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Pipelines de données Salesforce : consolidez et nettoyez les données de plusieurs systèmes, au sein de Salesforce10 minutes de lecture


Quelque chose de nouveau est arrivé ! Quelque chose qui permet aux administrateurs Salesforce de nettoyer, transformer et fusionner beaucoup plus facilement les données Salesforce, le tout au sein de la plate-forme Salesforce native.

C’est un tout nouveau produit – Pipelines de données Salesforce, qui exploite la puissance de Tableau CRM Data Platform (anciennement Einstein Analytics), ce qui signifie qu’elle est conçue pour vous permettre d’enrichir vos données à grande échelle.

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Pipelines de données a été présenté par l’un des chefs de produit, Antonio Scaramuzzino. Voici un aperçu des fonctionnalités :

  • Connecteurs pour exploiter les données Salesforce et les données externes
  • Data Prep pour transformer, fusionner ou agréger des données
  • Des transformations intelligentes prêtes à l’emploi qui tirent parti du ML pour obtenir des informations supplémentaires
  • Mettre à jour les enregistrements Salesforce avec le nœud de sortie

Au lieu de réintroduire le produit, examinons plutôt quelques cas d’utilisation prioritaires que je sais que beaucoup d’administrateurs ont du mal à faire rapidement et sans effort.

Avant de commencer

Avant de creuser dans les cas d’utilisation, il convient de noter que vous devez d’abord attribuer la licence d’ensemble d’autorisations « Paramètres utilisateur ajoutés aux pipelines de données » ainsi que l’ensemble d’autorisations « Utilisateur supplémentaire des pipelines de données » pour accorder l’accès à l’outil. Deuxièmement, vous devez activer Salesforce Data Pipelines dans la configuration sous :

Paramètres des fonctionnalités → Analytics → Pipelines de données → Mise en route

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Il est possible de pousser des données vers Force de vente, Flocon de neige, Amazon S3 et Tableau en ligne avec les connecteurs de sortie, mais vous devez les activer dans les paramètres avant de pouvoir le faire.

Pour tous les détails sur la façon de démarrer avec Salesforce Data Pipelines, vous devriez consulter Aide de Salesforce.

Composants des pipelines de données Salesforce

Salesforce Data Pipelines est un nouveau produit basé sur la technologie de Tableau CRM pour être précis dans les connecteurs et la recette. Il est donc utile de comprendre comment fonctionne le traitement des données de Tableau CRM. En bref, pour utiliser Salesforce Data Pipelines, vous devez suivre ces quatre étapes :

  1. Configurer le connecteur(s) incl. objets à synchroniser, qui récupéreront les données nécessaires et les mettront à votre disposition pour les transformer
  2. Configurer le Connecteur de sortie Salesforce réécrire au noyau
  3. Créer Recette(s) pour transformer et réécrire les données dans Salesforce à l’aide du connecteur de sortie.
  4. Configurer un calendrier pour la synchronisation des données et l’exécution des recettes afin d’automatiser le traitement des données

Outre l’utilisation de ces outils Tableau CRM évidents, cette technologie présente un avantage supplémentaire. En utilisant la plate-forme Tableau CRM, vous tirerez parti du moteur de requêtes à grande échelle, ce qui signifie que vous n’aurez pas à vous soucier du délai d’attente dû aux gros volumes de données (certains clients traitent des milliards de lignes de données).

Cas d’utilisation des pipelines de données Salesforce

Comment mieux illustrer la puissance de Salesforce Data Pipelines qu’avec des cas d’utilisation ? Je sais qu’il y a des tonnes à choisir – et j’aimerais entendre votre cas d’utilisation – mais je vais en choisir quelques-uns qui, je pense, résonneront avec beaucoup.

Exemple 1 : Garder les contacts propres et agréables

Il est facile de créer de nouveaux contacts dans Salesforce, et bien que nous, en tant qu’administrateurs, puissions ajouter des règles de validation, des champs obligatoires et plus encore dans Salesforce, nous ne voulons pas être trop restrictifs car cela empêche simplement les gens de les saisir dans le système. Cependant, nous voulons bien sûr ces coordonnées. De plus, vous avez peut-être même des options pour que les contacts saisissent leurs propres coordonnées.

Indépendamment de cela, je suis sûr que vous savez déjà ce qui se passe… certains noms sont en majuscules, d’autres en minuscules, les numéros de téléphone utilisent un espace entre les chiffres ou peut-être d’autres utilisent des tirets et qu’en est-il de l’indicatif du pays ? Oh, et mon préféré pour ceux qui n’ont pas activé les listes de sélection de pays et d’État, différentes manières d’épeler les pays de diffusion (États-Unis contre États-Unis), les données ont bien été reçues. Vous souhaitez finalement nettoyer vos contacts pour les rendre prêts à être utilisés par d’autres outils comme Pardot pour le publipostage ou l’intégration téléphonique.

Avec Salesforce Data Pipelines, j’ai créé un flux de données simple où j’ai :

  1. Ajout d’un nœud d’entrée pour l’objet Contact
  2. Ajout d’un nœud de transformation avec trois transformations
    1. Formule de casse appropriée pour le prénom
    2. Formule de casse appropriée pour le nom de famille
    3. Bucket Mailing Country pour rationaliser les valeurs
  3. Ajout d’un nœud d’entrée pour les codes téléphoniques (un fichier csv que j’ai importé dans le gestionnaire de données)
  4. Ajout d’un nœud de jointure à l’aide d’une recherche entre mon nœud de transformation et le nœud d’entrée pour les codes téléphoniques, cela me permet d’apporter le code du pays
  5. Ajout d’un nœud de transformation pour supprimer le numéro de téléphone des chaînes et des caractères spéciaux, ajouter le code téléphonique et supprimer les champs inutiles
  6. Ajout d’un nœud de sortie pour réécrire dans l’objet Contact Salesforce.
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Et c’est tout! En quelques étapes, nous avons nettoyé les données de contact et elles sont prêtes à être utilisées pour les rapports, les campagnes marketing, les systèmes téléphoniques, etc.

