精通 Salesforce Einstein Next Best Action：个性化推荐的咨询顾问指南

背景与应用场景

作为一名 Salesforce 咨询顾问，我经常与那些希望最大化客户价值、提升员工效率的企业合作。在当今这个信息爆炸的时代，销售代表、服务座席和客户经理常常面临一个共同的挑战：在与客户互动的关键时刻，他们面前有太多的数据、太多的可能性，却不知道当下应该采取哪个“最佳行动”。是应该推荐一款新产品，还是提供一个折扣来挽留即将流失的客户？是应该发送一份跟进邮件，还是引导客户阅读一篇知识库文章？

这个问题的核心在于决策的“时机”和“内容”。在错误的时间提供正确的建议，或者在正确的时间提供无关的建议，都可能导致机会的流失和客户满意度的下降。这正是 Salesforce Einstein Next Best Action (NBA)，即“爱因斯坦最佳下一步行动建议”，能够发挥巨大商业价值的地方。

Einstein Next Best Action 是一个强大的推荐引擎，它使用基于规则的逻辑，并可结合人工智能预测，为用户在 Salesforce 界面的特定位置实时提供个性化的、上下文相关的建议。它将复杂的业务逻辑转化为简单、可操作的推荐，直接呈现在用户面前。

典型的应用场景包括：

• 销售场景：在一个停滞不前的重要商机页面上，NBA 可以向销售代表推荐：“此客户符合‘大客户关怀计划’，建议提供 10% 的特别折扣以推动交易。”
• 服务场景：当服务座席处理一个高优先级的客户投诉工单时，NBA 可以建议：“根据客户的产品历史和当前问题，推荐查阅知识文章 KCS00123 以快速解决。” 或者，“此客户是高价值客户且流失风险较高，建议提供一个月的免费服务作为补偿。”
• 市场营销场景：在客户社区或网站上，NBA 可以根据访客的浏览历史和用户画像，动态展示最相关的产品或内容横幅，实现千人千面的营销体验。
• 财务场景：对于一个逾期未付款的客户账户，NBA 可以向催收专员建议：“此客户历史付款记录良好，建议先发送一封友好的提醒邮件，而不是立即进行电话催收。”

总而言之，NBA 的目标是消除决策过程中的猜测和不确定性，将数据驱动的智慧赋能给每一位一线员工，从而提升销售转化率、客户满意度 (Customer Satisfaction, CSAT) 和整体运营效率。

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原理说明

要成功实施 Einstein Next Best Action，我们需要理解其背后的三大核心组件。作为咨询顾问，我通常会把这个过程比作“准备菜谱”：你需要有“食材”（推荐），一个“大厨的烹饪逻辑”（策略），以及一个“上菜的地方”（展示组件）。

1. 推荐 (Recommendations)

这是 NBA 的基础，相当于“食材”。每一个推荐都是一个标准的 Salesforce 记录，存储在 Recommendation 对象中。每个记录都代表一个你可能想向用户展示的行动、提议或建议。例如：

• 名称 (Name): “提供新产品 X 的交叉销售折扣”
• 描述 (Description): “向购买了产品 Y 的客户推荐新产品 X，并提供 15% 的首购折扣。”
• 接受时标签 (Acceptance Label): “应用折扣并创建草稿订单”
• 拒绝时标签 (Rejection Label): “客户不感兴趣”
• 关联的行动 (Action): 通常这里会关联一个 Salesforce Flow (流程)。当用户点击“接受”时，就会触发这个 Flow，自动化执行后续操作（如更新字段、创建任务等）。

通过将推荐标准化为 Salesforce 记录，我们可以轻松地对它们进行管理、报告和复用。

2. 策略生成器 (Strategy Builder)

这是 NBA 的大脑和核心，相当于“大厨的烹饪逻辑”。Strategy Builder 是一个功能强大的可视化工具，界面类似于 Flow Builder。在这里，我们定义一系列规则和逻辑，来决定在特定情境下，应该从众多的“食材”（Recommendations）中挑选出哪些，并以何种顺序呈现给用户。

