Salesforce 咨询顾问指南：利用 Einstein Next Best Action 提升客户互动
背景与应用场景
作为一名 Salesforce 咨询顾问，我经常被客户问到一个核心问题：“我们如何才能在正确的时间，通过正确的渠道，向正确的客户提供最相关的建议或行动？” 这个问题背后，是企业对于提升客户体验、增加销售机会和提高服务效率的迫切需求。传统的业务规则引擎虽然能提供一些静态的指导，但往往缺乏灵活性和上下文感知能力。这正是 Salesforce Einstein Next Best Action (爱因斯坦下一步最佳行动) 发挥巨大价值的地方。
Einstein Next Best Action (NBA) 是一个强大的建议引擎，它允许我们使用复杂的业务逻辑、预测模型和数据洞察，为用户动态地提供个性化的、有针对性的建议。这些建议不仅仅是静态的文本，它们是可执行的“行动”，点击后可以启动一个引导性的业务流程。
让我们来看几个典型的应用场景，这些都是我与客户在项目中真实遇到的需求：
1. 销售场景 (Sales Cloud)
一位销售代表正在与一位长期客户通话。客户的联系人记录页面上，NBA 组件可能会显示：“推荐升级到‘企业版’套餐”。这个建议不是凭空出现的，它可能是基于客户当前的使用情况、公司规模以及一个 Einstein Discovery 模型预测出的高转化率。销售代表点击这个建议后，系统会启动一个 Flow (流)，自动生成一个附带折扣的报价单，并准备好一封邮件模板，整个过程无缝衔接，大大提升了追加销售 (Upsell) 的成功率。
2. 服务场景 (Service Cloud)
一位服务坐席正在处理一个客户的投诉工单 (Case)。根据工单的严重性、客户的历史记录和情绪分析（可能来自 Einstein Sentiment Analysis），NBA 组件可能会显示两个选项：“提供 15% 的下次服务折扣” 或 “立即升级给二线技术支持”。这些建议帮助坐席快速做出决策，安抚客户，防止客户流失。如果坐席选择提供折扣，一个 Flow 会自动记录此次优惠，并发送确认邮件给客户。
3. 市场营销与社区场景 (Marketing Cloud & Experience Cloud)
一个客户登录到公司的自助服务社区 (Experience Cloud)。在主页上，NBA 组件会根据客户的浏览历史和购买记录，显示个性化的内容，例如：“查看您感兴趣的 ‘XYZ 产品’ 安装指南” 或者 “参加我们即将举办的网络研讨会”。这极大地提升了用户粘性和社区活跃度。
从这些场景可以看出，NBA 的核心价值在于将数据、智能和行动三者结合，将“我们认为客户可能需要什么”转变为“在当前情境下，这是对客户和我们最有价值的行动”。
原理说明
要成功实施 Einstein Next Best Action，我们需要理解其背后的几个核心组件。作为咨询顾问，我通常会用“配方”来向客户解释这个过程：你需要“原料”、“烹饪规则”和“上菜”三个步骤。
1. 原料：Recommendations (建议)
建议是 NBA 的基础，它们是你想向用户展示的“行动”或“优惠”。在 Salesforce 中，这通常表现为一个标准对象或自定义对象中的一条条记录。每一条Recommendation记录都包含了建议的详细信息，比如：
- Name (名称): 建议的标题，例如“升级到企业版”。
- Description (描述): 对建议的详细解释，会显示给用户。
- Acceptance Label (接受标签): 用户点击接受按钮时看到的文字，例如“立即升级”。
- Rejection Label (拒绝标签): 用户点击拒绝按钮时看到的文字，例如“以后再说”。
- Action Reference (行动引用): 最关键的字段之一，它链接到一个特定的 Flow。当用户接受建议时，系统会启动这个 Flow。
你可以创建各种各样的建议记录，比如产品推荐、折扣优惠、服务提醒、知识文章链接等等。这些就是我们策略的“原料库”。
2. 烹饪规则：Strategy Builder (策略生成器)
如果说建议是原料，那么 Strategy Builder (策略生成器) 就是我们的“智能厨房”和“烹饪规则”。这是一个可视化的、声明式的工具，让我们可以通过拖拽节点来构建复杂的逻辑，决定最终向用户展示哪些建议，以及它们的优先级。
在 Strategy Builder 中，我们主要使用以下几种节点：
- Load (加载): 这是策略的起点。我们从 Recommendation 对象中加载所有符合基本条件的建议记录。例如，加载所有“有效”状态的销售类建议。
- Filter (筛选): 这是逻辑的核心。我们可以根据各种条件来过滤建议。比如，只向位于“亚太地区”的客户显示特定优惠；或者，只向合同即将到期的客户推荐续约选项。这里的条件可以基于客户记录、工单记录或任何 Salesforce 中的相关数据。
- Sort (排序): 当多个建议都符合条件时，我们需要决定哪个应该排在最前面。我们可以根据优先级字段、预期收入或 AI 模型的预测分数来进行排序。
- Branch (分支): 允许我们根据条件创建不同的逻辑路径。例如，如果客户是 VIP，则走一套高端产品推荐逻辑；如果是普通客户，则走另一套标准优惠逻辑。
- Apex (调用 Apex): 当声明式逻辑不足以满足复杂的业务需求时（例如，需要调用外部系统进行实时信用检查），我们可以通过此节点调用一个由开发人员编写的 Apex 方法。这为 NBA 提供了极高的扩展性。
通过组合这些节点，我们可以创建一个强大的决策流程，确保最终输出的建议是高度相关和情境化的。
3. 上菜：Display Component (显示组件)
策略制定好后，最后一步就是将最终胜出的建议“上菜”给用户。这通常是通过在 Lightning 页面上放置 Einstein Next Best Action 组件来完成的。我们可以将这个组件添加到客户、联系人、工单等任何标准或自定义对象的记录页面上。在组件的配置中，我们只需要选择之前创建好的“策略”即可。当用户访问该页面时，策略会自动执行，并将最合适的建议显示在组件中。
示例代码
在很多复杂的业务场景中，仅靠 Strategy Builder 的标准筛选节点可能无法满足需求。例如，我们需要根据一个复杂的算法或外部系统的返回结果来判断一个建议是否适用。这时，作为咨询顾问，我会与 Salesforce 开发人员合作，编写一个可被策略调用的 Apex 方法。
这个 Apex 方法必须使用 @InvocableMethod 注解，这样 Strategy Builder 才能识别并调用它。下面的示例代码展示了一个 Apex 类，它可以接收一组建议，然后根据虚构的“客户信用评分”和“产品库存”逻辑来过滤这些建议。这在现实项目中非常常见。
这个示例严格遵循 Salesforce 官方文档中关于 InvocableMethod 的定义和用法。
