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Présentation complète des fonctionnalités de Pardot Einstein [Updated 2020]1 minutes de lecture


Pardot Einstein est un ensemble de fonctionnalités basées sur l’IA pour Pardot marketing automation, à savoir Einstein Behaviour Scoring, Einstein Lead Scoring, Einstein Campaign Insights et Einstein Attribution. L’objectif primordial de ces technologies est de trouver des modèles enfouis profondément dans vos données d’engagement, de reconnaître les thèmes et de prendre des mesures, telles que faire des recommandations aux utilisateurs.

Pardot Einstein prend vos données marketing Pardot et fait tout son possible – c’est vraiment époustouflant. Quelques fonctionnalités (Einstein Behavior Scoring, Einstein Lead Scoring) améliorent les fonctionnalités existantes, ce qui pourrait être la progression naturelle des fonctionnalités basées sur des règles vers des fonctionnalités basées sur l’IA – tandis que les deux autres fonctionnalités (Einstein Campaign Insights, Einstein Attribution) introduisent de nouveaux concepts entièrement. Quoi qu’il en soit, il est important de garder à l’esprit les 4 fonctionnalités pour la planification future.

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J’ai eu une conversation avec Alon Shvo, Product Manager chez Salesforce Pardot, qui travaille en étroite collaboration avec les produits Einstein Attribution et Einstein Campaign Insights en particulier. Il a mis en lumière les principaux objectifs de l’équipe pour Pardot Einstein et a expliqué comment les fonctionnalités compatibles avec l’IA fonctionnent sous le capot, chez les profanes. Je partagerai ses idées dans cet article, ainsi qu’un aperçu de chacun des 4 produits.

Tableau de présentation de Pardot Einstein

Pardot Einstein est composé de 4 fonctionnalités:

  • Notation du comportement d’Einstein
  • Einstein Lead Scoring
  • Aperçu de la campagne Einstein
  • Attribution d’Einstein

Résumé d’une ligneMéthode actuelle basée sur les règles *Disponible?Licences requises?Prérequis des fonctionnalitésExigences en matière de données?
Notation du comportement d’Einstein«Découvrez les signaux de comportement les plus influents
à travers l’engagement de prospects passé et actuel « 
Score PadotOuiPardot Advanced Edition

Salesforce Édition Entreprise (et supérieure)

Salesforce Expérience LightningAucune – mais plus de 6 mois de données d’engagement de prospects et plus de 20 prospects liés aux opportunités sont recommandés.
Einstein Lead Scoring« Marquez vos prospects en fonction de leur adéquation avec les modèles de conversion réussis de votre entreprise. Laissez votre équipe de vente hiérarchiser ses prospects par score de plomb « Pardot GradeOuiPardot Advanced Edition

Salesforce Édition Entreprise (et supérieure)

** Également inclus dans Sales Cloud Einstein

Salesforce Expérience LightningPlus de 1 000 prospects créés au cours des 6 derniers mois. Au moins 120 doivent être convertis en compte, contact et opportunité (créés au moment de la conversion).
Aperçu de la campagne Einstein«Tendances de la démographie des prospects et de l’engagement des actifs marketing»la norme Salesforce Rapports

Mesures d’historique d’engagement? **

Oui
(Sortie été 19)
Pardot Advanced Edition

Salesforce Édition Entreprise (et supérieure)

Campagnes connectées Pardot

Salesforce Expérience Lightning

50 campagnes connectées (avec les données de l’historique des interactions)
Attribution d’Einstein«Laisse les modèles d’influence basés sur des règles dans le rétroviseur»Influence de la campagneSortie été 20Pardot Advanced Edition

Salesforce Édition Entreprise (et supérieure)

Campagnes connectées Pardot50 rôles de contact d’opportunité pour commencer!

* en d’autres termes, quelle caractéristique existante est transformée avec intelligence.

** Campaign Insights cherche à faire ressortir des informations significatives qui sont cachées dans les données d’engagement par rapport à la présentation – donc, c’est comme la «cerise sur le gâteau»!

Pourquoi utiliser Pardot Einstein? Priorités de développement de produits

Pardot Einstein reste disponible pour Clients de l’édition avancée uniquement, la question clé devient «devrais-je acheter Pardot Einstein?». Comment justifier le coût de Pardot Einstein dans leur organisation est de commencer par les moyens potentiels d’utiliser Pardot Einstein.

Dans ma conversation avec Alon Shvo, Product Manager chez Salesforce Pardot, il a mis en lumière le fonctionnement des fonctionnalités compatibles avec l’IA sous le capot, chez les profanes. Déjà, cela m’a aidé à voir comment j’expliquerais / ré-expliquerais l’application pratique de Pardot Einstein dans différents contextes commerciaux.
Les plus grands objectifs de l’équipe pour Pardot Einstein étaient de:

  • Surmontez les limitations grâce aux fonctionnalités basées sur des règles
  • Crunches grands ensembles de données, plus que vous ne pouvez envelopper votre tête!
  • Fournir une «justification» (explications)
  • Prend en compte le temps comme facteur (c.-à-d. La notation) et pondère la récence plus fortement.

