La plataforma Salesforce proporciona una gran variedad de API con una amplia gama de funciones para acceder a los datos de su organización. Este blog le ayuda a decidir qué API son las más adecuadas para su caso de uso.
La plataforma Salesforce ofrece una gran variedad de API con una amplia gama de funciones para acceder a los datos de su organización
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Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores , consultores , administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica .
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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Model Builder, parte de Einstein Copilot Studio, es una plataforma fácil de usar que le permite crear y poner en funcionamiento modelos de IA en Salesforce. Model Builder es capaz de integrarse profundamente con plataformas de IA externas, como Google Cloud Vertex AI y Amazon SageMaker, para que pueda crear, entrenar e implementar modelos de IA personalizados de forma externa utilizando datos de Salesforce Data Cloud.
Salesforce anunció previamente el lanzamiento de Model Builder con Amazon SageMaker en agosto de 2023. Hoy, nos complace anunciar que los modelos de Google Vertex AI ahora están disponibles de forma general en Model Builder. Como parte de esta última versión, Model Builder ahora admite la autenticación mediante las credenciales de la cuenta del servicio de Google, así como la ingestión de datos en streaming.
Estamos entusiasmados con esta nueva innovación de la asociación ampliada de Salesforce con Google Cloud, que consideramos que tiene un enorme potencial para los desarrolladores. Como enfatizó Kaushal Kurapati, vicepresidente senior de Producto, IA y Búsqueda de Salesforce:
“Con esta asociación con Google Cloud, Model Builder ofrece una manera conveniente para que los clientes aprovechen sus modelos Vertex AI en sus fuentes de datos, flujos de trabajo y aplicaciones de Salesforce y brinden experiencias personalizadas, continuando con la visión de construir una plataforma abierta de Salesforce AI con un ecosistema modelo robusto”.
Model Builder le permite conectarse fácilmente a modelos predictivos externos, como los de un proveedor de modelos externo o su propio modelo propietario, y utilizarlos en el flujo de trabajo en Salesforce. Por ejemplo, puede utilizar modelos predictivos para calificar clientes potenciales, recomendar productos o detectar la deserción.
La capacidad BYOM de Model Builder le permite integrar fácilmente su modelo con Data Cloud para acceder a predicciones e información en tiempo real, y utilizar esa información de varias maneras, como enriquecer perfiles de clientes, crear segmentos y personalizar la experiencia del usuario final en diferentes canales.
Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Google Cloud Vertex AI con datos de Data Cloud en Model Builder:
Para obtener más información, mire nuestro breve vídeo .
En esta sección, analizamos brevemente el flujo de trabajo de la aplicación utilizando Model Builder.
En el flujo de trabajo que se muestra arriba, el conector Python brinda a Vertex AI acceso seguro a los objetos de Salesforce Data Cloud. Después de la autenticación, los especialistas en datos pueden explorar y preparar datos, y realizar tareas de ingeniería de características para el desarrollo y la inferencia de modelos de IA utilizando la plataforma Vertex AI.
Tenga en cuenta que si se realiza una autenticación basada en clave API, se necesita una puerta de enlace API delante del punto final de Vertex AI.
La versión más reciente de Model Builder ahora permite utilizar las credenciales de la cuenta del servicio de Google para la autenticación. Esto se suma a los métodos de autenticación JWT y basados en claves existentes. Para utilizar un flujo de token al portador JWT, ingrese su correo electrónico de la cuenta de servicio, ID de clave privada y clave privada de su cuenta de Google Cloud como se muestra a continuación.
La última versión de Model Builder le permite activar automáticamente una inferencia cuando los datos asignados a la variable de entrada del modelo se cambian en el objeto del modelo de datos de origen (DMO). También ofrecemos inferencia por lotes, pero debe hacer clic en el botón Actualizar manualmente para activar nuevas inferencias. Con la inferencia de transmisión, las nuevas inferencias se activan solo cuando hay un cambio en la variable de entrada.
Para habilitar la inferencia de transmisión, deberá marcar la casilla Sí en ¿Actualizar modelo cuando se actualizan los datos? Como se muestra abajo.
También puede especificar cuáles de las funciones de entrada deben actualizarse seleccionando Sí en el menú desplegable Actualizar puntuación .
Hay dos formas de consumir predicciones: usar acciones invocables en Flow y Apex, o usar Query API para realizar análisis ad hoc.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar acciones invocables para modelos de Model Builder en Flow. Una vez que tenga un modelo activado en Model Builder, seleccione Nueva acción → Nube de datos y luego haga clic en el nombre del modelo deseado.
