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Etiqueta: Tutoriales

Creación de prompts potentes para Einstein for Developers ☁️

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Desbloquea todo el potencial de Einstein for Developers escribiendo prompts efectivas y bien enmarcadas para producir código Apex robusto.

El post Einstein for Developers

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Uso del usuario de integración de Salesforce y credenciales de cliente OAuth para invocar API REST ☁️

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Aprenda a configurar el usuario de integración de Salesforce tanto para la autenticación mediante credenciales de cliente de OAuth como para la autorización mediante conjuntos de permisos.

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Manipulación de datos mediante la CLI de Salesforce ☁️

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Aprenda cómo puede utilizar la CLI de Salesforce para manipular lotes de registros pequeños y grandes en su flujo de trabajo de DevOps.

La CLI de Salesforce le permite manipular lotes de registros pequeños y grandes en su flujo de trabajo de DevOps

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Desbloquee la inteligencia artificial para su código Apex con ApexGuru ☁️

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ApexGuru es una función basada en GenAI en Scale Center, diseñada para solucionar antipatrones y puntos conflictivos en implementaciones de Salesforce.

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Presentación del control de versiones de API a nivel de componente de LWC ☁️

Presentación del control de versiones de API a nivel de componente de LWC ☁️

El versionado de la API de LWC es una excelente forma de garantizar la compatibilidad con versiones anteriores de los componentes existentes y, al mismo tiempo, permitir que los nuevos componentes adopten las nuevas características.

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Blog de desarrolladores de Salesforce

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Transición de la herramienta de migración Ant a la CLI sf (v2) ☁️

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Ha llegado el momento de pasar de la herramienta de migración Ant a la experiencia de desarrollador más moderna y con soporte oficial mediante la CLI de Salesforce.

Las herramientas de migración Ant y la CLI de Salesforce son las dos herramientas que mejor se adaptan a sus necesidades

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Prepare sus componentes LWC para Shadow DOM nativo en Spring ’24 ☁️

Prepare sus componentes LWC para Shadow DOM nativo en Spring '24 ☁️

El shadow DOM nativo hará que tus componentes LWC estén más alineados con los estándares web, las nuevas características de los navegadores y un rendimiento mejorado.

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Cree pruebas integrales rápidamente con la extensión de UTAM para Chrome ☁️

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Construya pruebas de extremo a extremo rápidamente con dos elementos que hacen grande a UTAM: los objetos de página base (PO) y la extensión UTAM para Chrome.

Los objetos de página base (PO) y la extensión UTAM para Chrome son dos elementos que hacen grande a UTAM

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Configuración de modelos de IA en Einstein Copilot Studio: Guía paso a paso ☁️

Configura y autentica tus modelos de IA en Einstein Copilot Studio, y emite tus predicciones en Data Cloud.

Data Cloud

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Dentro de CodeGen: Nuestro LLM interno de código abierto ☁️

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CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Salesforce, es un LLM de código abierto para la comprensión y generación de código.

CodeGen, parte de la propia familia de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de Salesforce

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Aumente la flexibilidad de Experience Builder con editores de propiedades y tipos personalizados ☁️

Aumente la flexibilidad de Experience Builder con editores de propiedades y tipos personalizados ☁️

Aprenda a hacer que sus componentes web Lightning sean visualmente interactivos y fáciles de configurar en Experience Builder.

Los componentes web Lightning son fáciles de configurar en Experience Builder

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5 usos creativos de DataWeave de MuleSoft: Desencadenar la magia de la transformación ☁️

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Recorre una lista de herramientas para utilizar DataWeave en diferentes escenarios, desde una aplicación de Mule con arrastrar y soltar hasta una herramienta de línea de comandos.

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Consulta de datos adicionales mediante consultas SOQL anidadas en la API REST ☁️

Consulta de datos adicionales mediante consultas SOQL anidadas en la API REST ☁️

Combine varias llamadas a la API en una única llamada a la API para simplificar su código y reducir el número de llamadas a la API que se contabilizan en su límite diario.

Las consultas SOQL anidadas son una forma de simplificar su código

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Creación de una especificación de API con Visual API Designer de MuleSoft ☁️

Creación de una especificación de API con Visual API Designer de MuleSoft ☁️

Diseña tu especificación en minutos usando clics, no código con el Diseñador Visual de APIs de MuleSoft.

Diseña tu especificación en minutos usando clics, no código con el Diseñador Visual de APIs de MuleSoft

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Aprendizaje automático y clasificación mediante Random Forest ☁️

Aprendizaje automático y clasificación mediante Random Forest ☁️

Una visión general del aprendizaje automático, dos tipos populares de ML, y la clasificación de bosque aleatorio, un modelo de ML popular utilizado por los científicos de datos.

La clasificación de bosque aleatorio, un modelo de ML popular utilizado por los científicos de datos

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Descubriendo Salesforce en San Francisco: La guía definitiva para el éxito empresarial

Introducción a Salesforce: ¿Qué es y cómo puede ayudar a tu empresa?

Salesforce es una plataforma de gestión de relaciones con los clientes (CRM, por sus siglas en inglés) que ofrece una amplia gama de soluciones para ayudar a las empresas a gestionar sus ventas, marketing y servicio al cliente de manera eficiente. Con Salesforce, las empresas pueden centralizar toda la información relacionada con sus clientes en una sola plataforma, lo que les permite tener una visión completa de sus clientes y tomar decisiones más informadas.

Los beneficios de Salesforce para las empresas son numerosos. En primer lugar, Salesforce ayuda a mejorar la eficiencia y la productividad al automatizar tareas repetitivas y permitir a los empleados acceder a la información que necesitan de manera rápida y sencilla. Además, Salesforce proporciona herramientas de análisis y generación de informes que permiten a las empresas obtener información valiosa sobre sus clientes y tomar decisiones basadas en datos.

San Francisco: La cuna de Salesforce y su cultura empresarial innovadora.

San Francisco ha sido durante mucho tiempo un centro de innovación y emprendimiento, atrayendo a empresas tecnológicas líderes en el mundo. La ciudad ha sido el hogar de muchas startups exitosas y ha cultivado una cultura empresarial única que fomenta la creatividad, la colaboración y la innovación.

La cultura empresarial de San Francisco ha tenido una gran influencia en Salesforce. La empresa fue fundada en San Francisco en 1999 por Marc Benioff, Parker Harris, Dave Moellenhoff y Frank Dominguez, quienes se inspiraron en la cultura empresarial de la ciudad para crear una empresa centrada en el cliente y orientada a la innovación.

Descubriendo la historia de Salesforce: Desde sus inicios hasta convertirse en líder del mercado.

Salesforce fue fundada en 1999 por Marc Benioff, Parker Harris, Dave Moellenhoff y Frank Dominguez en un pequeño apartamento en San Francisco. En sus primeros años, la empresa se centró en el desarrollo de una plataforma de CRM basada en la nube, que permitía a las empresas gestionar sus relaciones con los clientes de manera más eficiente.

A lo largo de los años, Salesforce ha experimentado un crecimiento y una evolución significativos. La empresa ha ampliado su oferta de productos y servicios, adquiriendo otras empresas y desarrollando nuevas soluciones para satisfacer las necesidades cambiantes de sus clientes. Hoy en día, Salesforce es líder en el mercado de CRM y cuenta con millones de usuarios en todo el mundo.

¿Por qué elegir Salesforce? Ventajas y beneficios para tu empresa.

Salesforce ofrece numerosas ventajas para la gestión de clientes. Con Salesforce, las empresas pueden centralizar toda la información relacionada con sus clientes en una sola plataforma, lo que les permite tener una visión completa de sus clientes y tomar decisiones más informadas. Además, Salesforce proporciona herramientas de análisis y generación de informes que permiten a las empresas obtener información valiosa sobre sus clientes y tomar decisiones basadas en datos.

En cuanto a la gestión de ventas, Salesforce ofrece herramientas para gestionar todo el ciclo de ventas, desde la captación de leads hasta el cierre de negocios. Con Salesforce, las empresas pueden automatizar tareas repetitivas, como el seguimiento de oportunidades y la generación de cotizaciones, lo que les permite ahorrar tiempo y recursos. Además, Salesforce proporciona herramientas de análisis que permiten a las empresas evaluar el rendimiento de su equipo de ventas y tomar decisiones basadas en datos.

En cuanto a la gestión de marketing, Salesforce ofrece herramientas para gestionar campañas de marketing, automatizar el seguimiento de leads y medir el retorno de la inversión en marketing. Con Salesforce, las empresas pueden crear campañas personalizadas y segmentadas, lo que les permite llegar a su público objetivo de manera más efectiva. Además, Salesforce proporciona herramientas de análisis que permiten a las empresas evaluar el rendimiento de sus campañas de marketing y tomar decisiones basadas en datos.

La implementación de Salesforce: Pasos clave para una transición exitosa.

La implementación de Salesforce puede ser un proceso complejo, pero siguiendo algunos pasos clave se puede lograr una transición exitosa. En primer lugar, es importante prepararse para la implementación de Salesforce. Esto implica identificar los objetivos y las necesidades de la empresa, así como asegurarse de tener los recursos necesarios para llevar a cabo la implementación.

Una vez que se ha realizado la preparación, es importante seleccionar la edición de Salesforce adecuada para la empresa. Salesforce ofrece diferentes ediciones con diferentes características y precios, por lo que es importante evaluar las necesidades de la empresa y seleccionar la edición que mejor se adapte a ellas.

Una vez seleccionada la edición adecuada, es importante personalizar Salesforce para las necesidades específicas de la empresa. Esto implica configurar campos personalizados, crear flujos de trabajo y automatizar tareas repetitivas. También es importante capacitar a los empleados en el uso de Salesforce y asegurarse de que comprendan cómo utilizar todas las funcionalidades de la plataforma.

Salesforce en acción: Ejemplos de empresas que han logrado el éxito gracias a su uso.

Muchas empresas han implementado Salesforce con éxito y han experimentado mejoras significativas en su gestión de clientes, ventas y marketing. Por ejemplo, Coca-Cola ha utilizado Salesforce para centralizar toda la información relacionada con sus clientes y mejorar la eficiencia de su equipo de ventas. Gracias a Salesforce, Coca-Cola ha podido tomar decisiones más informadas y ha experimentado un aumento en las ventas.

Otro ejemplo es Adidas, que ha utilizado Salesforce para gestionar sus campañas de marketing y mejorar la efectividad de sus estrategias de marketing. Gracias a Salesforce, Adidas ha podido llegar a su público objetivo de manera más efectiva y ha experimentado un aumento en el retorno de la inversión en marketing.

La importancia de la formación en Salesforce: Cómo capacitar a tus empleados para maximizar su uso.

La formación en Salesforce es fundamental para maximizar su uso y aprovechar al máximo todas las funcionalidades de la plataforma. Es importante capacitar a los empleados en el uso de Salesforce y asegurarse de que comprendan cómo utilizar todas las funcionalidades de la plataforma.

La formación en Salesforce puede incluir sesiones de capacitación presenciales, tutoriales en línea y materiales de referencia. También es importante proporcionar soporte continuo a los empleados y estar disponible para responder preguntas y resolver problemas.

La formación en Salesforce no solo beneficia a los empleados, sino también a la empresa en su conjunto. Los empleados capacitados en Salesforce son más eficientes y productivos, lo que se traduce en una mejora en la gestión de clientes, ventas y marketing.