Priorités que les équipes de développement de Pardot Einstein avaient en tête lors de l’élaboration:

  • Clé en main: visez toujours à ce que le produit soit clé en main (alias «plug-in-and-play»).
  • «Human in the loop»: un analyste des données humaines surveille les modèles pour s’assurer qu’ils fonctionnent comme prévu.

Configuration et administration de Pardot Einstein

Trouvez-les dans Salesforce Configuration, en recherchant «Pardot»:

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Le guide de mise en œuvre le plus récent est trouvé ici.

Notation du comportement d’Einstein

«Découvrez les signaux de comportement les plus influents à travers l’engagement de prospects passé et actuel»

Décroît au fil du temps automatiquement – un point douloureux du score de Pardot classique basé sur des règles.

Ce qu’il fait en bref:

  1. Examine chaque prospect et ses activités Pardot (historique de l’engagement),
  2. Identifie les activités qui sont des signaux positifs et celles qui sont négatives.
  3. Forme un modèle d’apprentissage automatique qui note chaque perspective en fonction de la probabilité de conversion,
  4. Attribue à chaque prospect un score de 0 à 100 par rapport à la façon dont ils se comparent à tous les autres prospects de votre base de données.

Lisez plus ici.
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Einstein Lead Scoring

« Marquez vos prospects en fonction de leur adéquation avec les modèles de conversion réussis de votre entreprise. Laissez votre équipe de vente hiérarchiser ses prospects par score de plomb « 
Ce qu’il fait en bref:

  1. Regarde chaque prospect et leurs données de champ (champs standard et personnalisés),
  2. Identifie les données de terrain (caractéristiques) qui sont des signaux positifs et qui sont négatifs – par exemple. La source principale est «G2 Crowd»
  3. Forme un modèle d’apprentissage automatique qui note chaque piste en fonction de la probabilité de conversion (dans Salesforce à un compte, un contact et / ou une opportunité),
  4. Attribue à chaque piste un score de 0 à 100 par rapport à la façon dont elles se comparent à toutes les autres pistes de votre base de données.

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La source: Salesforce

Aperçu de la campagne Einstein

«Tendances de la démographie des prospects et de l’engagement des actifs marketing»

  • Analyse l’activité d’engagement des prospects avec les différents actifs marketing, ainsi que les attributs clés des prospects tels que le titre du poste, l’emplacement et l’industrie de l’entreprise.
  • Recherche des anomalies, positives et négatives, dans les données d’engagement.
  • Présente les éléments les plus significatifs sous la forme d’aperçus de campagne.

En d’autres termes, Einstein Campaign Insights pose deux questions:

  1. Qu’est-ce qui est exceptionnel à propos de l’activité de prospect dans cette campagne spécifique par rapport à toutes les autres campagnes?
  2. Quels sont les segments les plus intéressants d’une campagne spécifique en termes de modèles d’engagement?

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Il examine l’ensemble de vos données d’actifs marketing, par exemple. il compare l’engagement des e-mails dans une campagne spécifique, à tous les e-mails stockés dans votre organisation. En arrière-plan, il divisera vos prospects faisant partie de la campagne en segments, par exemple. par titre d’emploi, secteur d’activité, pays – et souligner les différences entre eux.

Actifs marketing suivis:

Explications possibles (alias justifications):

Taux d’ouverture des e-mails, taux d’ouverture des e-mails avec objet et taux d’ouverture des e-mails avec segment d’audience.

Autres choses à noter:

  • Vous pouvez créer des rapports personnalisés pour «découper et découper» davantage les informations sur la campagne pour des audiences et du contenu spécifiques. Trouver une liste complète des champs disponible ici.

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Attribution d’Einstein

«Laisse les modèles d’influence basés sur des règles dans le rétroviseur»

Quand j’ai entendu parler d’Einstein Attribution pour la première fois il y a quelques mois, mon esprit était époustouflé. Ce produit est le bébé d’Alon – je pourrais dire à quel point il était fier de me montrer, après tout, le produit réalise quelque chose d’assez remarquable.

Les «modèles d’influence basés sur des règles» sont les modèles d’influence de campagne de première touche / dernière touche / même touche que vous connaissez. Ces modèles reposent sur des relations de données (rôles de contact d’opportunité) et sur le calendrier (historique des campagnes au moment de la conversion des prospects, etc.), ce qui rend cette méthode de mesure moins précise dans l’ensemble.