La captura de pantalla siguiente muestra un flujo de ejemplo que utiliza una acción invocable para crear recomendaciones de productos para un cliente. Aquí, un administrador usa Flow Builder para recorrer los registros individuales unificados y verificar si se realizó una compra reciente. Si se realizó la compra, la acción invocable obtiene la inferencia del modelo de Model Builder y recomienda el siguiente mejor producto a un cliente.
Esta acción invocable también se puede invocar en Apex. Vea el ejemplo a continuación.
<dx-code-block title language="apex" code-block="Invocable.Action action = Invocable.Action.createCustomAction('cdpGetMlPrediction', 'EinsteinStudio_model_name');
action.setInvocationParameter('param_variable_1', '10');
action.setInvocationParameter('param_variable_2', '20');
action.setInvocationParameter('param_variable_3', '30');
List results = action.invoke();
if (results.size() > 0 && results[0].isSuccess()) { System.debug(‘Result is: ‘ + results[0].getOutputParameters().get(‘param_score’));
} else { System.debug(‘Error message’ + results[0].getErrors());
} «>
Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en Flow y Apex, consulte la Ayuda de Salesforce .
Query API es otra forma rápida de obtener puntuaciones de predicción para datos que residen en Data Cloud. Con Query API, puede utilizar el punto final de inferencia y llamar a funciones de predicción para probar el punto final. Vea el ejemplo a continuación.
Para obtener instrucciones sobre el uso de acciones invocables en QueryAPI, consulte la Ayuda de Salesforce .
Model Builder es una plataforma de IA fácil de usar que permite a los equipos de ingeniería y ciencia de datos crear, entrenar e implementar modelos de IA utilizando plataformas y datos externos en Data Cloud. Las plataformas externas incluyen Google Cloud Vertex AI, Amazon SageMaker y otros servicios de IA predictivos o generativos. Una vez que esté listo, podrá utilizar los modelos de IA en tiempo real para impulsar cualquier aplicación de ventas, servicios, marketing, comercio y otras aplicaciones en Salesforce.
Para obtener más información sobre cómo puede mejorar su estrategia de IA utilizando Model Builder, asista a nuestro seminario web gratuito con expertos en IA de Salesforce y Google Cloud.
Daryl Martis es el director de producto de Salesforce de Einstein. Tiene más de 10 años de experiencia en planificación, creación, lanzamiento y gestión de soluciones de clase mundial para clientes empresariales, incluidas AI/ML y soluciones en la nube. Síguelo en LinkedIn o Twitter .
Ashish Thapliyal es director sénior de producto en Salesforce y actualmente dirige varias áreas de productos de la plataforma Einstein AI. Síguelo en LinkedIn o Twitter .
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Ha estado en mi mente por un tiempo, ya que para mí esta certificación era la última que me faltaba por adquirir en la ruta de Arquitecto de Aplicaciones (da la casualidad de que también tengo el certificado "opcional" de Experience Cloud).
Tener muchas cosas sucediendo en este momento y anhelar algo de espacio mental fue el detonante que el otro día me hizo decir: “Bueno, también puedo intentarlo; Ojalá se me quite de la cabeza de una vez por todas”. Aprendería de cualquier manera, ¡eso es seguro!
Y esto pasó…
¡Uf!
Algunas personas se han acercado para preguntar sobre la preparación para el examen y la orientación, por eso escribo esto aquí para tratar de ayudar a otros.
El contexto es clave
Cualquier certificación de examen que hago está dentro de contexto, con eso me refiero a haber trabajado ya durante algún tiempo en el producto en cuestión.
"Somos lo que hacemos repetidamente. La excelencia, entonces, no es un acto sino un hábito." -Aristóteles
Así es como funciona mi cerebro; de lo contrario, lo encuentro como una actividad abstracta que depende principalmente de la memoria más que de la experiencia. Y bueno, después de todo, soy un Scrum Master, ¡el empirismo existe!
"Salesforce recomienda encarecidamente una combinación de experiencia laboral, asistencia a cursos y autoestudio para maximizar sus posibilidades de aprobar el examen". —Comienzo del sendero
Guía de examen
La oración anterior proviene de la guía del examen; solía ser un PDF, pero ahora el contenido está integrado en Trailhead.
La guía del examen es SIEMPRE tu punto de partida, me sorprende cuánta gente no usa este recurso (¡algunos ni siquiera saben que existe! ¡¿Cómo?!).