Salesforce y la transformación digital: Cómo esta herramienta puede impulsar la innovación y el crecimiento.

Salesforce juega un papel fundamental en la transformación digital de las empresas. La transformación digital implica el uso de tecnología para mejorar los procesos empresariales y ofrecer una mejor experiencia al cliente. Salesforce proporciona las herramientas necesarias para impulsar la innovación y el crecimiento de la empresa.

Salesforce permite a las empresas automatizar tareas repetitivas, lo que les permite ahorrar tiempo y recursos. Además, Salesforce proporciona herramientas de análisis y generación de informes que permiten a las empresas obtener información valiosa sobre sus clientes y tomar decisiones basadas en datos.

La transformación digital con Salesforce también implica la integración de diferentes sistemas y aplicaciones en una sola plataforma. Salesforce ofrece una amplia gama de integraciones con otras herramientas y sistemas, lo que permite a las empresas centralizar toda su información en una sola plataforma y tener una visión completa de sus clientes.

Salesforce en San Francisco: Visitando sus oficinas y conociendo su cultura empresarial.

Las oficinas de Salesforce en San Francisco son un lugar emblemático para visitar. Las oficinas están ubicadas en el centro de la ciudad y reflejan la cultura empresarial innovadora y creativa de San Francisco.

Las oficinas de Salesforce en San Francisco cuentan con espacios abiertos y colaborativos, donde los empleados pueden trabajar juntos e intercambiar ideas. También cuentan con áreas de descanso y recreación, donde los empleados pueden relajarse y recargar energías.

Muchos visitantes han elogiado la cultura empresarial de Salesforce en San Francisco. Han destacado la pasión y el compromiso de los empleados, así como el ambiente positivo y colaborativo que se respira en las oficinas.

Conclusiones: Cómo Salesforce puede ayudar a tu empresa a alcanzar el éxito empresarial en San Francisco y más allá.

En resumen, Salesforce es una plataforma de gestión de relaciones con los clientes que ofrece numerosos beneficios para las empresas. Con Salesforce, las empresas pueden mejorar la eficiencia y la productividad, gestionar sus ventas y marketing de manera más efectiva y tomar decisiones basadas en datos.

La implementación de Salesforce puede ser un proceso complejo, pero siguiendo algunos pasos clave se puede lograr una transición exitosa. Es importante prepararse para la implementación, seleccionar la edición adecuada y personalizar Salesforce para las necesidades de la empresa.

La formación en Salesforce es fundamental para maximizar su uso y aprovechar al máximo todas las funcionalidades de la plataforma. La formación en Salesforce beneficia tanto a los empleados como a la empresa en su conjunto.

Salesforce juega un papel fundamental en la transformación digital de las empresas, impulsando la innovación y el crecimiento. Salesforce permite a las empresas automatizar tareas repetitivas, obtener información valiosa sobre sus clientes y centralizar toda su información en una sola plataforma.

Las oficinas de Salesforce en San Francisco son un lugar emblemático para visitar y reflejan la cultura empresarial innovadora y creativa de la ciudad. Las oficinas cuentan con espacios abiertos y colaborativos, donde los empleados pueden trabajar juntos e intercambiar ideas.

En conclusión, Salesforce puede ayudar a las empresas a alcanzar el éxito empresarial en San Francisco y más allá al mejorar la gestión de clientes, ventas y marketing, impulsar la innovación y el crecimiento, y fomentar una cultura empresarial colaborativa e innovadora.
En este artículo relacionado a Salesforce San Francisco, descubrirás cómo impulsar el crecimiento con soluciones de comercio rápido en AppExchange. Conoce las ventajas de utilizar estas soluciones en la nube para agilizar tus procesos comerciales y aumentar tus ventas. ¡No te lo pierdas! Leer más

Maximiza tus ventas con Salesforce CRM: Consejos para vender más eficientemente

Introducción

El Customer Relationship Management (CRM) es una herramienta fundamental para cualquier empresa que desee mejorar sus estrategias de ventas y aumentar su rentabilidad. Salesforce CRM es una de las soluciones más populares y efectivas en el mercado actual. Proporciona a las empresas una plataforma integral para gestionar y optimizar todas las interacciones con los clientes, desde la captación hasta la retención.

El objetivo principal de Salesforce CRM es ayudar a las empresas a mejorar sus relaciones con los clientes y, en última instancia, aumentar las ventas. Proporciona una amplia gama de funciones y características que permiten a las empresas identificar a sus clientes ideales, realizar un seguimiento de las ventas, crear campañas de marketing efectivas, automatizar procesos, analizar datos y mucho más. En este artículo, exploraremos cómo Salesforce CRM puede ayudarte a aumentar tus ventas y mejorar tu estrategia de ventas en general.

¿Qué es Salesforce CRM y cómo puede ayudarte a aumentar tus ventas?

Salesforce CRM es una plataforma basada en la nube que permite a las empresas gestionar todas sus interacciones con los clientes de manera eficiente. Proporciona una visión completa de cada cliente, incluyendo su historial de compras, preferencias, interacciones anteriores y más. Esto permite a los equipos de ventas personalizar su enfoque y ofrecer una experiencia personalizada a cada cliente.

Una de las principales ventajas de Salesforce CRM es su capacidad para mejorar la eficiencia y la productividad del equipo de ventas. Proporciona herramientas para automatizar tareas repetitivas, como el seguimiento de correos electrónicos y llamadas telefónicas, lo que permite a los vendedores centrarse en actividades más importantes, como cerrar negocios. Además, Salesforce CRM proporciona análisis y datos en tiempo real que permiten a los equipos de ventas tomar decisiones informadas y ajustar su estrategia según sea necesario.

Varias empresas han experimentado un aumento significativo en las ventas después de implementar Salesforce CRM. Por ejemplo, la empresa de software Adobe Systems informó un aumento del 30% en las tasas de conversión después de implementar Salesforce CRM. Del mismo modo, la empresa de servicios financieros American Express informó un aumento del 20% en las ventas después de utilizar Salesforce CRM para mejorar su estrategia de ventas.

Identifica a tus clientes ideales y cómo llegar a ellos con Salesforce CRM.

Identificar a tus clientes ideales es fundamental para el éxito de cualquier estrategia de ventas. Salesforce CRM proporciona herramientas y características que te ayudan a segmentar a tus clientes y llegar a ellos de manera más efectiva.

Una de las formas en que Salesforce CRM puede ayudarte a identificar a tus clientes ideales es a través de la segmentación. Puedes utilizar los datos recopilados en la plataforma para dividir a tus clientes en grupos basados en características demográficas, comportamientos de compra, preferencias y más. Esto te permite personalizar tu enfoque y adaptar tus mensajes y ofertas para satisfacer las necesidades específicas de cada grupo.

Además, Salesforce CRM te permite personalizar la comunicación con tus clientes. Puedes utilizar plantillas de correo electrónico personalizadas y automatizadas para enviar mensajes relevantes y oportunos a tus clientes. También puedes utilizar la función de seguimiento de actividad para realizar un seguimiento de las interacciones con los clientes y asegurarte de que estás manteniendo una comunicación constante y efectiva.

Utiliza el seguimiento de ventas de Salesforce CRM para cerrar más negocios.

El seguimiento de ventas es una parte crucial de cualquier estrategia de ventas exitosa. Salesforce CRM proporciona una serie de características y herramientas que te ayudan a realizar un seguimiento de tus ventas y cerrar más negocios.

Una de las características clave de Salesforce CRM es su capacidad para realizar un seguimiento de todas las interacciones con los clientes. Puedes registrar cada llamada telefónica, reunión, correo electrónico y más en la plataforma, lo que te permite tener un registro completo de todas las interacciones con cada cliente. Esto te ayuda a identificar oportunidades y a seguir el progreso de cada venta.

Además, Salesforce CRM proporciona análisis y datos en tiempo real que te permiten evaluar el rendimiento de tu equipo de ventas y ajustar tu estrategia según sea necesario. Puedes ver métricas clave como el número de oportunidades creadas, el tiempo promedio para cerrar una venta y la tasa de conversión. Esto te ayuda a identificar áreas de mejora y a tomar decisiones informadas para mejorar tus resultados de ventas.

Varias empresas han experimentado un aumento significativo en las ventas después de utilizar el seguimiento de ventas de Salesforce CRM. Por ejemplo, la empresa de tecnología Dell informó un aumento del 25% en las tasas de conversión después de implementar Salesforce CRM para realizar un seguimiento más efectivo de sus ventas. Del mismo modo, la empresa minorista Macy’s informó un aumento del 20% en las ventas después de utilizar Salesforce CRM para mejorar su proceso de seguimiento de ventas.

Crea campañas de marketing efectivas con Salesforce CRM para atraer nuevos clientes.

El marketing efectivo es fundamental para atraer nuevos clientes y aumentar las ventas. Salesforce CRM proporciona una serie de características y herramientas que te ayudan a crear y ejecutar campañas de marketing efectivas.

Una de las características clave de Salesforce CRM es su capacidad para segmentar a tus clientes y crear campañas de marketing dirigidas. Puedes utilizar los datos recopilados en la plataforma para dividir a tus clientes en grupos basados en características demográficas, comportamientos de compra, preferencias y más. Esto te permite enviar mensajes y ofertas personalizadas a cada grupo, lo que aumenta las posibilidades de conversión.

Además, Salesforce CRM proporciona herramientas para automatizar tus campañas de marketing. Puedes utilizar plantillas de correo electrónico personalizadas y automatizadas para enviar mensajes relevantes y oportunos a tus clientes. También puedes utilizar la función de seguimiento de actividad para realizar un seguimiento de las interacciones con los clientes y asegurarte de que estás manteniendo una comunicación constante y efectiva.

Varias empresas han experimentado un aumento significativo en la adquisición de clientes después de utilizar las herramientas de marketing de Salesforce CRM. Por ejemplo, la empresa de comercio electrónico Amazon informó un aumento del 30% en la adquisición de clientes después de implementar Salesforce CRM para mejorar sus campañas de marketing. Del mismo modo, la empresa de servicios en la nube Dropbox informó un aumento del 25% en la adquisición de clientes después de utilizar Salesforce CRM para personalizar su enfoque de marketing.

Automatiza tus procesos de ventas con Salesforce CRM para ahorrar tiempo y aumentar la eficiencia.

La automatización es una parte crucial de cualquier estrategia de ventas exitosa. Salesforce CRM proporciona una serie de características y herramientas que te ayudan a automatizar tus procesos de ventas y aumentar la eficiencia.

Una de las formas en que Salesforce CRM puede ayudarte a automatizar tus procesos de ventas es a través de la automatización de tareas repetitivas. Puedes utilizar la plataforma para automatizar tareas como el seguimiento de correos electrónicos, la programación de reuniones y el envío de propuestas. Esto te permite ahorrar tiempo y recursos, y te permite centrarte en actividades más importantes, como cerrar negocios.

Además, Salesforce CRM proporciona herramientas para automatizar el flujo de trabajo. Puedes crear reglas y flujos de trabajo personalizados que automatizan el proceso de ventas, desde la captación hasta el cierre. Por ejemplo, puedes configurar reglas que asignen automáticamente oportunidades a los miembros del equipo de ventas adecuados o que envíen recordatorios automáticos para seguir con los clientes potenciales.