// Invocable Apex for Einstein Next Best Action Strategies
// This class filters recommendations based on complex business logic
// that cannot be easily achieved with standard filter elements.
public with sharing class RecommendationFilter {
// The InvocableMethod annotation makes this method available to declarative tools like Strategy Builder and Flow.
// The 'label' provides a user-friendly name, and 'description' explains what it does.
@InvocableMethod(label='Filter Recommendations by Complex Rules' description='Filters recommendations based on account credit score and product availability.')
public static List<List<Recommendation>> filterRecommendations(List<Request> requests) {
List<List<Recommendation>> results = new List<List<Recommendation>>();
// Process each request from the strategy. A strategy can pass multiple contexts.
for (Request req : requests) {
List<Recommendation> inputRecommendations = req.recommendations;
Id accountId = req.accountId;
List<Recommendation> filteredRecommendations = new List<Recommendation>();
if (accountId == null || inputRecommendations.isEmpty()) {
results.add(new List<Recommendation>());
continue; // Skip if no account or recommendations are provided
}
// Query for account details needed for the logic.
// In a real scenario, this would be a more complex query.
Account acc = [SELECT Id, Name, AnnualRevenue, Credit_Score__c FROM Account WHERE Id = :accountId LIMIT 1];
// In a real-world scenario, you might make a callout to an external inventory system here.
// For this example, we'll simulate it.
Map<Id, Boolean> productAvailability = checkProductAvailability(inputRecommendations);
// Iterate through each recommendation passed from the strategy
for (Recommendation rec : inputRecommendations) {
// RULE 1: Check customer credit score. Only recommend high-value products to customers with a good score.
// We assume a 'Value_Category__c' field on the Recommendation object.
boolean isCreditScoreOk = true;
if (rec.Value_Category__c == 'High' && (acc.Credit_Score__c == null || acc.Credit_Score__c < 700)) {
isCreditScoreOk = false;
}
// RULE 2: Check simulated product availability.
boolean isProductAvailable = productAvailability.get(rec.Id);
// If all rules pass, add the recommendation to the output list.
if (isCreditScoreOk && isProductAvailable) {
filteredRecommendations.add(rec);
}
}
results.add(filteredRecommendations);
}
return results;
}
// Helper method to simulate checking product inventory.
// In a real implementation, this could be a callout to an ERP system.
private static Map<Id, Boolean> checkProductAvailability(List<Recommendation> recommendations) {
Map<Id, Boolean> availabilityMap = new Map<Id, Boolean>();
for(Recommendation r : recommendations) {
// Simulate that some products are out of stock.
availabilityMap.put(r.Id, Math.random() > 0.2); // 80% chance of being available
}
return availabilityMap;
}
// Inner class to define the input parameters for the invocable method.