La guía del examen está diseñada para ayudarlo a evaluar SI está listo para completar con éxito el examen. Y le brinda un desglose de todas las secciones y temas que se cubrirán, y también de lo que se espera de usted. Por ejemplo en este en particular:
La credencial de Arquitecto de datos certificado de Salesforce está destinada al arquitecto que evalúa el entorno y los requisitos de la arquitectura; y diseña soluciones sólidas, escalables y de alto rendimiento en la plataforma Customer 360. El Arquitecto también tendrá experiencia trabajando con lo siguiente:
- Modelado de datos y diseño de bases de datos
- Gestión de datos maestros
- Gestión de datos de Salesforce
- Dato de governancia
- Consideraciones sobre grandes volúmenes de datos
- Migración de datos
El arquitecto tiene experiencia en comunicar soluciones y diseñar compensaciones a empresas y partes interesadas de TI.
Incluso tienes el esquema del examen donde puedes ampliar cada sección (aquí es donde está lo bueno):
Recursos
¿Mencioné la guía del examen?… ¡Úsala en serio! https://trailhead.salesforce.com/help?article=Salesforce-Certified-Data-Architect-Exam-Guide
Literalmente creé mi propio documento a partir de él y desglosé cada elemento, definí la lógica y las consideraciones, escribir y estructurar me ayuda a digerir y reforzar algunos conceptos. Por ejemplo, escribí este artículo disponible públicamente para Pardot hace bastantes años, solo para darle una idea.
Hablando de empirismo, en general, mi mejor recurso es… ¡una organización de edición para desarrolladores! ¡Donde pruebo todo y más! Practica, practica, practica: soy un poco de la vieja escuela en eso: toma el desglose de la guía de certificados para cada elemento, define la lógica y luego juega con ella.
Algunos de los contenidos de este en particular pueden ser un poco más complicados, como grandes volúmenes de datos, pero afortunadamente he estado en algunos proyectos relevantes incluso recientemente, lo que siempre ayuda. También el año pasado con el Sr. Agente Gill 😉
Aunque se escribió hace bastante tiempo, este artículo sigue siendo una lectura muy relevante https://developer.salesforce.com/blogs/engineering/2013/06/extracting-large-data-volume-ldv-in-force-com, y que le permitirá revisar PK Chunking y Bulk API.
Siguiendo con más contenido de la vieja escuela de "antaño", consulte la serie de Extreme Force.com, aquí está la Parte 1: https://developer.salesforce.com/blogs/engineering/2013/02/extreme- carga-de-datos-de-salesforce-parte-1-ajuste-su-modelo-de-datos
Probablemente también sugeriría ignorar sus patrones de diseño de integración, lo que le ayudará a guiar algunas decisiones de respuesta: https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.integration_patterns_and_practices.meta/integration_patterns_and_practices/integ_pat_intro_overview.htm
Hacer una combinación de escribirlo yo mismo, probar los conceptos, luego ver algunos videos sobre el mismo concepto y leer más me ayudó a mantenerme concentrado.
Consejos
Como sabe, no puedo darle ningún detalle, eso sería una violación de los términos y condiciones del programa de certificación y tiene consecuencias graves, tanto para quienes comparten como para quienes utilizan cualquier información expuesta del examen.
Lo que te puedo decir es que deberías revisar:
Seguramente me he perdido algo, pero eso es lo más importante en este momento. Consulte y trabaje con su guía de examen: https://trailhead.salesforce.com/help?article=Salesforce-Certified-Data-Architect-Exam-Guide
¿Qué estás haciendo?
Recuerde también: el objetivo no es simplemente aprobar un examen, sino demostrar que ya tiene el conocimiento y la experiencia.
Ahora es tu turno: ¿Para qué certificación estás trabajando? ¿Cuál es su enfoque?
¡Cuéntanos y etiquétanos para que podamos celebrar contigo!
Los términos centro de llamadas y centro de contacto a menudo se usan indistintamente y, aunque ambos son centros de atención al cliente, no son exactamente lo mismo. Los centros de llamadas se enfocan únicamente en las comunicaciones telefónicas, mientras que los centros de contacto modernos brindan soporte a través de una variedad de canales, que incluyen teléfono, correo electrónico, chat en vivo, artículos de conocimiento de autoservicio y chatbots. Profundicemos en las diferencias entre un centro de contacto y un centro de llamadas, para que pueda decidir el mejor enfoque de servicio al cliente para su negocio.
Los clientes de hoy tienen grandes expectativas para las empresas con las que hacen negocios. Descubrimos que el 94% de los clientes dicen que una experiencia positiva de servicio al cliente los hace más propensos a realizar una compra nuevamente. Sin embargo, solo el 13% de los clientes dicen que pueden resolver sus problemas con poco esfuerzo.
