänglich. (1) Salesforce und Google Cloud haben ihre strategische Partnerschaft, die bereits bis in das Jahr 2017 zurückreicht, dazu nun weiter ausgebaut. Laut Anbieter ist es das Ziel, die Potenziale von KI, Daten und CRM besser zu erschließen und Daten somit einfacher in verwertbare Erkenntnisse und personalisierte Kundenerfahrungen zu verwandeln. (1) Querverweis: https://www.salesforce.com/news/stories/generative-ai-research/. Mit Salesforce Data Cloud + Google BigQuery sowie Salesforce Data Cloud + Google Vertex AI wurden hierzu jetzt zwei neue Entwicklungen angekündigt:

1. Salesforce Data Cloud + Google BigQuery = geringere Kosten und Komplexität

Die neue Integration zwischen Salesforce Data Cloud und Google BigQuery soll es Unternehmen erleichtern, einheitliche Profile ihrer Kundschaft zu erstellen und damit hochgradig personalisierte Erfahrungen zu schaffen. Salesforce und Google Cloud adressieren mit der neuen Lösung einen nahtlosen Datenzugriff über Plattformen und Clouds hinweg, so als befänden sich ihre Daten an einem zentralen Ort, mit Null-Copy oder Null-ETL (Extract, Transform, Load). Dadurch entfallen sowohl Kosten als auch die Komplexität zum Verschieben oder Kopieren von Date und Fehlerquellen werden reduziert.
 
 

2. Salesforce Data Cloud + Google Vertex AI = schnellerer Zugriff auf einheitliche Daten

Die neue Integrationen zwischen Salesforce Data Cloud und Vertex AI von Google Cloud ermöglichen es Betreibern, eigene Modelle aus Vertex mitzubringen und sie auf der Salesforce Plattform zu verwenden. Dazu gehört beispielsweise die Vorhersage des Kaufverhaltens oder der Abwanderungswahrscheinlichkeit (Churn Rate) anhand der Daten aus Salesforce Customer 360.

Der Datenzugriff ohne Kopieren verschafft Unternehmen den direkten Zugriff auf einheitliche Kundendaten für das Training ihrer KI-Modelle, so dass sie laut Anbieter ihre KI-Investitionen besser und schneller maximieren können. Der Modellentwicklungsprozess wird rationalisiert und die Genauigkeit und Effizienz von KI-Vorhersagen und -Einsichten soll verbessert werden können.

3. Beispielanwendungen: Verbessertes Kundenerlebnis und personalisierte Interaktionen

• Ein Modehändler kann CRM-Daten beispielsweise die Kaufhistorie von Kund:innen oder Service-Interaktionen mit anderen Daten wie Echtzeit-Online-Aktivitäten oder der Stimmung in sozialen Medien verbinden. Werden ausserdem benutzerdefinierte KI-Modelle eingesetzt, die auf der Grundlage der Daten vorhersagen, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Kunden bestimmte Kleidungsstücke kaufen, kann er sie über den besten Kanal (E-Mail, mobile App oder soziale Medien) ansprechen und personalisierte Empfehlungen abgeben

• Ein Unternehmen im Gesundheitswesen ist in der Lage, CRM-Daten, zum Beispiel Terminhistorie und Patientenfeedback, mit Daten, wie demographische Daten der Patienten oder Krankengeschichte, zu kombinieren. Es kann benutzerdefinierte KI-Modelle einsetzen, die vorhersagen, wie hoch das Risiko für einen Rückfall ist. Zudem ist es möglich, personalisierte Pflegepläne für Risikopatienten zu entwickeln, um bessere medizinische Ergebnisse durch eine pro-aktive medizinische Versorgung zu erzielen.

• Ein Finanzinstitut kann CRM-Daten wie die Transaktionshistorie, die Kreditwürdigkeit und die finanziellen Ziele von Kund:innen mit Nicht-CRM-Daten wie Marktanalysen oder wirtschaftlichen Trends koppeln. Anschließend ist es möglich, benutzerdefinierte KI-Modelle einzusetzen, die das Ausgabeverhalten, die Investitionspräferenzen und die finanziellen Ziele der Kund:innen vorhersagen, um personalisierte Bankdienstleistungen und -angebote zu erstellen.

Fazit der Ankündigung:

• Die neue optimierte Datenfreigabe zwischen Salesforce Data Cloud und Google BigQuery ermöglicht sicheren Datenzugriff in beide Richtungen, ohne dass Unternehmen Daten kopieren oder verschieben müssen.
• Integration zwischen Salesforce Data Cloud und Google BigQuery. BYOM-Integrationen (Bring your own AI model) zwischen Salesforce Data Cloud und Vertex AI von Google Cloud eröffnen Unternehmen mehr Möglichkeiten zur Nutzung von KI und Kundendaten.

Zur Verfügbarkeit (Quelle Anbieter): Die Integration von Data Cloud und Google Vertex AI soll voraussichtlich Mitte 2023 mit einer Pilotphase starten und dann Ende 2023 allgemein verfügbar sein. Die Integration von Data Cloud und BigQuery beginnt Ende 2023 als Pilotprojekt und wird Anfang 2024 allgemein verfügbar sein. Die Integration von Marketing Cloud und Google Analytics 4 soll im Laufe dieses Jahres verfügbar werden und mit GA4 kompatibel sein.


Querverweis:

Unser Beitrag > Anwendungs-Fallbeispiele und Vorteile von ETL-Lösungen im Cloud-Kontext

Unser Beitrag > Teradata bietet Integration von VantageCloud und ClearScape Analytics mit Google Vertex AI