Varias empresas han experimentado un aumento significativo en la eficiencia después de utilizar la automatización de Salesforce CRM. Por ejemplo, la empresa de telecomunicaciones AT&T informó un aumento del 20% en la eficiencia después de implementar Salesforce CRM para automatizar sus procesos de ventas. Del mismo modo, la empresa de software Microsoft informó un aumento del 15% en la eficiencia después de utilizar Salesforce CRM para optimizar su flujo de trabajo.

Aprovecha la integración de Salesforce CRM con otras herramientas para mejorar tu estrategia de ventas.

La integración con otras herramientas es fundamental para mejorar tu estrategia de ventas. Salesforce CRM ofrece una amplia gama de integraciones con otras herramientas populares que te ayudan a optimizar tus procesos y mejorar tus resultados.

Una de las integraciones más populares de Salesforce CRM es con herramientas de automatización de marketing como Marketo y HubSpot. Estas integraciones te permiten sincronizar tus datos de Salesforce CRM con tu plataforma de automatización de marketing, lo que te permite crear campañas más efectivas y personalizadas. Por ejemplo, puedes utilizar los datos de Salesforce CRM para segmentar a tus clientes y enviar mensajes personalizados a través de tu plataforma de automatización de marketing.

Además, Salesforce CRM se integra con herramientas de análisis como Google Analytics y Tableau. Estas integraciones te permiten analizar y visualizar tus datos de Salesforce CRM de manera más efectiva, lo que te ayuda a tomar decisiones informadas y ajustar tu estrategia según sea necesario. Por ejemplo, puedes utilizar los datos de Salesforce CRM para identificar patrones y tendencias en el comportamiento del cliente y ajustar tus mensajes y ofertas en consecuencia.

Varias empresas han experimentado una mejora significativa en su estrategia de ventas después de aprovechar las integraciones de Salesforce CRM. Por ejemplo, la empresa de comercio electrónico Shopify informó un aumento del 25% en las ventas después de integrar Salesforce CRM con su plataforma de automatización de marketing. Del mismo modo, la empresa de servicios en la nube Box informó un aumento del 20% en las ventas después de utilizar las herramientas de análisis integradas en Salesforce CRM.

Usa el análisis de datos de Salesforce CRM para tomar decisiones informadas y mejorar tus resultados de ventas.

El análisis de datos es fundamental para tomar decisiones informadas y mejorar tus resultados de ventas. Salesforce CRM proporciona una serie de características y herramientas que te ayudan a analizar tus datos y obtener información valiosa.

Una de las características clave de Salesforce CRM es su capacidad para proporcionar análisis en tiempo real. Puedes ver métricas clave como el número de oportunidades creadas, el tiempo promedio para cerrar una venta y la tasa de conversión. Esto te ayuda a evaluar el rendimiento de tu equipo de ventas y a identificar áreas de mejora.

Además, Salesforce CRM proporciona herramientas de análisis avanzadas que te permiten profundizar en tus datos y obtener información más detallada. Puedes utilizar herramientas como Salesforce Einstein Analytics para analizar patrones y tendencias en el comportamiento del cliente, identificar oportunidades de venta cruzada y mejorar la precisión de tus pronósticos de ventas.

Varias empresas han experimentado una mejora significativa en sus resultados de ventas después de utilizar el análisis de datos de Salesforce CRM. Por ejemplo, la empresa de servicios financieros Wells Fargo informó un aumento del 30% en las ventas después de utilizar Salesforce CRM para analizar sus datos y ajustar su estrategia según sea necesario. Del mismo modo, la empresa minorista Target informó un aumento del 25% en las ventas después de utilizar las herramientas de análisis integradas en Salesforce CRM.

Capacita a tu equipo de ventas para utilizar Salesforce CRM de manera efectiva y maximizar sus resultados.

La capacitación es fundamental para utilizar Salesforce CRM de manera efectiva y maximizar los resultados. Es importante asegurarse de que tu equipo de ventas esté familiarizado con todas las características y herramientas disponibles en la plataforma.

Una forma efectiva de capacitar a tu equipo de ventas es proporcionarles capacitación en persona o en línea sobre cómo utilizar Salesforce CRM. Puedes contratar a un experto en Salesforce CRM para que proporcione capacitación personalizada a tu equipo o utilizar recursos en línea como tutoriales y videos instructivos.

Además, es importante asegurarse de que tu equipo de ventas tenga acceso a soporte técnico y asistencia en caso de que surjan problemas o preguntas. Salesforce CRM ofrece soporte técnico las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para ayudarte a resolver cualquier problema que puedas encontrar.

Varias empresas han experimentado una mejora significativa en sus resultados de ventas después de capacitar a su equipo de ventas en Salesforce CRM. Por ejemplo, la empresa de tecnología Apple informó un aumento del 20% en las ventas después de capacitar a su equipo de ventas en Salesforce CRM. Del mismo modo, la empresa de servicios financieros JPMorgan Chase informó un aumento del 15% en las ventas después de proporcionar capacitación en Salesforce CRM a su equipo.

Aprovecha las herramientas de colaboración de Salesforce CRM para mejorar la comunicación y el trabajo en equipo.

La comunicación y el trabajo en equipo son fundamentales para el éxito de cualquier estrategia de ventas. Salesforce CRM proporciona una serie de características y herramientas que te ayudan a mejorar la comunicación y el trabajo en equipo dentro de tu organización.

Una de las características clave de Salesforce CRM es su capacidad para facilitar la colaboración entre los miembros del equipo. Puedes utilizar la plataforma para compartir información y documentos con tu equipo, lo que facilita la colaboración y el intercambio de ideas. Además, Salesforce CRM proporciona herramientas de mensajería instantánea y videoconferencia que permiten a los miembros del equipo comunicarse de manera rápida y efectiva, sin importar su ubicación geográfica. Esto es especialmente útil para equipos distribuidos o que trabajan de forma remota. Además, Salesforce CRM también ofrece la posibilidad de asignar tareas y dar seguimiento a su progreso, lo que ayuda a mantener a todos los miembros del equipo alineados y enfocados en los objetivos comunes. En resumen, Salesforce CRM fomenta la colaboración y la comunicación efectiva entre los miembros del equipo, lo que contribuye a mejorar la productividad y el rendimiento general de la organización.
En el mundo empresarial actual, es fundamental utilizar herramientas eficientes para aumentar las ventas. Una de las soluciones más efectivas es Salesforce CRM, una plataforma que permite gestionar de manera integral todas las etapas del proceso de venta. Si quieres conocer más sobre cómo aprovechar al máximo esta herramienta, te recomendamos leer el artículo «Cómo vender más utilizando Salesforce CRM«. En él encontrarás consejos y estrategias para optimizar tus ventas y potenciar tu negocio. ¡No te lo pierdas! Leer artículo

Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos ☁️

Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos ☁️

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.

Lleve sus modelos de IA de Google Vertex a la nube de datos | Blog de desarrolladores de Salesforce

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”.

¿Qué es la capacidad de traer su propio modelo (BYOM)?

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.

¿Por qué traer su propio modelo a Data Cloud?

Estos son algunos de los beneficios de usar un modelo de Google Cloud Vertex AI con datos de Data Cloud en Model Builder:

  • Le brinda acceso a datos altamente seleccionados, armonizados y casi en tiempo real en Customer 360, en Vertex AI
  • Elimina trabajos de ETL tediosos, costosos y propensos a errores; El enfoque de federación de copia cero para los datos reduce los gastos generales de gestión de copias de datos y los costos de almacenamiento, y mejora la eficiencia.
  • Le permite crear, entrenar, probar y ajustar modelos rápidamente en una única plataforma y conectarlos con Data Cloud.
  • Admite la ingesta de datos en tiempo real, streaming y por lotes para impulsar resultados de IA relevantes
  • Aprovecha las predicciones de Vertex AI para automatizar procesos comerciales en Salesforce Data Cloud con Flow y Apex

Para obtener más información, mire nuestro breve vídeo .

Flujo de trabajo de la aplicación para usar Model Builder con Vertex AI de Google Cloud

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.

NUEVA característica: Autenticación mediante credenciales de cuenta de servicio de Google

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.

NUEVA característica: Ingestión de datos en streaming

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 en ¿Actualizar modelo cuando se actualizan los datos? Como se muestra abajo.

También puede especificar cuáles de las funciones de entrada deben actualizarse seleccionando en el menú desplegable Actualizar puntuación .

Cómo consumir predicciones de tu modelo en Salesforce

Hay dos formas de consumir predicciones: usar acciones invocables en Flow y Apex, o usar Query API para realizar análisis ad hoc.

Utilice Flow Builder y Apex para obtener predicciones

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 .

Utilice Query API para obtener predicciones

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 .

Conclusión

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.

Recursos adicionales

Sobre los autores

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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Desmitificando Light DOM y sus casos de uso ☁️

Desmitificando Light DOM y sus casos de uso ☁️

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.

Desmitificando Light DOM y sus casos de uso | Blog de desarrolladores de Salesforce

Light DOM es una función de Lightning Web Components que ha estado disponible de forma general en Lightning Experience, Experience Cloud, LWC OSS (código abierto) y todas las versiones de la aplicación móvil Salesforce desde Summer '23 .

Los componentes web Lightning, de forma predeterminada, se representan en DOM oculto , lo que proporciona una encapsulación y seguridad sólidas para sus componentes. Sin embargo, al mismo tiempo, evita el estilo global y bloquea las integraciones de terceros que introspeccionan el interior de sus componentes. Light DOM es una característica que se puede habilitar de forma granular en componentes seleccionados, de modo que Shadow DOM no los afecte.

¿Cómo funciona el DOM ligero?

Usemos un componente web Lightning muy simple como ejemplo.

holaCodey.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

En el ejemplo anterior, el DOM oculto predeterminado del componente evita que una regla CSS definida en el componente principal o el host alcance el elemento <p> . Además, no permite que el código JavaScript externo al componente consulte el elemento <p> mediante las API de consulta del navegador.

Para activar el DOM ligero para un componente, debe especificar el renderMode ligero en su archivo JavaScript y la directiva de plantilla lwc:render-mode en la etiqueta <template> del componente. Ambos cambios son necesarios debido a la forma en que se compilan los componentes web Lightning.

holaCodey.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

Cuando activa el DOM claro en un componente, el marcado del componente se adjunta al elemento anfitrión en lugar de a su árbol de sombra. Luego puede acceder al marcado desde otros componentes de la página como cualquier otro contenido en el host del documento que no esté protegido por Shadow DOM.

Los componentes DOM ligeros permiten el uso de API de consulta de navegador estándar como querySelector y querySelectorAll . En este caso, en lugar de usar this.template.querySelector , debes usar this.querySelector .

holaCodey.js

O más simplemente, a menudo puedes usar la directiva lwc:ref en ambos casos (componentes DOM sombreados y claros) y omitir el querySelector .

holaCodey.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

Hello Codey!

«>

holaCodey.js

Cuándo usarlo y cuándo no usarlo

Light DOM es una opción para cada componente individual. Sus efectos no se aplicarán a otros componentes a menos que también opten por participar. Tenga en cuenta que los componentes base siempre se representan en DOM oculto.

Recomendamos habilitar DOM ligero si tiene bibliotecas que necesitan acceder a los componentes internos mediante API de consulta de navegador estándar, aplicar estilos globales o necesita más flexibilidad para implementar las mejores prácticas de accesibilidad, siempre y cuando el componente no exponga datos confidenciales. Cubriremos estos casos de uso con más profundidad en la siguiente sección.