¿Cómo es una experiencia positiva del cliente? Se trata de reunirse con los clientes donde están, utilizando los métodos de comunicación y la tecnología que prefieren, y brindando una variedad de opciones de servicio, en lugar de limitar el servicio solo por teléfono. A medida que las preferencias de los clientes evolucionan con la tecnología, más centros de llamadas se están transformando en centros de contacto .
La combinación correcta de canales y herramientas de servicio al cliente puede ayudarlo a ser más eficiente y mejorar la satisfacción del cliente. Nuestra guía revela cómo las organizaciones de servicio de alto rendimiento lo hacen posible.
Un centro de llamadas es un grupo de servicio al cliente remoto o local que brinda servicio al cliente por teléfono. Los centros de llamadas pueden emplear desde unos pocos agentes para pequeñas y medianas empresas hasta cientos para grandes corporaciones.
Cada agente generalmente maneja varias llamadas telefónicas por día para ayudar con los problemas de los clientes, desde consultas de facturación hasta problemas técnicos complejos. Algunos centros de llamadas utilizan software de administración de relaciones con los clientes (CRM) para resolver problemas más rápido y proporcionar a los agentes datos de clientes, pero muchos centros de llamadas todavía están trabajando para adoptar esta tecnología.
Un centro de contacto es un centro de servicio al cliente que proporciona una variedad de canales de comunicación, incluidos teléfono, correo electrónico, redes sociales, chat, SMS y mensajería, videoconferencia , uso compartido de pantalla y más. Los agentes suelen tener la experiencia para trabajar en todos estos canales o en un subconjunto especializado según la estructura de su equipo.
Un centro de contacto también utiliza la tecnología CRM para capacitar a los agentes para ayudar a los clientes, acelerar los tiempos de respuesta y brindar interacciones y ofertas personalizadas.
Las preferencias de comunicación del cliente varían ampliamente. Alguien que está en movimiento puede marcar una línea de servicio al cliente, mientras que alguien en su escritorio puede comunicarse con un agente a través del chat en vivo.
Cuando los centros de contacto enrutan las solicitudes de múltiples canales a los agentes de servicio en función de su disponibilidad y conjunto de habilidades, los agentes de servicio pueden realizar múltiples tareas y aumentar su eficiencia.
Una métrica clave para el éxito del centro de contacto es la reducción del trabajo manual de los agentes. Los agentes tienen tareas como notas de casos, transferencias de datos y enrutamiento de llamadas, lo que puede reducir la velocidad y la eficiencia del servicio que brindan.
Los centros de contacto utilizan la automatización y la inteligencia artificial (IA) para reducir estas tareas de la carga de trabajo de sus agentes para que puedan concentrarse en resolver los problemas de los clientes y brindar una experiencia de servicio perfecta. Estas tecnologías pueden hacer cosas como transcribir automáticamente llamadas telefónicas, sugerir respuestas de chat en vivo o encontrar artículos de ayuda para que los agentes los compartan con los clientes.
La IA generativa está facilitando aún más la eficiencia. Cuando se aplica al servicio, la IA generativa puede tomar datos del cliente, como una consulta del cliente o información de la cuenta, y crear algo nuevo a partir de ellos. Algunos ejemplos de estos poderosos casos de uso incluyen la generación automática de artículos de conocimientos basados en datos de resolución de casos, brindar respuestas personalizadas a preguntas de chat en vivo y extraer datos en tiempo real para ayudar a los agentes a resolver los problemas de los clientes rápidamente.
Los centros de llamadas tienen un enfoque singular: brindar un servicio de calidad por teléfono. Los centros de contacto adoptan un enfoque omnicanal que muchos consumidores encuentran más conveniente (ya no hay que esperar en la línea telefónica ni escuchar la serenata de la música del ascensor).
Sus clientes solo quieren que sus problemas se resuelvan lo más rápido posible. Al final del día, debe reunirse con ellos donde están a través de sus canales de comunicación preferidos, que variarán según el tipo de servicio o producto que ofrezca.
Con un centro de contacto, puede llegar a los clientes en estos canales:
Su industria influirá en gran medida en los canales de servicio al cliente que brinda su empresa. ¿Eres una empresa de servicios públicos? Entonces, el autoservicio , los SMS y el teléfono son fundamentales para su centro de contacto. ¿Qué tal un minorista de comercio electrónico? Sus clientes ya están comprando en línea; poder comunicarse con usted a través de la web o el chat móvil probablemente sea importante para ellos.
A pesar de la expansión y aceptación de los canales digitales y la variedad de preferencias de los clientes, el 81 % de los profesionales de servicios dicen que el teléfono es un canal preferido para problemas complejos, por lo que incluso los centros de contacto digitales deben mantener abiertas las líneas telefónicas.