策略生成器中的关键元素包括：

• Load (加载): 策略的起点。从 Recommendation 对象中加载所有或部分符合初始条件的推荐。例如，加载所有“有效”状态的销售类推荐。
• Filter (筛选): 这是最重要的逻辑节点。你可以根据上下文记录的字段（比如当前客户的年收入、商机的阶段、工单的优先级等）来过滤不相关的推荐。例如，“只保留当客户年收入大于 $1,00M 时的推荐”。
• Sort (排序): 当有多个推荐通过筛选时，你需要决定它们的优先级。你可以根据推荐记录本身的字段（如优先级、预期收益）或者结合上下文数据进行排序。
• Map (映射): 这是一个高级元素，允许你将不同数据源的信息进行丰富和组合，动态修改推荐的描述或优先级。
• Branch (分支): 允许你创建更复杂的 if/else 逻辑分支，根据不同的条件执行完全不同的推荐逻辑路径。

通过这些元素的组合，你可以构建出从简单到极其复杂的推荐逻辑，确保最终呈现给用户的建议是高度相关和个性化的。

3. 展示 (Display)

有了“食材”和“烹饪逻辑”，最后一步就是“上菜”。Salesforce 提供了标准的 Lightning 组件，名为 Einstein Next Best Action，可以轻松地将其拖放到任何 Lightning 记录页面、应用程序主页或社区页面上。

在配置该组件时，你需要指定要执行哪个 Action Strategy (操作策略)。操作策略是将你构建的“策略”与特定上下文（如当前记录的 ID）绑定在一起的桥梁。当用户打开一个客户记录页面时，该组件会自动获取当前记录的 ID，将其传递给你在 Strategy Builder 中构建的策略，策略经过实时运算后，返回最终的推荐列表并展示出来。

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示例代码

虽然 Einstein Next Best Action 主要是一个声明式（Declarative）工具，但在某些高级场景下，开发人员可能需要通过 Apex 代码来调用一个已经定义好的策略，以获取推荐结果并进行自定义处理。这在构建自定义 LWC 组件或与外部系统集成时尤其有用。Salesforce 提供了 ConnectApi.Strategy 命名空间来实现这一目标。

以下示例代码来自 Salesforce 官方开发者文档，演示了如何在 Apex 中调用一个策略来获取针对特定客户记录的推荐。

Apex 代码：调用 Action Strategy

// MyNBAController.cls
public with sharing class MyNBAController {

    // 使用 @AuraEnabled 注解，以便这个方法可以被 Lightning 组件调用
    @AuraEnabled(cacheable=true)
    public static List<ConnectApi.Recommendation> getRecommendations(Id recordId, String strategyName) {

        // 1. 创建 StrategyRequest 对象来构建请求上下文
        ConnectApi.StrategyRequest strategyRequest = new ConnectApi.StrategyRequest();

        // 2. 设置上下文记录的 ID，这是策略进行筛选和判断的关键依据
        // 策略生成器内部可以使用 $Record 变量来访问这个记录的字段
        strategyRequest.contextRecordId = recordId;

        // 3. 设置要调用的策略的 API 名称
        strategyRequest.strategyName = strategyName;

        // 4. (可选) 设置要加载的最大推荐数量
        strategyRequest.maxResults = 3;

        // 5. 调用 ConnectApi.Strategy.getRecommendations 方法执行策略
        // 注意：这个方法可能会抛出异常，实际生产代码中需要进行 try-catch 处理
        ConnectApi.StrategyResult strategyResult = ConnectApi.Strategy.getRecommendations(strategyRequest);

        // 6. 从结果中获取推荐列表
        List<ConnectApi.Recommendation> recommendations = strategyResult.recommendations;

        // 7. 返回推荐列表，其中包含了推荐的ID、标题、描述等信息
        return recommendations;
    }
}

代码注释说明：

• ConnectApi.StrategyRequest: 这是构建请求的载体。我们必须提供上下文记录的 ID (contextRecordId) 和要调用的策略的开发者名称 (strategyName)。
• ConnectApi.Strategy.getRecommendations: 这是核心的 API 调用。它会同步执行指定的策略，并返回一个 ConnectApi.StrategyResult 对象。
• ConnectApi.StrategyResult: 该对象包含了执行的结果，其中最重要的属性是 recommendations，它是一个 ConnectApi.Recommendation 对象的列表。
• ConnectApi.Recommendation: 列表中的每个对象都代表一个最终筛选和排序后的推荐，包含了 ID、名称、描述等所有必要信息，可供你在前端界面上进行渲染或在后端进行进一步处理。