No recomendamos habilitar DOM ligero para un componente si ese componente aparece o funciona con datos confidenciales. El uso de DOM ligero elimina la encapsulación de DOM en sombra y expone los componentes al raspado de DOM. Por lo tanto, tenga en cuenta esta importante consideración.

Casos de uso habilitados por DOM ligero

Light DOM permite varios casos de uso que anteriormente no eran compatibles.

1) Soporte de bibliotecas que necesitan acceso a las partes internas de un componente

Light DOM permite el uso de bibliotecas que necesitan acceso a los componentes internos. Un buen ejemplo de esto son las bibliotecas de análisis utilizadas en los sitios de Experience Cloud, como Google Analytics, ya que necesitan acceso a los componentes internos para obtener mejores resultados.

Podemos probar este caso de uso, incluido el componente helloCodey anterior, en un componente principal mascotChanger de la siguiente manera.

mascotChanger.html

<dx-code-block title language="html" code-block="
«>

mascotChanger.js

Tenga en cuenta que, aunque el párrafo consultado pertenece al componente helloCodey , podemos acceder a él con this.template.querySelector , porque pertenece al DOM ligero secundario. Sin embargo, si el componente helloCodey no tuviera habilitado el DOM ligero, querySelector habría devuelto null .

También puede acceder a los componentes internos del DOM ligero desde un script que se carga como un recurso estático en la página, siempre y cuando todos los componentes ancestros estén habilitados para el DOM ligero. Por ejemplo, en un sitio LWR Experience Cloud, que es DOM completamente ligero, puede agregar un recurso estático de JavaScript que encuentre los componentes internos helloCodey de la siguiente manera.

myJSResource.js

2) Implementación más sencilla de componentes profundamente anidados

Otro ejemplo en el que esto puede resultar útil es implementar componentes complejos y profundamente anidados. En ese caso, es posible que prefiera tener un único componente DOM de sombra en el nivel superior y componentes DOM claros dentro para evitar gastos generales. Por ejemplo, un componente de tabla de datos personalizado puede tener solo un gran componente DOM de sombra alrededor de todo, en lugar de una sombra para cada fila y celda de la tabla.

Esta implementación facilita la consulta de sus propios elementos desde el componente de nivel superior de su jerarquía y también la implementación de la accesibilidad. Además, hay una ligera mejora en el rendimiento en algunos casos de uso al usar DOM claro sobre DOM sombreado, lo que se debe principalmente a la sobrecarga de simplemente crear nodos de sombra adicionales.

3) Estilo global

Light DOM también facilita el estilo global, ya que permite que los estilos CSS caigan en cascada en el marcado del componente. Por ejemplo, un componente DOM ligero puede establecer un estilo que se carga y luego se aplica una vez para todos los componentes DOM ligeros de la página. La inyección de estilos globales a través de DOM ligero solo se admite en sitios de Experience Cloud, editor de contenido CMS o Sales Enablement.

Por ejemplo, definamos un componente colorChanger de la siguiente manera.

colorChanger.html

<dx-code-block title language="html" code-block="
«>

colorChanger.js

colorChanger.css

El color de fondo azul se aplicará a los párrafos de todas las instancias del componente helloCodey en la página, ya que está habilitado para DOM claro.

En la mayoría de los casos, no querrás que tu estilo se filtre a otros componentes. Eso todavía es posible para componentes DOM ligeros. Solo necesita colocar esas reglas de estilo en un archivo *.scoped.css , para que tengan como alcance el componente DOM ligero. El CSS con alcance está escrito exactamente igual que el CSS normal, pero solo se aplicará a ese componente sin filtrarse.

Tenga en cuenta que si las reglas de estilo se cargan globalmente como recursos estáticos en una página de Lightning Experience o un sitio de Experience Cloud, se les quitará el alcance y se aplicarán tanto a los componentes DOM claros como también a los componentes DOM de sombra, ya que la sombra sintética no evitará que se filtren. Esta es una limitación que se solucionará una vez que la sombra nativa sea totalmente compatible (actualmente en Developer Preview ). Cuando la sombra nativa está habilitada, solo los componentes habilitados para DOM claro heredarán los estilos globales.

4) Implementación más flexible de las mejores prácticas de accesibilidad

Light DOM permite que un componente haga referencia a la i d un elemento que vive en otro componente separado habilitado para Light DOM. Esto le permite vincular dos elementos utilizando los atributos i d y aria , lo que le otorga flexibilidad adicional para implementar las mejores prácticas de accesibilidad en sus proyectos. Mejoremos nuestro componente mascotChanger para demostrar esto.

mascotChanger.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

mascotChanger.js

mascotaNombreInput.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

mascotaNombreEtiqueta.html

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

Tenga en cuenta que Salesforce está trabajando actualmente con el W3C para agregar nuevos estándares, de modo que el DOM oculto nativo pueda participar en estos patrones de accesibilidad. Esto significa que, en el futuro, este caso de uso ligero de DOM no será necesario. Como parte de nuestros esfuerzos de accesibilidad, también patrocinamos a Igalia para implementar parcialmente ARIA Element Reflection , que ahora es totalmente compatible con Safari y parcialmente con Chrome. Si quieres saber más sobre este tema, echa un vistazo a nuestra propuesta cross-root-aria , el repositorio para el grupo de trabajo Modelo de objetos de accesibilidad .

La siguiente tabla resume los casos de uso y dónde se admiten.

Experiencia en la nube Experiencia relámpago Aplicaciones móviles de Salesforce LWC OSS/LWR en Node.js*
Soporte de bibliotecas que necesitan acceso a las partes internas de los componentes.
Implementación más sencilla de componentes profundamente anidados
Estilo global No No
Implementación más flexible de las mejores prácticas de accesibilidad

*Si se utiliza DOM de sombra nativo en lugar de sombra sintética . La sombra nativa es la opción predeterminada para LWC OSS y LWR en Node.js.

Otras Consideraciones

Cuando se trabaja con DOM ligero, hay algunas consideraciones adicionales a tener en cuenta, entre ellas:

  • Los eventos no se reorientan con DOM ligero. Lea más en la guía para desarrolladores .
  • No hay soporte de navegador para espacios fuera del DOM oculto, por lo que se emula. Esto implica que algunas funciones, como los enlaces de ciclo de vida, no están disponibles en ellos. Eche un vistazo a la documentación para saber más.
  • Por ahora, los componentes ligeros habilitados para DOM no se pueden empaquetar.

Conclusión

En esta publicación de blog, revisamos qué es el DOM ligero, los casos de uso que permite y las consideraciones a tener en cuenta para decidir qué componentes habilitarán la función. Todos los ejemplos que se muestran en este blog se encuentran en un repositorio de GitHub que puedes probar tú mismo.

Para obtener más información sobre DOM ligero en la plataforma Salesforce, lea la documentación o, si está trabajando fuera de la plataforma, lea la documentación OSS .

Si decide seguir adelante y transformar sus componentes DOM ocultos en componentes DOM claros, consulte esta herramienta creada por Salesforce Engineering para simplificar la migración.

Sobre el Autor

Alba Rivas trabaja como Principal Developer Advocate en Salesforce. Puedes seguirla en Linkedin , Twitter o GitHub .

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Habilitación de MFA en MuleSoft para canalizaciones de CI/CD mediante acciones de GitHub ☁️

Habilitación de MFA en MuleSoft para canalizaciones de CI/CD mediante acciones de GitHub ☁️

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 .

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Habilitación de MFA en MuleSoft para canalizaciones de CI/CD mediante acciones de GitHub | Blog de desarrolladores de Salesforce

La mayoría de las cuentas empresariales de Anypoint Platform requieren que utilice mecanismos de autenticación multifactor (MFA) para mayor seguridad. Esto significa que, además de su nombre de usuario y contraseña habituales, necesitará un paso adicional para autenticarse (por ejemplo, una aplicación de autenticación en su teléfono).

Cuando utiliza canalizaciones de CI/CD para sus aplicaciones Mule y MFA está habilitado en su cuenta, la configuración para autenticarse usando el complemento Mule Maven será diferente que si solo estuviera usando su nombre de usuario y contraseña. Hay más pasos que debe seguir desde su cuenta de Anypoint Platform para habilitar sus canales de CI/CD con este método de autenticación.

En esta publicación, aprenderá cómo configurar una canalización de GitHub Actions para que funcione con su cuenta habilitada para MFA desde Anypoint Platform.

Requisitos previos

Crear una aplicación conectada

Dado que usar el nombre de usuario y la contraseña de su plataforma Anypoint no es suficiente para autenticarse en el proceso, debe crear una aplicación conectada para usar sus credenciales (ID/Secreto). Para crearlo, vaya a su cuenta de Anypoint Platform y navegue hasta Gestión de acceso > Aplicaciones conectadas > Crear aplicación .

Asigne un nombre a su aplicación para identificarla de otras que pueda crear. Por ejemplo, github-actions . Seleccione el tipo La aplicación actúa por sí sola y haga clic en el botón Agregar ámbitos .

Seleccione los siguientes 10 ámbitos.

  • Desarrollador del centro de diseño
  • Ver entorno
  • Ver organización
  • Perfil
  • Administrador de organización de CloudHub
  • Crear aplicaciones
  • Eliminar aplicaciones
  • Descargar aplicaciones
  • Leer aplicaciones
  • Leer servidores

Haga clic en Siguiente . Seleccione su grupo empresarial y haga clic en Siguiente . Seleccione su entorno (por ejemplo, Sandbox) y haga clic en Siguiente . Revise que los alcances sean correctos y haga clic en Agregar alcances . Haga clic en Guardar .

Una vez creada la aplicación, asegúrese de copiar tanto el ID como el Secreto . Los utilizará en la configuración de la canalización como método de autenticación.

Configura tus secretos de GitHub Actions

Vaya a su repositorio de GitHub. Haga clic en la pestaña Configuración > Secretos y variables > Acciones > Nuevo secreto del repositorio . En el campo de nombre, agregue CONNECTED_APP_CLIENT_ID . En el campo secreto, agregue la identificación real que acaba de copiar en el paso anterior. Repita este paso para crear otro secreto con el secreto real que copió en el paso anterior. Utilice el nombre CONNECTED_APP_CLIENT_SECRET .

Crear una canalización de CI/CD

De vuelta en el código de su aplicación Mule, cree una carpeta .github en el nivel raíz. Dentro de esta carpeta, cree otra carpeta llamada workflows . Dentro de esta carpeta, cree un archivo build.yml con el siguiente contenido: mule-mfa-cicd-build.yml . Tenga en cuenta que la sucursal main se utiliza en la línea 5. Si su sucursal tiene un nombre diferente, asegúrese de actualizar esta configuración.

En este archivo, describimos los pasos para generar el archivo JAR de nuestra aplicación Mule e implementarlo en nuestra cuenta de Anypoint Platform usando GitHub Actions. Observe que estamos usando los secretos creados previamente en el último paso para pasarlos a nuestro proyecto a través de Maven. Aquí declaramos dos variables de entorno Java ( client.id y client.secret ) para copiar las credenciales de nuestra aplicación de los secretos de GitHub para que el archivo pom.xml pueda usarse más adelante.

Modifica tu configuración de Maven

En su proyecto Mule, abra su archivo pom.xml. Localice el complemento org.mule.tools.maven en project/build/plugins . Agregue la siguiente configuración a este complemento.