Una diferencia importante entre un centro de llamadas y un centro de contacto es el uso de los datos del cliente y la tecnología CRM para brindar un servicio al cliente personalizado.
Cuando el teléfono es la única opción para ponerse en contacto con una empresa, las interacciones tienden a ser simples, como restablecer la contraseña de una cuenta o hacer una pregunta, y menos frecuentes con el mismo cliente. Y dado que la tecnología CRM solo la utilizan algunos centros de llamadas, los agentes pueden tener información limitada sobre un cliente y sus preferencias.
Los centros de contacto tienden a manejar tareas más complejas. Los problemas más simples de los clientes generalmente se resuelven a través de canales de bajo contacto (piense en artículos de autoservicio, chatbots , SMS o chat en vivo), mientras que los problemas más complejos se manejan por teléfono.
Un agente de servicio en un centro de contacto usa la instancia de CRM de la empresa para hacer referencia a interacciones pasadas , ver qué productos o paquetes tiene actualmente el cliente y brindar opciones personalizadas de ventas cruzadas o adicionales. Esto es posible gracias a la integración de los datos de ventas, servicios, marketing y comercio, todos canalizados a través de una única plataforma de CRM.
Su elección de centro de contacto frente a centro de llamadas también se reducirá a las habilidades de sus agentes y al presupuesto y los recursos disponibles para la capacitación de agentes.
Dado que los agentes del centro de contacto utilizan más canales digitales y asincrónicos que los centros de llamadas, deben poder realizar múltiples tareas y deben sentirse cómodos con la tecnología digital. Los agentes del centro de llamadas, por otro lado, deben pensar rápidamente y mantener la calma para reducir las situaciones en tiempo real.
Los agentes de servicio al cliente deben tener la combinación correcta de habilidades blandas y duras para cumplir con las expectativas del cliente. Cuando se trata de habilidades blandas, deben ser comunicadores y oyentes competentes, buenos pensadores críticos y solucionadores de problemas, y ser capaces de resolver conflictos en situaciones tensas. Cuando se trata de habilidades duras, necesitan saber cómo usar tableros, herramientas de servicio, consolas, herramientas de automatización y acceso a datos de clientes para hacer bien su trabajo y hacer recomendaciones más personalizadas a los clientes en tiempo real.
Los centros de llamadas son más sencillos de operar, con altos costos operativos provenientes de la plantilla y los sistemas telefónicos o el software. Su simplicidad puede ser atractiva para las empresas que desean evitar complicar demasiado su estrategia de servicio al cliente, especialmente si tienen una base de clientes pequeña y conocida que prefiere obtener el servicio por teléfono.
Por el contrario, los centros de contacto personalizan la experiencia del cliente al proporcionar varios canales de servicio según las preferencias del cliente. Esto facilita que los problemas se resuelvan de forma asincrónica y los problemas más complejos se resuelvan por teléfono. Este enfoque rentable es lo que llamamos " Cambio a escala ".
El 48% de los clientes han cambiado de marca para un mejor servicio al cliente.
Si bien los centros de contacto generalmente tienen costos continuos más altos debido a las licencias de software, sus clientes tienen una mejor experiencia de servicio cuando pueden elegir cómo interactúan con su negocio. Esto significa que sus clientes se sienten satisfechos o incluso encantados después de una interacción de servicio, lo que conducirá a una puntuación CSAT más alta , una mayor lealtad del cliente y generará más ingresos de clientes repetidos y renovados.
Si no está seguro de qué estrategia de servicio al cliente es adecuada para usted, hágase las siguientes preguntas:
Si respondió en su mayoría con A, entonces una estrategia de centro de llamadas puede ser la mejor opción para su negocio. Si respondió con B en su mayoría, entonces un centro de contacto es la mejor estrategia para usted.
El 94% de los clientes dice que un buen servicio al cliente los hace más propensos a realizar otra compra.
El servicio al cliente es el negocio de asegurarse de que sus clientes se mantengan felices y leales. Los centros de llamadas siguen siendo relevantes en ciertos contextos, pero el mundo está cambiando; asegúrese de que sus modelos de atención al cliente cambien con él.
Vea cómo puede combinar IA, datos y CRM para conectarse en el canal correcto, personalizar cada conversación y escalar su servicio al cliente.
Después de temer y demorar un par de veces, finalmente reuní el coraje para presentarme hoy al examen de certificación de consultor de servicio de campo. Y logré pasarlo en mi segundo intento. Entonces, ¡sigue adelante en el 'Camino de ladrillos amarillos'! La primera vez que me presenté a este examen fue
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