// This allows the strategy to pass both the recommendations and the context record's ID.
public class Request {
@InvocableVariable(label='Account Record ID' description='The ID of the account record.' required=true)
public Id accountId;
@InvocableVariable(label='Recommendations to Filter' description='The list of recommendations to be processed.' required=true)
public List<Recommendation> recommendations;
}
}
在 Strategy Builder 中，我们可以拖入一个“Apex”节点，选择这个 Filter Recommendations by Complex Rules 方法。将上游节点输出的建议列表和当前客户记录的 ID 作为输入参数，然后将该 Apex 节点的输出连接到下游的节点（如 Sort 或 Output），即可完成整个逻辑的构建。
注意事项
作为咨询顾问，交付一个成功可用的功能只是第一步，确保其长期稳定、可维护和被用户接纳才是关键。在实施 NBA 时，我总会和客户强调以下几点：
权限与可见性 (Permissions & Visibility)
确保运行策略的用户拥有必要的权限。他们需要“运行流 (Run Flows)”的系统权限。同时，他们需要对 Recommendation 对象以及策略中引用的所有字段具有读取权限。使用 Field-Level Security (字段级安全) 来控制敏感信息。
数据治理与质量 (Data Governance & Quality)
NBA 的智能程度完全取决于你喂给它的数据质量。如果客户数据不准确、不完整，那么再精妙的策略也无法产出好的建议。因此，在项目启动前，必须评估并规划数据清洗和治理策略。同时，需要建立一个清晰的流程，定义谁有权创建、审核和发布新的建议 (Recommendations)。
性能与 API 限制 (Performance & API Limits)
策略的执行会消耗系统资源。避免在单个策略中加载数千条建议记录，或进行极其复杂的、嵌套的筛选。如果策略执行时间过长，会影响 Lightning 页面的加载速度，降低用户体验。如果策略中调用的 Apex 包含 DML 操作或外部调用 (Callouts)，务必注意 Salesforce 的 Governor Limits (管控限制)，做好批量化处理和错误处理。
用户采纳与反馈 (User Adoption & Feedback)
仅仅在页面上显示建议是不够的。我们需要对最终用户进行培训，让他们理解这些建议是如何产生的，以及为什么这些建议是有价值的。更重要的是，建立一个反馈闭环。NBA 组件会自动记录用户是“接受”了还是“拒绝”了某个建议。我们可以利用这些数据创建报告和仪表盘，分析哪些建议最受欢迎，哪些被频繁拒绝，从而不断优化我们的策略。
测试策略 (Testing Strategy)
NBA 策略的测试至关重要。你需要模拟不同的用户、不同的客户数据和不同的场景，来验证是否在正确的时间显示了正确的建议。使用 Sandbox 进行充分的测试，并让业务部门的最终用户参与到 UAT (User Acceptance Testing) 环节中来。
总结与最佳实践
Einstein Next Best Action 是一个变革性的工具，它将 Salesforce 从一个被动的记录系统，转变为一个主动的、智能的业务伙伴。它让个性化互动不再是空谈，而是可以大规模实现的业务能力。
作为您的 Salesforce 咨询顾问，我提出以下几点最佳实践，以确保您的 NBA 项目取得成功：
- 从小处着手，快速迭代 (Start Small, Iterate Often): 不要试图第一天就构建一个覆盖所有业务场景的“完美”策略。选择一个影响力最大、逻辑相对简单的用例开始（例如，为一个核心产品推荐一个附加服务）。上线后，衡量其效果，收集反馈，然后在此基础上进行扩展和优化。
- 业务与 IT 紧密协作 (Business-IT Collaboration): NBA 项目的成功离不开业务部门的深度参与。他们是最了解客户和业务规则的人。IT 团队负责技术实现，而业务团队则需要定义“好的建议”是什么，以及背后的逻辑。定期的跨部门工作坊是必不可少的。
- 量化成功指标 (Measure Everything): 在项目开始前就定义好成功的衡量标准。是建议的接受率？是追加销售额的提升？还是客户满意度 (CSAT) 的提高？通过 Salesforce 报告和仪表盘持续追踪这些指标。
- 端到端的体验设计 (End-to-End Experience Design): 一个好的建议，必须配上一个流畅的执行流程。如果用户接受了建议，但后续的 Flow 流程设计得非常复杂难用，那么整个体验就是失败的。要整体考虑从看到建议到完成行动的全过程。
- 拥抱真正的智能 (Embrace True Intelligence): 虽然 Strategy Builder 的规则引擎已经很强大，但 NBA 的真正威力在于与 Einstein Discovery 等 AI 工具的结合。你可以用 AI 模型来预测每个建议的成功概率，并将这个预测分数作为策略中排序或筛选的依据，让你的建议引擎真正“智能”起来。
总而言之，Einstein Next Best Action 不仅仅是一个功能，它是一种全新的客户互动模式。通过精心的规划、跨部门的协作和持续的优化，它可以为您的企业带来无与伦比的竞争优势。
评论
发表评论