<dx-code-block title language="xml" code-block=" org.mule.tools.maven mule-maven-plugin ${mule.maven.plugin.version} true https://anypoint.mulesoft.com 4.4.0 mulesoft-mfa-cicd Sandbox MICRO us-east-2 1 true ${client.id} ${client.secret} client_credentials
«>

Vuelva a verificar estas configuraciones en caso de que necesite actualizarlas para que coincidan con su caso de uso. Por ejemplo, muleVersion , applicationName , environment o region . Usaremos los campos connectedAppClientId y connectedAppClientSecret para pasar las variables Java que declaramos anteriormente en la configuración de Maven.

Es importante que no codifique las credenciales de la aplicación conectada en este archivo por razones de seguridad. Es por eso que mantenemos los valores como secretos de GitHub. Recuerda que puedes acceder a nuestro repositorio de ejemplo si necesitas comparar tu código con el nuestro.

ejecutar la tubería

Una vez que todas sus configuraciones estén listas, confirme y envíe sus cambios al repositorio remoto. Esto activará la canalización en GitHub. Puede ver el proceso haciendo clic en la pestaña Acciones de su repositorio de GitHub.

Una vez completado el proceso, su aplicación Mule se implementará en Runtime Manager. Tenga en cuenta que el archivo JAR contendrá el hash de confirmación en su nombre.

Conclusión

Habilitar canalizaciones de CI/CD es importante para automatizar tareas repetitivas. En lugar de implementar manualmente una aplicación Mule cada vez que hay un cambio en el código, podemos crear canalizaciones para que realicen estas tareas por nosotros. Este fue un ejemplo simple que utiliza solo una sucursal y un entorno, pero puede conectar otras sucursales a otros entornos en Anypoint Platform. Por ejemplo, dev , qa , prod , etc.

En esta publicación, aprendimos cómo implementar automáticamente una aplicación Mule en CloudHub cuando usamos la autenticación multifactor en nuestra cuenta de Anypoint Platform porque la mayoría de las cuentas empresariales tienen esta configuración habilitada. Sin embargo, cuando solo usa una cuenta de prueba gratuita, no necesita crear una aplicación conectada si no usa MFA en su cuenta. Puede utilizar su nombre de usuario y contraseña de Anypoint Platform para iniciar sesión.

Hay muchas cosas que puede automatizar al utilizar canalizaciones de CI/CD para sus aplicaciones Mule. Puedes ejecutar pruebas automatizadas antes de implementar tu aplicación Mule, por ejemplo. ¿Se te ocurren otras tareas repetitivas que puedas automatizar en tus canalizaciones?

Nota: Las versiones iniciales de la canalización se basan en el siguiente repositorio creado por Archana Patel: arch-jn/github-actions-mule-cicd-demo .

Recursos adicionales

Sobre el Autor

Alex Martínez formó parte de la comunidad de MuleSoft antes de unirse a MuleSoft como desarrollador defensor. Fundó ProstDev para ayudar a otros profesionales a aprender más sobre la creación de contenido. En su tiempo libre, encontrarás a Alex jugando juegos de Nintendo o Playstation y escribiendo reseñas sobre ellos. Siga a Alex en LinkedIn o en la comunidad Trailblazer .

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Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein ☁️

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Creación de aplicaciones impulsadas por IA con LLM y Einstein | Blog de desarrolladores de Salesforce

La IA generativa es la tecnología más transformadora desde Internet y revoluciona la forma en que creamos e interactuamos con la información. Para los desarrolladores, esto plantea nuevas preguntas: desde la práctica "¿Cómo puedo crear aplicaciones impulsadas por IA con modelos de lenguaje grandes (LLM)?" Más profundamente, “¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones? ” Exploramos estas dos preguntas en esta publicación de blog.

¿Cómo creo aplicaciones impulsadas por IA con LLM?

Comencemos con la primera pregunta: "¿Cómo creo aplicaciones con LLM?" y explore tres opciones que comúnmente se consideran:

  1. Entrena tu propio modelo
  2. Personaliza un modelo de código abierto
  3. Utilice modelos existentes a través de API

Entrena tu propio modelo

Entrenar su propio modelo le brinda control total sobre los datos de los que aprende su modelo. Por ejemplo, puede entrenar un modelo con datos específicos de su industria. Un modelo entrenado con datos de un dominio específico generalmente será más preciso que un modelo de propósito general para casos de uso centrados en ese dominio. Si bien entrenar su propio modelo ofrece más control y precisión, puede que no siempre sea el mejor enfoque. Aquí hay algunas cosas para considerar:

  1. Tiempo y recursos: formar su propio LLM desde cero puede llevar semanas o incluso meses. Como punto de referencia, aunque es probable que su modelo sea mucho más pequeño, el modelo GPT-3 de OpenAI tardó 1,5 millones de horas de GPU en entrenarse.
  2. Experiencia: para entrenar su modelo, también necesitará un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP).
  3. Seguridad de los datos: el poder de los LLM hace que sea tentador crear modelos que aprendan de todos sus datos, pero esto no siempre es lo correcto desde el punto de vista de la seguridad de los datos. Puede haber tensión entre la forma en que aprenden los LLM y la forma en que se implementan las políticas de seguridad de datos en su empresa. Los LLM aprenden de grandes cantidades de datos. ¡Cuantos más datos mejor! Sin embargo, con seguridad a nivel de campo (FLS) y permisos estrictos, las políticas de seguridad de datos corporativas a menudo se basan en el principio de privilegio mínimo: los usuarios solo deben tener acceso a los datos que necesitan para realizar su trabajo específico. ¡Cuantos menos datos mejor! Por lo tanto, un modelo formado con todos los datos disponibles de los clientes y puesto a disposición de todos en su empresa puede no ser una buena idea y violar las políticas de seguridad de datos de su empresa. Sin embargo, un modelo entrenado en especificaciones de productos y resoluciones de tickets de soporte anteriores puede ayudar a los agentes a resolver tickets nuevos sin comprometer la seguridad de los datos.

Personaliza un modelo de código abierto

Personalizar un modelo de código abierto normalmente lleva menos tiempo y es menos costoso que entrenar su propio modelo desde cero. Sin embargo, aún necesita un equipo de ingenieros especializados en aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Dependiendo del caso de uso, es posible que aún experimentes la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente.

Utilice modelos existentes a través de API

Utilizar modelos existentes a través de API es la forma más sencilla de crear aplicaciones con LLM. Esta es también la opción más utilizada en este momento. Sin embargo, estos modelos no se han entrenado con los datos contextuales o privados de su empresa y, por lo tanto, el resultado que producen puede ser demasiado genérico para ser útil.

En esta publicación de blog, exploramos diferentes técnicas para agregar datos contextuales o privados de la empresa a través del mensaje. Debido a que el mensaje se crea dinámicamente en nombre del usuario, solo incluye datos a los que el usuario tiene acceso, lo que aborda la tensión de seguridad de los datos descrita anteriormente. Es posible que le preocupe pasar datos privados a una API de terceros, pero existen técnicas para abordar esa preocupación y también las describimos en esta publicación de blog.

Creación de aplicaciones impulsadas por IA utilizando modelos existentes a través de API

Llamada API básica

Los principales proveedores de modelos como OpenAPI , Anthropic , Google , Hugging Face y Cohere ofrecen API para trabajar con sus modelos. En la implementación más básica, su aplicación captura un mensaje del usuario, lo pasa como parte de la llamada API y muestra el resultado generado al usuario.

Por ejemplo, así es como se vería la llamada API usando la API OpenAI:

Esta opción puede funcionar para casos de uso simples que solo requieren un resultado general basado en conocimientos generales. Por ejemplo, " Escribe un haiku sobre el invierno" o "Escribe una declaración SQL de muestra con una unión externa". Pero si necesita una respuesta que se adapte a su propio contexto o a los datos privados de su empresa, es probable que el resultado generado sea demasiado genérico para ser útil.

Por ejemplo, digamos que un usuario ingresa el siguiente mensaje:

Escriba un correo electrónico de presentación para el director ejecutivo de Acme.

El correo electrónico generado no sería personalizado ni relevante porque el modelo no sabe nada sobre su relación con Acme y los negocios que ha hecho con ellos.

Puesta a tierra del LLM

Para que la respuesta sea más relevante y contextual, el usuario puede fundamentar el LLM con información adicional. Por ejemplo, pueden ingresar el siguiente mensaje:

Usted es John Smith, representante de cuentas de Northern Trail Outfitters.
Escriba un correo electrónico de presentación a Lisa Martinez, directora ejecutiva de ACME.
Aquí hay una lista de los últimos tres pedidos que Acme realizó a Northern Trail Outfitters:
Colección Verano 2023: $375,286
Colección Primavera 2023: $402,255
Colección Invierno 2022: $357,542

Esto permite que el LLM genere un resultado mucho más relevante. Sin embargo, este enfoque plantea dos problemas:

  1. El usuario debe ingresar mucha información de conexión a tierra manualmente. Por lo tanto, la calidad del resultado depende en gran medida de la calidad de la pregunta ingresada por el usuario.
  2. Está pasando información confidencial al proveedor del modelo donde potencialmente podría persistir o usarse para entrenar aún más el modelo, lo que significa que sus datos privados podrían aparecer en la respuesta generada por el modelo de otra persona.

Construcción rápida y puesta a tierra dinámica.

Para abordar la primera limitación anterior, puede construir el mensaje mediante programación. El usuario ingresa una cantidad mínima de información o simplemente hace clic en un botón en la aplicación y luego usted crea el mensaje mediante programación agregando datos relevantes. Por ejemplo, en respuesta a un clic en el botón “Escribir correo electrónico de introducción”, podría:

  1. Llame a un servicio para obtener información sobre el usuario.
  2. Llame a un servicio para obtener información sobre el contacto.
  3. Llame a un servicio para obtener la lista de oportunidades recientes.
  4. Construya el mensaje utilizando la información obtenida de los servicios de datos anteriores.

Así es como podrían verse estos pasos de construcción rápidos en Apex:

El principal inconveniente de este enfoque es que requiere un código personalizado para cada mensaje para poder realizar la sencilla tarea de fusionar datos dinámicos en texto estático.

Plantillas de aviso

Para facilitar la construcción del mensaje, podemos usar plantillas: un patrón de desarrollo de software bien conocido que se usa comúnmente para fusionar datos dinámicos en documentos estáticos. Con una plantilla, escribe un archivo de solicitud utilizando marcadores de posición que se reemplazan dinámicamente con datos dinámicos en tiempo de ejecución.

Así es como se vería el ejemplo de Apex anterior usando un lenguaje de plantilla genérico:

Eres {{ user.Name }}, {{user.Title}} en {{ user.CompanyName }}
Escriba un correo electrónico de presentación a {{ contact.Name }}, {{contact.Title}} en {{ contact.Account.Name }}
Estas son las oportunidades de {{contact.Account.Name}}:
{{#oportunidades}}
{{Nombre}}: {{Cantidad}}

{{/oportunidades}}

Las plantillas de mensajes no solo son útiles para crear mensajes mediante programación, sino que también se pueden utilizar como base para herramientas gráficas que admiten la creación de mensajes en un entorno de arrastrar y soltar.

Estudio rápido

Por eso creamos Prompt Studio, un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de indicaciones. Le permite crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos disponibles a través de datos de páginas de registro, un flujo, una nube de datos, una llamada de Apex o una llamada API. Una vez creada, se puede utilizar una plantilla de solicitud en diferentes lugares para consultar el modelo, incluidas las páginas de registro y el código Apex.