Exemple 2 : Identifier les cas de support critiques

Si vous faites partie d’une organisation qui utilise des cas et en a beaucoup, il peut être très difficile de les trier et de les hiérarchiser. Donc, pour cet exemple, je vais montrer comment vous pouvez utiliser l’une des transformations intelligentes pour enrichir vos données de cas.

Les transformations intelligentes sont des transformations d’apprentissage automatique « prêtes à l’emploi » que vous pouvez appliquer à vos données, ce qui est une excellente option pour les administrateurs car vous n’avez pas à développer d’algorithmes ou à entraîner vos données à les utiliser. Vous pouvez en savoir plus sur les transformations intelligentes ici.

Sur mon objet Case, j’ai créé un nouveau champ de liste de sélection appelé « Sentiment de cas », avec trois valeurs « Positive », « Neutre » et « Négative ». J’utiliserai la transformation de détection de sentiment pour trouver le sentiment de la description du cas, puis remplirai le nouveau champ « Sentiment du cas ». Nous pouvons ensuite utiliser ce champ pour aider à hiérarchiser les cas.

Dans Salesforce Data Pipelines, j’ai créé une nouvelle recette avec les étapes suivantes :

  1. Ajouter un nœud d’entrée pour l’objet Case
  2. Ajouter un nœud de transformation avec deux transformations
    1. Détecter le sentiment en fonction du champ de description
    2. Supprimez les champs inutiles car nous ne voulons pas mettre à jour quelque chose qui aurait pu changer depuis la dernière synchronisation des données, comme l’état du dossier.
  3. Ajoutez un nœud de sortie à réécrire dans l’objet Case.
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Avec les cas mis à jour pour avoir une analyse des sentiments, vous êtes libre de créer des règles d’escalade standard pour les cas ayant un sentiment négatif. Ou peut-être souhaitez-vous lancer un flux avec des chemins différents pour chaque sentiment afin d’envoyer un message approprié pour les sondages. Ou peut-être souhaitez-vous utiliser ces informations pour les ajouter à un programme d’engagement Pardot. Les opportunités sont nombreuses.

Exemple 3 : Enrichir les informations de votre compte

Voyons maintenant comment vous pouvez cumuler les informations au niveau du compte. Oui, bien sûr, vous devez cumuler les champs récapitulatifs dans Salesforce, mais il y a limites. Et peut-être que ce que vous souhaitez cumuler n’est pas directement dans le compte ou peut-être que ces données résident dans Snowflake, mais vous souhaitez améliorer la vue d’ensemble du compte avec des chiffres agrégés.

Examinons un exemple relativement simple où nous voulons voir la valeur des opportunités gagnées ce trimestre et précédemment, ainsi que ce qui se termine ce trimestre et au-delà. Tout d’abord, bien sûr, j’ai créé quatre nouveaux champs de devise sur mon objet Compte, que j’utiliserai pour écrire. Deuxièmement, j’ai créé une nouvelle recette où j’ai :

  1. Ajout d’un nœud d’entrée pour l’objet Opportunité
  2. Ajout d’un nœud de transformation à la date de fermeture du compartiment par dates relatives (ce trimestre et d’autres dates)
  3. Création de deux succursales ; un pour les opportunités gagnées et un pour les opportunités ouvertes, ce qui se fait en exploitant un nœud de filtre pour chaque branche
  4. Les deux branches sont agrégées au niveau du compte montrant la somme du montant de l’opportunité par les intervalles de dates relatifs à l’aide du nœud d’agrégation
  5. Ajout d’un nœud d’entrée pour l’objet Compte
  6. Joint les deux branches d’opportunité agrégées aux données du compte avec deux nœuds de jointure tous deux du type recherche.
  7. Ajout d’un nœud de sortie pour réécrire dans l’objet Compte.
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Désormais, vos utilisateurs Salesforce ont un aperçu rapide des opportunités liées à un compte, réparties exactement comme ils l’ont demandé. Comme je l’ai mentionné, vous pouvez également utiliser des données externes et tirer parti de l’un des nombreux connecteurs prêts à l’emploi. Un excellent exemple utilisant Snowflake a été montré dans ce séminaire en ligne. Ou peut-être souhaitez-vous calculer le taux de réussite d’un compte. Là encore, les opportunités sont nombreuses.

Et après?

Ce ne sont que trois exemples, mais comme mentionné, les opportunités pour vous de transformer et d’améliorer vos données Salesforce sont nombreuses. Et une opportunité unique est de tirer parti des transformations intelligentes (ML) telles que le clustering, où vous pouvez par exemple identifier des clients similaires. Cela pourrait être une excellente idée pour les campagnes de vente et de marketing. Jim Pan, chef de produit chez Salesforce, a récemment livré un séminaire en ligne sur le sujet.

Pour plus d’informations sur les pipelines de données Salesforce, consultez le Pages d’aide de Salesforce ou consultez le séminaire en ligne où Salesforce Data Pipelines a été introduit.

J’espère que cela vous a inspiré pour voir comment vous pouvez effectuer de puissantes transformations de données à grande échelle pour fournir des informations et des données significatives à vos utilisateurs.



Source de l’article traduit automatiquement en Français

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