Que veut faire Einstein Attribution? Essentiellement, Einstein Attribution vous rapprochera du Saint Graal de l’attribution marketing précise, en détectant les lacunes d’attribution à l’aide d’une IA modèle basé sur les données qui «attribue le partage des revenus en fonction de vos clients réels, de leur engagement et de vos succès».

Il s’agit d’un modèle d’influence de campagne supplémentaire appelé «modèle piloté par les données» (et apparaîtra dans la liste des modèles d’influence de campagne dans Salesforce configuration, avec vos autres standards).

Rôles de contact pour les opportunités virtuelles

Le plus grand point à retenir à propos de Pardot Einstein Attribution est qu’il n’y a pas de dépendance à l’égard des rôles de contact d’opportunité (qui sont difficiles à garder cohérents).

Des enregistrements de rôle de contact d’opportunité «virtuels» sont créés. Ce ne sont pas de véritables rôles de contact, mais ils sont créés uniquement pour être exploités en arrière-plan.

Le modèle de données regroupant toutes les données pertinentes (pistes, contacts, opportunités, activités, etc.) qui peuvent aider à déterminer quelles personnes ont un rôle à jouer dans une opportunité. Par conséquent, cela crée un graphique d’attribution utilisant l’extraction de données (par exemple, des algorithmes de correspondance de domaine). Le résultat est des rôles de contact d’opportunité «virtuels» qui comblent les lacunes dans lesquelles des rôles de contact d’opportunité réels n’ont pas été créés (mais devraient être là). L’équipe affirme que les rôles de contact d’opportunité virtuelle ont une couverture d’attribution jusqu’à 10 fois supérieure – pensez au montant de crédit d’opportunité qui découvre! L’image ci-dessous montre comment cela fonctionne.

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  • Outre les contacts, Einstein Attribution est en mesure de tirer parti des algorithmes de correspondance des prospects et des comptes pour associer les prospects et les prospects directement aux opportunités dans lesquelles ils sont impliqués.,
  • Utilise l’architecture d’influence de campagne, de sorte que la sortie du modèle est en fait des enregistrements d’influence de campagne.
  • Vous pouvez toujours configurer la période d’influence (jusqu’à un maximum de 2 ans),
  • Si une opportunité a été créée avant le point de contact marketing, ce point de contact marketing ne sera pas inclus dans le modèle. Il existe donc un risque de croisement dans les périodes de temps,
  • Conditions minimales requises pour les données: au moins 50 rôles de contact d’opportunité sont nécessaires pour garantir des performances optimales du modèle.
  • Le «modèle piloté par les données» est un nouveau modèle d’influence qui apparaîtra dans la liste de configuration à côté de la première touche, de la dernière touche, etc.

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Je te recommande de regarder ça enregistrement de webinaire pour apprendre plus.

Tableau de bord d’attribution multi-touch

La star du spectacle explore la Modèle piloté par les données dans le B2B Marketing Analytics Tableau de bord d’attribution multi-touch:

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Comme vous le savez peut-être, le tableau de bord Multi-Touch Attribution est l’un des tableaux de bord qui est prêt à l’emploi avec B2B Marketing Analytics. Vous n’avez aucun effort de configuration supplémentaire ici! Tout comme vous utiliseriez le filtre prédéfini pour basculer entre une vue de première touche et de dernière touche, vous faites de même pour afficher le modèle piloté par les données:

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Je pense qu’il sera fascinant pour les spécialistes du marketing de pouvoir comparer le tableau de bord de différents modèles, de voir visuellement combien d’opportunités supplémentaires le crédit qu’Einstein Attribution a pu saisir, sinon cela aurait été perdu!

Résumé

Nous espérons que ce guide vous a donné une idée plus claire des 4 fonctionnalités de Pardot Einstein – ce qu’elles font, la fonctionnalité basée sur des règles équivalentes, la disponibilité, les licences et toutes les conditions préalables en termes de données et d’autres fonctionnalités pour permettre (reportez-vous au tableau récapitulatif pour tous ces points).

L’objectif primordial de ces technologies est de trouver des modèles enfouis profondément dans vos données d’engagement, de reconnaître les thèmes et de prendre des mesures, telles que faire des recommandations aux utilisateurs. Il ne fait aucun doute que Pardot Einstein continuera de se développer de plus en plus car de plus en plus de spécialistes du marketing comprennent l’évolution du produit et reconnaissent comment Pardot Einstein peut être utilisé dans leurs propres organisations – en particulier pour résoudre des problèmes persistants, tels que les lacunes empêchant une attribution marketing précise!

Mes sincères remerciements vont à Alon Shvo, Product Manager chez Salesforce Pardot, qui a contribué à cet article, et a été patient en répondant à mes questions alors que j’envisageais comment les fonctionnalités fonctionnaient!

Restez à l’écoute pour plus de contenu sur Pardot Einstein, en particulier autour d’Einstein Attribution (à venir l’été 20)!



Source de l’article traduit automatiquement en Français