通过这种方式，你可以将 NBA 的强大推荐能力无缝集成到任何自定义的 Salesforce 开发中，突破标准组件的限制。

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注意事项

在为客户规划和实施 Einstein Next Best Action 方案时，我会特别强调以下几点，以确保项目的成功和长期价值：

1. 权限和许可 (Permissions and Licensing):
   • 用户需要拥有 Einstein Next Best Action 权限集许可证才能查看和执行推荐。管理员需要确保为目标用户正确分配了相关权限。
   • 创建和管理策略的用户需要“管理策略建议”和“查看所有数据”等系统权限。
2. 数据质量至关重要 (Data Quality is King):

   NBA 的推荐质量完全取决于你的 Salesforce 数据质量。“垃圾进，垃圾出”的原则在这里体现得淋漓尽致。如果你的客户数据不完整（例如，缺少行业信息、联系人职位），或者交易数据不准确，那么基于这些数据制定的策略将无法产生有价值的推荐。

3. API 限制和性能 (API Limits and Performance):
   • 在 Strategy Builder 中，加载过多的推荐记录（例如，数千个）或设计过于复杂的逻辑（过多的筛选和映射节点）可能会影响页面加载性能。建议在“加载”节点就进行初步过滤。
   • 通过 Apex 调用 getRecommendations 方法会消耗 Connect API 的限制。在高并发场景下需要注意这一点，避免超出组织的每日 API 调用限制。
4. 从简开始，迭代优化 (Start Simple, Iterate and Refine):

   一个常见的陷阱是试图第一天就构建一个能处理所有业务场景的“完美”策略。这往往会导致项目周期过长且难以维护。我总是建议客户从一个最重要、最清晰的业务用例开始，构建一个简单的策略。上线后，通过监控推荐的接受率 (Acceptance Rate) 和拒绝率 (Rejection Rate) 来收集反馈，然后逐步迭代和优化策略。

5. 变更管理和用户培训 (Change Management and User Training):

   技术实施只是成功的一半。你必须向最终用户解释这些推荐是从何而来的，为什么它们是可信的，以及如何利用它们来更好地完成工作。如果用户不理解或不信任这些建议，他们就不会使用它，再好的技术也无法产生价值。

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总结与最佳实践

Einstein Next Best Action 不仅仅是一个功能，它是一种将数据驱动的决策能力嵌入到企业核心业务流程中的方法论。它赋予了组织一种前所未有的敏捷性，可以根据市场变化和业务需求，快速调整对客户和员工的行动建议。

作为一名 Salesforce 咨询顾问，根据过往的成功项目经验，我总结出以下最佳实践：

• 始终从明确的业务目标出发 (Start with a Clear Business Goal): 在开始构建任何策略之前，先问自己：“我们想要解决的具体业务问题是什么？是提高客户保留率，还是增加交叉销售额？” 明确的目标将指导你整个设计和实施过程。
• 衡量一切可衡量的 (Measure Everything): 利用 Salesforce 的报告和仪表板来跟踪 NBA 的表现。关键指标包括：推荐的展示次数、接受率、拒绝率，以及接受推荐后对核心业务指标（如销售额、结案时间）的实际影响。
• 结合 Einstein 预测能力 (Combine with Einstein Prediction Builder): 为了让推荐更“智能”，可以利用 Einstein Prediction Builder 创建自定义的预测字段（如“客户流失可能性得分”或“产品购买倾向得分”），然后在 Strategy Builder 中使用这些得分作为筛选或排序的依据，实现真正由 AI 驱动的推荐。
• 以用户为中心设计推荐 (User-Centric Recommendation Design): 推荐的文案必须清晰、简洁且具有说服力。描述 (Description) 应该告诉用户“为什么”要这么做，而接受时标签 (Acceptance Label) 应该明确告诉用户点击后会“发生什么”。
• 建立反馈循环 (Create a Feedback Loop): 允许用户对不相关的推荐提供反馈。例如，可以在拒绝理由中增加“建议不准确”等选项，并定期分析这些反馈，作为优化策略的重要输入。

遵循这些原则，你可以有效地利用 Einstein Next Best Action，将你的 Salesforce 平台从一个被动的记录系统，转变为一个主动的、智能的业务增长引擎。