Capa de confianza de Einstein

Prompt Builder le permite definir mensajes basados dinámicamente en un entorno gráfico. Pero, ¿cómo se envía ese mensaje de forma segura a un proveedor de LLM?

Puede enviar el mensaje directamente a la API del proveedor de LLM, pero hay una serie de preguntas a considerar con ese enfoque:

  • ¿Qué pasa con los problemas de cumplimiento y privacidad si pasa datos de información de identificación personal (PII) en el mensaje? ¿El proveedor del modelo podría conservar los datos de PII o incluso utilizarlos para entrenar aún más el modelo?
  • ¿Cómo se evitan las alucinaciones, la toxicidad y los sesgos en los resultados generados por los LLM?
  • ¿Cómo se rastrea y registra los pasos de creación de mensajes con fines de auditoría?

Si utiliza la API del proveedor de LLM directamente, tendrá que escribir un código personalizado para responder a estas preguntas. Hay muchas cosas a considerar y puede resultar difícil hacerlo bien para todos los casos de uso.

Ingrese a la capa de confianza de Einstein. Einstein Trust Layer le permite enviar solicitudes a LLM de forma confiable, abordando las inquietudes mencionadas anteriormente.

Así es como funciona:

  1. En lugar de realizar llamadas API directas, utiliza LLM Gateway para acceder al modelo. LLM Gateway admite diferentes proveedores de modelos y abstrae las diferencias entre ellos. Incluso puedes conectar tu propio modelo.
  2. Antes de enviar la solicitud al proveedor del modelo, pasa por una serie de pasos que incluyen el enmascaramiento de datos que reemplaza los datos PII con datos falsos para garantizar la privacidad y el cumplimiento de los datos.
  3. Para proteger aún más sus datos, Salesforce tiene acuerdos de retención cero con proveedores de modelos, lo que significa que los proveedores de modelos no persistirán ni entrenarán más sus modelos con datos enviados desde Salesforce.
  4. Cuando se recibe el resultado del modelo, pasa por otra serie de pasos, incluido el desenmascaramiento, la detección de toxicidad y el registro de seguimiento de auditoría. Demasking restaura los datos reales que fueron reemplazados por datos falsos por motivos de privacidad. La detección de toxicidad comprueba si hay contenido dañino u ofensivo en el resultado. El registro de seguimiento de auditoría registra todo el proceso con fines de auditoría.

De cara al futuro: creación de aplicaciones de una forma totalmente nueva

Ahora echemos un vistazo a lo que viene y abordemos la segunda pregunta planteada al principio de este artículo: ¿Cómo cambiará la IA generativa la naturaleza de las aplicaciones?

Encadenamiento rápido

La lógica involucrada en la creación de un mensaje a veces puede volverse compleja. Puede implicar múltiples llamadas a API o servicios de datos, como en el ejemplo de conexión a tierra dinámica anterior. Responder a la pregunta de un solo usuario puede incluso implicar varias llamadas al LLM. Esto se llama encadenamiento rápido. Considere el siguiente ejemplo:

Para construir el mensaje:

  1. Realizamos una primera llamada API o servicio de datos para obtener datos contextuales de la empresa
  2. Los datos que regresan de la primera llamada al servicio de datos se usan para crear un primer mensaje que usamos para consultar el LLM.
  3. La salida del LLM se utiliza como entrada para una segunda llamada de servicio de datos.
  4. Los datos que regresan de la segunda llamada al servicio de datos se utilizan para crear un segundo mensaje cuya respuesta se envía al usuario.

Las posibilidades de combinar llamadas de servicios de datos y llamadas de LLM para generar un resultado son infinitas.

Orquestación de IA

El enfoque descrito hasta ahora funciona bien, pero a medida que estos flujos de trabajo se vuelven más complejos, podemos ver la necesidad de alguna forma de orquestación. Como desarrollador, luego crearía una serie de bloques de construcción que realizan tareas granulares: recuperar datos sobre un cliente, actualizar un registro, realizar alguna lógica computacional, etc. Estos bloques de construcción se pueden orquestar o remezclar de diferentes maneras usando un herramienta de orquestación. Esto se podría hacer usando una herramienta de orquestación tradicional que le permita definir qué bloques de construcción usar, en qué orden y cuándo (con diferentes ramas "si"). Pero, ¿qué pasaría si la orquestación en sí estuviera impulsada por IA con un orquestador que pudiera razonar y elegir qué bloques de construcción usar y cómo componerlos para realizar una tarea específica? La orquestación impulsada por IA es un nuevo paradigma poderoso que tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

El siguiente diagrama describe este nuevo paradigma de bloques de construcción orquestado por IA a un alto nivel.

En este diagrama, las acciones son los componentes básicos descritos anteriormente. Podrían ser acciones invocables de Apex, API de MuleSoft o indicaciones. Algunas acciones fundamentales están disponibles de forma predeterminada y otras serán desarrolladas por los desarrolladores. Esto también crea una oportunidad para un mercado de acciones creado por desarrolladores y socios.

El planificador es el orquestador impulsado por IA. Cuando la solicitud se pasa al tiempo de ejecución de la orquestación, el planificador elige (crea un plan para) qué acciones usar y cómo componerlas para responder mejor a la solicitud del usuario.

La orquestación de IA es un área activa de investigación en Salesforce y en la industria en su conjunto.

Resumen

El uso de modelos existentes a través de API es una forma común de crear aplicaciones impulsadas por IA con LLM. Con este enfoque, es necesario basar el modelo en datos privados o contextuales de la empresa para obtener resultados más relevantes y útiles. En lugar de pedirle al usuario que ingrese una gran cantidad de información básica manualmente, puede crear el mensaje mediante programación llamando a servicios de datos y agregando datos contextuales al mensaje. Prompt Studio es un nuevo creador de Salesforce que facilita la creación de mensajes al permitirle crear plantillas de mensajes en un entorno gráfico y vincular campos de marcador de posición a datos dinámicos. Einstein Trust Layer le permite enviar mensajes a las API de los proveedores de LLM de forma confiable, abordando problemas de privacidad, sesgos y toxicidad de los datos. La orquestación impulsada por la IA es un paradigma emergente que podría cambiar la forma en que interactuamos con los sistemas de IA y creamos aplicaciones.

Sobre el Autor

Christophe Coenraets es vicepresidente senior de Trailblazer Enablement en Salesforce. Es un desarrollador de corazón con más de 25 años de experiencia en la creación de aplicaciones empresariales, habilitando audiencias técnicas y asesorando a organizaciones de TI.

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Explore la versión Summer '23 Marketing Cloud para desarrolladores | Blog de desarrolladores de Salesforce

El lanzamiento de Summer '23 Marketing Cloud está muy caliente con algunas características nuevas y geniales para los desarrolladores. Hay muchas innovaciones en todos los canales para mensajes de correo electrónico, páginas de destino, aplicaciones móviles, datos e inteligencia artificial. En este blog, cubriré mis mejores selecciones y los aspectos más destacados favoritos del lanzamiento.

BuildRowSetFromJSON()

Ha habido mucho revuelo en torno a esta nueva función de AMPscript en la comunidad, y con razón. Esto significa que no hay manera de que pueda dejar esto fuera de mi lista. La nueva función AMPscript BuildRowsetFromJSON() permite a los desarrolladores analizar JSON en sus mensajes de correo electrónico y páginas de destino. Antes de BuildRowSetFromJSON() , los desarrolladores necesitaban usar Guide Template Language o Server-Side JavaScript para analizar JSON. Ahora, los desarrolladores pueden seguir con AMPscript en lugar de cambiar a otro lenguaje de programación de Marketing Cloud para analizar su JSON.

API de descarga del historial de viajes

Con la API de descarga del historial de Journey , los desarrolladores pueden descargar hasta 30 días de datos del historial de Journey Builder a través de la API REST. Algunos de los datos que los desarrolladores podrán descargar incluyen detalles sobre los criterios de entrada y salida del viaje, el estado de la actividad y los errores. Puede descargar los datos a través del formato CSV para casos de uso como resolución de problemas, reconciliación de errores, segmentación avanzada, datos sin procesar para herramientas de visualización, campañas de retargeting y más. Agregamos esta nueva API a nuestra colección pública de Postman y lanzamos dos rutas adicionales ( frescura y estimación ) para ayudarlo a comprender mejor los datos que consulta.

Contenido de error personalizado de CloudPages

A veces ocurren errores, y la forma en que los desarrolladores manejan los errores puede afectar potencialmente a los clientes y su experiencia. Una CloudPage puede encontrar un error porque no está publicada, o puede haber un error debido a un código personalizado existente que afecta la capacidad de procesamiento de la CloudPage. En CloudPages, los desarrolladores ahora pueden configurar contenido personalizado para los errores, lo que permitirá a los desarrolladores dirigir con gracia a sus clientes a activos alternativos en caso de error. La siguiente imagen muestra la nueva capacidad con la opción de configurar el contenido de error personalizado. Dato curioso: ¡esta fue una idea en el intercambio de ideas que se entregó en este lanzamiento!

SDK para móviles de fidelización

El kit de desarrollo de software móvil (SDK) de fidelización es un nuevo kit de desarrollo de software que permite a los desarrolladores crear aplicaciones móviles para los programas de fidelización de su empresa.

La ayuda de Mobile SDK consta de funciones y capacidades nativas, como la inscripción y los detalles del perfil. El SDK está disponible para el desarrollo de iOS y Android . El SDK de Loyalty Mobile se basa en la plataforma principal y utiliza funcionalidades principales. Sin embargo, es parte de la familia Marketing Cloud. Los desarrolladores de Salesforce que ya están familiarizados con la creación de la plataforma central deberían considerar que se trata de un SDK muy nuevo y divertido con el que experimentar. Desarrolladores de Marketing Cloud, ¡esto es algo muy emocionante y nuevo para aprender!

Einstein Studio Traiga su propio modelo de inteligencia artificial (IA)/aprendizaje automático (ML) a la nube de datos

Los desarrolladores seguramente se divertirán, y tal vez un poco de desafío, con el diseño de sus propios modelos de IA utilizando Amazon SageMaker y Data Cloud. La integración de Einstein Studio entre Data Cloud y Amazon SageMaker es nuestra primera asociación de inteligencia artificial/aprendizaje automático. Los desarrolladores y los equipos de ciencia de datos pueden crear e incorporar sus propios modelos AI/ML para predicciones de conversión de prospectos, clasificaciones de casos y más. Luego, los especialistas en marketing pueden usar estas predicciones para personalizar cada punto de contacto con sus clientes. Consulte las notas de la versión y la documentación de ayuda para obtener más información.

Espero que haya disfrutado de mis aspectos destacados del lanzamiento de Summer '23 y que esté listo para comenzar a desarrollar con las muchas funciones nuevas en la plataforma de Marketing Cloud. Hay muchas más funciones en la versión Summer '23 para desarrolladores que pueden interesarle. Lo animo a consultar las notas de la versión de Marketing Cloud Summer '23 para leer sobre algunas de las otras mejoras incluidas en esta versión.

Recursos

Sobre el Autor

Danielle Larregui es promotora sénior de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en la creación de contenido de Data Cloud y Marketing Cloud. Le encanta la UI/UX, el marketing digital y la codificación. Danielle también disfruta asistir a grupos de usuarios, conferencias comunitarias y eventos técnicos de Salesforce. Puede seguirla en Twitter @dnlarregui o LinkedIn para mantenerse al día con su contenido técnico.

