Es posible que la mayoría de vosotros estéis familiarizados con Einstein Analytics, la herramienta de BI, visualización de datos y analítica de Salesforce CRM. Y es muy posible que, además, hayáis oído hablar de Einstein para Marketing Cloud; seguro que te suenan conceptos como “Einstein Scoring” o “Einstein Recommendations”.
Ambas son parte del stack de Predictive Intelligence para Marketing Cloud de Salesforce. ¿Quieres saber más? ¡Continúa leyendo! Si, además, quieres aprender con casos prácticos y resolver todas tus dudas, te invitamos a que te apuntes a nuestro curso de Einstein para Marketing Cloud que estará disponible próximamente:
Einstein Web and Email Recommendations
Las Recomendaciones de Einstein nos permiten determinar de forma automática cuál es la mejor oferta / producto / contenido (next best offer) utilizando un sofisticado algoritmo, y mostrar dicho contenido tanto en email como en web.
Para comenzar a utilizarlo, será necesario implementar el Collect Tracking Code de Salesforce Marketing Cloud en tu web. Si ya dispones de un Tag Manager como Google Tag Manager o Tealium, Collect Tracking Code de Salesforce Marketing Cloud también se integra fácilmente con ellos.
Además, deberás crear un catálogo de producto para servir las recomendaciones tanto en web como en email.
Desde Personalization Builder en Salesforce Marketing Cloud deberemos crear los bloques de contenido que se popularán con las predicciones personalizadas en email y web.
Content Builder
Einstein Engagement Scoring
Einstein Engagement Scoring utiliza datos de engagement y machine-learning para generar modelos predictivos que asignan una puntuación a cada uno de los subscribers en función de su propensión a:
- Abrir un email
- Hacer click sobre un email
- Mantenerse suscrito (solo cuando se utiliza el método de unsubscribe de Salesforce Marketing Cloud).
- Convertir (imprescindible tener el píxel de conversión implementado y la funcionalidad activada).
La puntuación de los suscriptores se actualiza de forma diaria, aunque el modelo se optimiza mensualmente.
¿Qué insights ofrece?
- Einstein agrupa lo subscribers en cuatro buyer personas basándose en la probabilidad de click y apertura.
- Einstein Engagement Scoring Data Extension, que contiene las probabilidades de actividad para cada subscriber.
- Einstein Split en Journey Builder, para que puedas usar el algoritmo de Einstein en tus journeys.
Einstein Engagement Frequency
La funcionalidad de Einstein Engagement Frequency evalúa el volumen de emails que se envían desde una business unit en Salesforce Marketing Cloud y los impactos que ha recibido cada suscriptor. Podrás llevar un férreo control de la presión de marketing que quieres ejercer sobre tus suscriptores pues podrás optimizar la frecuencia con la que quieres impactar a tus contactos vía email.
Einstein Engagement Frequency identificará a los suscriptores que hay recibido muchos o pocos emails, en función de un umbral que puedes editar tú mismo. Automáticamente, se crearán dos data extensions.
¡…Y todavía hay más!
Una de las más recientes incorporaciones al stack de Einstein en Marketing Cloud es Einstein Send Time Optimization, que nos permite crear una actividad en Journey Builder que envíe los emails, contacto a contacto y automáticamente, en función de la hora a la que mejor responda según su histórico.
Por otro lado, Einstein Content Tagging utiliza Google Vision para aplicar etiquetas de búsqueda a nuestras imágenes en Content Builder.
Como ves, Einstein para Marketing Cloud sigue mejorando día a día. ¿Quieres saber más? Desde Cloud Coachers estamos preparando un curso que cubrirá todas las herramientas de Predictive Intelligence de Salesforce Marketing Cloud. Cubriremos algunos puntos como:
- Qué es Einstein y Predictive Intelligence
- Beneficios de utilizar Einstein en Marketing Cloud
- Einstein Web and Email Recommendations
- Einstein Engagement (Scoring y Frequency)
- Einstein Send Time Optimization
- Einstein Content Tagging
- Casos prácticos
¿Te interesa? Apúntate para que te avisemos cuando tengamos el curso disponible. ¡No te lo pierdas!