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Capture firmas electrónicas con componentes web Lightning en dispositivos móviles ☁️

Capture firmas electrónicas con componentes web Lightning en dispositivos móviles ☁️

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 .

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Capture firmas electrónicas con componentes web Lightning en dispositivos móviles | Blog de desarrolladores de Salesforce

¿Alguna vez ha necesitado recopilar una firma electrónica sobre la marcha? Tal vez necesite verificar un pago, asegurarse de que se procesen transacciones exitosas o incluso actualizar los registros después de que se haya completado un servicio. Una firma electrónica es útil como paso de verificación de muchas maneras. Permitir que los trabajadores de campo capturen firmas sobre la marcha es uno de los casos de uso móvil más comunes que escuchamos de nuestros clientes. Por lo tanto, me complace compartir que hemos creado un componente web Lightning de muestra que le permite capturar firmas y adjuntarlas a un registro de Salesforce. Si bien creamos esto para casos de uso móvil, no hay nada que le impida usarlo también en computadoras de escritorio con pantalla táctil. Trabajar con el LWC de captura de firmas Veamos un ejemplo en acción. Dreamhouse es una aplicación de muestra de bienes raíces ficticia que se puede usar para web y dispositivos móviles. Los agentes de bienes raíces, cuando están en el proceso de cerrar un trato, deben poder capturar el nombre y la firma del comprador para asociarlos con la propiedad que se vendió. Para hacer esto, los desarrolladores de Dreamhouse pueden utilizar un nuevo componente LWC de muestra que hemos creado. ¡Vamos a sumergirnos en él!

Configuración de la configuración de LWC

Para nuestro requisito Dreamhouse anterior, debemos poder recopilar el nombre y la información de la firma del LWC. Esto se puede hacer a través de tres pasos.

  1. Configure su diseño HTML LWC
  2. Configura tus estilos LWC
  3. Conecte su interfaz con las API de JavaScript de LWC

¡Vamos a sumergirnos en más detalles sobre los pasos!

1. Configure su diseño HTML de LWC

Para comenzar, vaya a la sección NameAndSignatureCapture del directorio de muestra de LWC en GitHub. Luego, copie el componente signaturePad en la carpeta lwc de su proyecto. Después de copiar el código del componente de muestra, puede hacer referencia al componente escribiendo <c-signature-pad> y establecer sus atributos para configurarlo.

<dx-code-block title language="html" code-block="

«>

2. Configura tus estilos LWC

A continuación, los estilos de la interfaz también se pueden ajustar para satisfacer sus necesidades. Para nuestra demostración de Dreamhouse, importemos una nueva familia de fuentes. Para hacer esto, simplemente configure los estilos para su componente LWC como se ve a continuación.

También puede personalizar el diseño del LWC a su gusto haciendo referencia a la clase adecuada y los atributos HTML.

3. Conecte su interfaz con las API de LWC

Por último, debemos asegurarnos de que la firma sea capturada correctamente por el LWC. A los efectos de nuestro ejemplo Dreamhouse, queremos poder guardar la firma proporcionada por el usuario final.

El SignaturePad LWC que proporcionamos se puede configurar para capturar datos y personalizar la interfaz a través de las API de JavaScript y sus atributos HTML correspondientes. Para hacer esto, simplemente invoque los métodos API y conéctelos a sus atributos HTML correspondientes en el <c-signature-pad> . Consulte la lista a continuación para el atributo HTML y las asignaciones de la API de JavaScript

Funcionalidad Descripción Atributo HTML = "tipo" API de JavaScript (Tipo)
Habilitar firma de nombre Permite a los usuarios finales escribir su nombre y devuelve un texto para firmar generado automáticamente a medida que los usuarios escriben su nombre. enable-name-signing=”booleano” enableNameSigning(booleano)
Habilitar dibujo de firma Le permite solicitar a los usuarios finales que dibujen su propia firma personalizada en el panel de firma proporcionado. habilitar-firma-dibujo = "booleano" enableSignatureDrawing (booleano)
Grosor de trazo característico Personalice el grosor del trazo del lápiz en las capturas de firma electrónica. trazo-grosor = "entero" grosor del trazo (entero)
Color de la pluma de firma Personalice el color de tinta del bolígrafo que se proporciona al usuario final. bolígrafo-color=”Cadena” plumaColor(Cadena)
Color de la almohadilla de firma Personalice el color del pad de firma que ve el usuario final. pad-color=”Cadena” padColor(Cadena)
Color de fuente de la firma Personaliza la fuente de la firma. fuente-color = "Cadena" font.color=Cadena
Configuración de una etiqueta de campo de entrada Establezca una etiqueta para el nombre del campo de entrada. nombre-entrada-etiqueta=”Cadena” nombreInputLabel=”Cadena”
Configuración de una etiqueta de almohadilla Establezca un nombre para la etiqueta sobre el panel de firma. nombre-entrada-etiqueta=”Cadena” nombreInputLabel=”Cadena”
Guardar firma Permite guardar una firma autogenerada y/o personalizada. onclick={guardar firma} pad.getSignature()
Firma clara Permite eliminar la firma anterior si es necesario volver a hacerlo. onclick={clarar Firma} pad.clearSignature()

Tenga en cuenta que también agregamos un método clearSignature y saveSignature para permitir borrar y guardar firmas respectivamente. Puede hacer esto configurando sus propios métodos de JavaScript que se conectan a pad.setSignature() y pad.clearSignature() . Estos se pueden conectar a los componentes <lightning-button> . Veamos un ejemplo de esto a continuación.

Ahora que tenemos los métodos de JavaScript identificados, veamos algunos de ellos en acción. Esto se puede hacer usando el siguiente JavaScript.

{ if (font.family === "Great Vibes" && font.status === "unloaded") { // Ensure that the font is loaded so that signature pad could use it. // If you are using a different font in your project, don’t forget // to update the if-condition above to account for it. font.load(); } }); } saveSignature() { const pad = this.template.querySelector("c-signature-pad"); if (pad) { const dataURL = pad.getSignature(); if (dataURL) { // At this point you can consume the signature, for example by saving // it to disk or uploading it to a Salesforce org/record. // Here we just preview it in an image tag. this.imgSrc = dataURL; } } } clearSignature() { const pad = this.template.querySelector("c-signature-pad"); if (pad) { pad.clearSignature(); } this.imgSrc = null; }
} «>

Tenga en cuenta que agregamos un método clearSignature que se invoca cuando se hace clic en el botón Borrar, así como un método saveSignature que se invoca cuando se hace clic en el botón Guardar.

Algo a destacar sobre el componente es que responde completamente a los cambios de tamaño y orientación. También tenga en cuenta que el componente de captura de firmas ha sido diseñado para funcionar en la web, el panel táctil o el lápiz para dispositivos móviles o tabletas.

Además, Signature Capture LWC es compatible con la web y los dispositivos móviles y es la solicitud más común utilizada en la aplicación móvil Salesforce , así como en nuestra aplicación Mobile Test Harness . Eche un vistazo a la demostración a continuación para ver cómo se ejecuta en acción.

Conclusión

Esperamos que haya disfrutado de esta publicación de blog y que esté ansioso por usar las capacidades de captura de firma en su LWC para dispositivos móviles. Para empezar:

  • ¡Buceo en! Consulte nuestro repositorio GitHub de ejemplos móviles de LWC para ver y probar los ejemplos de LWC de las capacidades de captura de firmas en acción. Luego, una vez que esté familiarizado con los flujos…
  • ¡Personalízalo! Tome las muestras de Signature Capture LWC y amplíelas para personalizarlas según las necesidades de su negocio.
  • ¡Alcanzar! Si tiene alguna pregunta, comentario o idea, puede conectarse con nosotros en nuestra comunidad Salesforce Mobile Trailblazer .

Para obtener más información sobre nuestras ofertas móviles, consulte los siguientes enlaces:

Sobre el Autor


Ashwin Nair es un Product Manager en Salesforce que se enfoca en Salesforce Mobile. Actualmente está trabajando en Mobile Platform Experiences y ha estado en el espacio de desarrollo web y móvil durante más de siete años. Síguelo en LinkedIn .

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Cargue datos mediante programación con la API de ingesta ☁️

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Cargue datos mediante programación con la API de ingesta | Blog de desarrolladores de Salesforce

Salesforce Data Cloud ofrece varios conectores predefinidos para la importación de datos. Estos le permiten conectar otra organización de Salesforce, una instancia de Marketing Cloud, almacenamientos de datos como Amazon S3 o cualquier otra fuente admitida por MuleSoft Salesforce Data Cloud Connector . Para conectarse a un sistema de terceros, puede utilizar la API de ingesta .

La API de ingesta es una interfaz RESTful que facilita la carga de datos mediante programación en Data Cloud. Admite patrones de interacción masiva y de transmisión. El patrón de transmisión usa JSON como su formato, cargando datos en micro lotes a través de la API REST. El patrón masivo, por otro lado, emplea el formato CSV y carga datos usando trabajos.

En esta publicación de blog, analizaremos cómo configurar el conector de la API de ingesta y comenzar a cargar datos mediante programación utilizando los patrones Streaming y Bulk.

Cuándo usar la ingestión Streaming vs Bulk

Ingestión de transmisión Ingestión a granel
Al actualizar pequeños microlotes de registros casi en tiempo real Al mover grandes volúmenes de datos en un programa diario, semanal o mensual
Cuando se utilizan sistemas de origen de datos que se basan en arquitecturas de transmisión modernas Al usar sistemas heredados, donde solo puede exportar datos durante las horas de menor actividad
Al crear eventos de captura de datos modificados Al usar una nueva organización de Data Cloud que desea rellenar con 30, 60 o más de 90 días de datos
Al consumir datos de webhooks

Para configurar la API de ingesta, deberá seguir cuatro pasos de requisitos previos:

  • Crear un conector de API de ingesta
  • Crear e implementar un flujo de datos
  • Crear una aplicación conectada
  • Solicitar un token de acceso a la nube de datos

Veamos el proceso de creación y configuración de un conector de ingesta para comenzar a cargar datos en Data Cloud.

Creación de un conector de API de ingesta

Supongamos que tiene acceso a Data Cloud. Para conectar una nueva fuente de API de ingesta mediante el conector de API de ingesta, vaya a Configuración de nube de datos y seleccione API de ingesta .

Aquí encontrará todos los conectores disponibles en su organización. Para crear uno nuevo, haga clic en Conectar y proporcione un nombre. Para nuestra aplicación de muestra, trabajaremos con una empresa de energía solar ficticia. Estamos interesados en recibir eventos de métricas relacionadas con el rendimiento energético de sus paneles solares.

Una vez que se haya creado el conector, necesitaremos decirle a Data Cloud qué tipo de datos estamos esperando. Para esto, necesitaremos cargar un archivo de esquema utilizando la especificación OpenAPI. Este archivo de esquema tiene requisitos específicos, así que asegúrese de consultar la documentación para obtener más información.

A continuación se muestra un ejemplo del archivo de esquema que cargaremos, que representa un solar_panel_event . Los campos clave a tener en cuenta incluyen event_id , que será único para cada evento y luego se asignará en Data Cloud como clave principal. Otro es customer_id , que nos será útil para mapear el evento con un cliente de nuestra organización. Finalmente, date_time representa la hora del evento.

panel_solar_event.yaml

Una vez que carguemos el esquema, podremos obtener una vista previa de sus campos y tipos de datos, y luego guardarlo en nuestro conector.

Ahora que nuestro conector tiene un esquema, podemos decir que está creado. Sin embargo, aún no está listo para comenzar a recibir datos. Necesitamos crear un flujo de datos para este propósito.

Nota: Dado que los esquemas pueden evolucionar con el tiempo, también puede usar la interfaz del conector de la API de ingesta para actualizar el esquema y agregar nuevos campos a su objeto de datos según sea necesario.

Creación e implementación de un flujo de datos

Ya tenemos listo nuestro conector API de ingesta. Ahora es el momento de establecer una conexión para comenzar a importar datos. Para eso, necesitamos crear un flujo de datos . Una vez que el flujo de datos está activo, podemos comenzar a ingerir datos en Data Cloud y almacenarlos como un objeto de Data Lake.

Para crear un nuevo flujo de datos, vaya a su pestaña en la aplicación Data Cloud, haga clic en Nuevo , seleccione Ingestion API y luego haga clic en Siguiente .

Nota: La opción API de ingesta está deshabilitada si no tiene ninguna fuente de ingesta conectada.

A continuación, verá los diferentes objetos que están asociados con su esquema. En nuestro caso, seleccione el objeto solar_panel_event y haga clic en Siguiente .

Al crear un flujo de datos, deberá seleccionar una categoría o tipo de datos en ese flujo de datos. Hay tres categorías: Compromiso , Perfil y Otro .

Compromiso Un conjunto de datos que representa un compromiso basado en series de tiempo, como un evento, interacción con el cliente, interacción web, etc.

Cuando se selecciona, el menú desplegable Campo de hora del evento aparece en la interfaz de usuario.

Perfil Un conjunto de datos que representa:

– Una lista de consumidores con identificadores, como identificaciones de consumidores, direcciones de correo electrónico o números de teléfono

– Una lista de empresas o cuentas con ID de cuenta

– Una lista de empleados o cualquier otra población por la que desee segmentar o utilizar como población inicial del segmento

Otro Un conjunto de datos que no es un compromiso o un perfil, como información de productos o tiendas.

Para nuestro ejemplo, dado que estamos planeando recibir eventos, seleccionaremos Compromiso . Mapearemos el event_id como la clave principal y la date_time como el campo de hora del evento.

Ahora que nuestros datos están configurados, es hora de implementarlos. Después de revisar los flujos de datos que se van a crear, hagamos clic en Implementar para activarlos.

Ahora, echemos un vistazo a la página de detalles del flujo de datos. Aquí podemos ver el objeto Data Lake que se ha creado en Data Cloud. Puede identificar un objeto de Data Lake por su sufijo __dll . Desde esta misma interfaz, puede comenzar a asignar sus datos a los objetos de su organización para crear objetos de modelo de datos (parte del proceso de armonización de Data Cloud). Sin embargo, no cubriremos ese tema en esta publicación de blog, pero tenemos un excelente video con Danielle Larregui que le muestra cómo hacerlo.

Nuestro conector API de ingesta está listo para comenzar a recibir datos de sistemas de terceros. Para confirmar, regresemos a la interfaz de configuración de la API de ingesta, donde puede ver que el estado del conector es En uso .

Creación de una aplicación conectada

La API de ingesta admite todos los flujos de OAuth 2.0 admitidos por otras API REST de Salesforce. Para cargar datos mediante la API de ingesta, su aplicación conectada requiere los siguientes ámbitos:

Ámbitos de OAuth requeridos

cdp_ingest_api Acceda y administre sus datos de API de ingesta de nube de datos
API Accede y administra tus datos
refresco_token, acceso_sin conexión Realizar solicitudes en su nombre en cualquier momento

Además, nuestra aplicación conectada requerirá un certificado digital. Para crear uno, puede ejecutar el siguiente comando usando el comando openssl :

Este comando creará dos archivos, salesforce.key , que es la clave privada, y salesforce.crt , que es la clave pública.

Nota : si no tiene instalado el comando openssl , puede instalarlo desde el sitio web de OpenSSL .

Para saber cómo crear una aplicación conectada, consulte la documentación oficial.

Solicitud de un token de acceso a la nube de datos

Para este ejemplo, usaremos el flujo de soporte JWT de OAuth 2.0 . Primero, necesitaremos crear un JWT (JSON Web Token) para solicitar un token de acceso.

Para crear un JWT, configurará el encabezado para usar el algoritmo RSA256 .

Encabezado JWT

Luego, configure las siguientes notificaciones, teniendo en cuenta algunas notificaciones importantes:

  • iss: la clave de consumidor de OAuth/ID de cliente de su aplicación conectada
  • sub: el nombre de usuario de su organización de Data Cloud
  • exp: el tiempo de vencimiento del token, expresado como una marca de tiempo de época

reclamos JWT

Nota : La época de Unix (o la hora de Unix o la hora POSIX o la marca de tiempo de Unix) es la cantidad de segundos que han transcurrido desde el 1 de enero de 1970 (medianoche UTC/GMT).

A continuación, deberá utilizar el algoritmo JWT para obtener el token completo y verificado.

Pero seamos honestos, no queremos crear un JWT manualmente. Para esto, utilizaremos el sitio web JWT.io para simplificar el proceso. Asegúrese de que el mensaje Firma verificada aparezca a continuación, lo que indica que nuestro JWT es válido.

O puede crearlo programáticamente usando el lenguaje de programación de su elección. Más adelante en este artículo, compartiré un práctico script de Node.js para generar el token de acceso a la nube de datos.

Antes de que podamos autenticarnos usando el JWT que generamos, debemos aprobar este consumidor. Puede hacerlo abriendo la siguiente URL en su navegador.

<dx-code-block title language code-block="https://login.salesforce.com/services/oauth2/authorize?response_type=token&client_id=&redirect_uri=»>

Y luego, inicie sesión y permita el acceso:

Ahora que hemos aprobado nuestro JWT, necesitamos autenticarnos. Este es un proceso de dos pasos. Primero, necesitamos obtener un token de acceso usando el JWT. Para hacer esto, realicemos una solicitud POST HTTP con la siguiente información.

<dx-code-block title language code-block="POST https://login.salesforce.com/services/oauth2/token
Content-Type : x-www-form-urlencoded
grant_type=urn:ietf:params:oauth:grant-type:jwt-bearer
&assertion=»>

Nota: asegúrese de reemplazar <JWT> con el token que creamos anteriormente.

Esta solicitud nos dará un token de acceso central y la URL de la instancia de Data Cloud, utilizando nuestra aplicación conectada. Como se muestra en el alcance , se nos otorgan los alcances cdp_ingest_api y api .

A continuación, debemos cambiar el token de acceso principal por un token de nube de datos. Para hacer eso, realicemos la siguiente solicitud POST.

<dx-code-block title language code-block="POST /services/a360/token Content-Type : x-www-form-urlencoded grant_type=urn:salesforce:grant-type:external:cdp &subject_token= &subject_token_type=urn:ietf:params:oauth:token-type:access_token»>

Ahora, estamos autenticados. El token de acceso a la nube de datos resultante es lo que usaremos para realizar solicitudes a la API de ingesta.

Para simplificar el proceso, he creado un script Node.js. Crea el JWT y realiza la autenticación en dos pasos. Para usarlo, necesitará la clave privada que creó anteriormente, así como un archivo de configuración similar al siguiente.

config.js

Además, instale la dependencia jsonwebtoken desde npm ejecutando:

credenciales.js

console.log(auth)) .catch((err) => console.error(err)); «>

El método generateAccessToken devolverá el objeto de autenticación de Data Cloud, incluido el access_token y la instance_url necesarios para comenzar a ingerir datos en Data Cloud.

Ingesta de datos

Tenemos toda la información necesaria para comenzar a ingerir datos en la nube de datos. Esto se puede lograr utilizando los patrones Streaming o Bulk.

Transmisión

Para comenzar a transmitir datos en el conector de Ingestión de nube de datos, primero obtenga el nombre del conector y el nombre del objeto de la configuración del conector de la API de Ingestión. Para hacer esto, puede realizar una solicitud POST como la siguiente.

<dx-code-block title language code-block="POST https:///api/v1/ingest/sources/Solar_Panel_Events/solar_panel_event
Authorization: Bearer
Content-Type: application/json
{ "data": [ {"event_id": "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479","customer_id": "003R00000123456789","battery": 75.2,"dc_current": 9.8,"dc_voltage": 35.6,"mpp_energy": 120.5,"ac_voltage": 220.1,"ac_current": 5.3,"date_time": "2023-07-07T10:15:30.05Z"} ] }»>

Nota : asegúrese de reemplazar <token de acceso a la nube de datos> y <url de instancia> con los valores respectivos que obtuvo del proceso de autenticación.

Si todo va bien, recibirás la siguiente respuesta:

Esto indica que nuestros datos han sido aceptados con éxito.

Nota : también puede validar los datos con el esquema antes de enviarlos agregando /actions/test al punto final de la API.

A granel

La ingestión masiva implica varios pasos, lo que agrega un nivel de complejidad al proceso:

  • Crear un trabajo: este paso implica crear un trabajo para especificar el tipo de objeto de los datos que se procesan y la operación que se realizará, que puede ser upsert o delete.
  • Cargar los datos en CSV: Después de crear el trabajo, el siguiente paso es cargar los datos en formato CSV. El archivo CSV debe contener los datos que se procesarán, con cada fila representando un registro y las columnas que contienen los valores de campo.
  • Indicar la preparación de los datos: una vez que se cargan los datos, deberá indicar que los datos están listos para ser procesados.
  • Cerrar o cancelar el trabajo: después de procesar los datos, puede cerrar el trabajo para marcarlo como completado o cancelar el trabajo si es necesario.

Para obtener más información sobre cómo usar los puntos de conexión masivos, puede consultar la documentación oficial .

Puede consultar los datos entrantes utilizando el Explorador de datos en Data Cloud. Allí, seleccionará el objeto Data Lake correspondiente al conector de ingesta que creó anteriormente.

Si desea probarlo usted mismo, siempre puede utilizar nuestra colección Postman de desarrolladores de Salesforce, que incluye las API de Salesforce Data Cloud .

Conclusión

Ahora, está listo para comenzar a cargar datos mediante programación en Data Cloud mediante la API de ingesta. Siguiendo los pasos anteriores, puede conectarse sin problemas a varias fuentes de datos e importar datos en tiempo real o en masa, y comenzar a aprovechar el poder y la magia de Salesforce Data Cloud.

Además, si prefiere aprender de un video, mi colega Aditya ha creado un video útil que explica lo que hemos cubierto en esta publicación de blog . Asegúrese de ver también los otros excelentes videos de la serie Data Cloud Decoded .

Recursos

Sobre los autores

Julián Duque es un defensor principal de desarrolladores en Salesforce, donde se enfoca en Node.js, JavaScript y desarrollo backend. Le apasiona la educación y el intercambio de conocimientos y ha estado involucrado en la organización de comunidades tecnológicas y de desarrolladores desde 2001.

Sígalo @julianduque en Threads, @julian_duque en Twitter, @julianduque.co en Bluesky social o LinkedIn .

Aditya Naag Topalli es una defensora de desarrolladores líder certificada 14 veces en Salesforce. Capacita e inspira a los desarrolladores dentro y fuera del ecosistema de Salesforce a través de sus videos, seminarios web, publicaciones de blog y contribuciones de código abierto, y también habla con frecuencia en conferencias y eventos en todo el mundo. Sígalo en Twitter o LinkedIn y vea sus contribuciones en GitHub .

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