精通 Salesforce Einstein Next Best Action：咨询顾问视角下的个性化推荐实施指南
背景与应用场景
在当今以客户为中心的商业环境中，企业面临的挑战不再仅仅是响应客户需求，而是要主动预测并引导客户走向最佳结果。传统的客户关系管理（CRM）模式往往是被动的，销售代表或服务人员根据已有的信息做出反应。然而，为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，企业需要一种更智能、更具前瞻性的方法。这正是 Salesforce Einstein Next Best Action (爱因斯坦最佳下一步行动) 发挥价值的地方。
作为一名 Salesforce 咨询顾问，我经常与那些希望提升客户体验、增加销售额并提高运营效率的企业合作。他们普遍面临一个痛点：如何确保在每一次与客户的互动中，都能提供最相关、最有价值的建议？无论是销售、服务还是营销场景，提供恰到好处的“下一步行动”都至关重要。
具体应用场景包括：
- 销售场景：当销售代表打开一个商机页面时，系统可以根据客户的行业、购买历史和当前商机阶段，推荐一个最合适的追加销售（Upsell）产品或交叉销售（Cross-sell）捆绑包。例如，对于一个购买了高端笔记本电脑的客户，推荐一个配套的扩展保修服务。
- 服务场景：当客服人员接听客户电话时，系统可以根据客户的问题描述和历史服务案例，实时推荐一个最有可能解决问题的知识库文章（Knowledge Article），或者建议一个折扣券以安抚不满意的客户，从而提高首次呼叫解决率（First Call Resolution）和客户满意度。 -
- 营销场景：在社区或客户门户中，系统可以根据用户的浏览行为和个人资料，向其展示个性化的优惠活动或新产品信息，从而提高用户粘性和转化率。
- 财务场景：对于逾期未付款的客户，系统可以根据其信用评级和历史付款行为，向客户经理推荐不同的催款策略，例如是发送一封温和的提醒邮件，还是直接进行电话沟通。
Einstein Next Best Action 的核心价值在于，它将数据洞察转化为可执行的建议，并将这些建议无缝地嵌入到用户日常的工作流程中，让每一次决策都有数据和智能的支持。
原理说明
要理解 Einstein Next Best Action 的工作原理，我们需要将其拆解为几个核心组件。它并非一个单一的功能，而是一个由多个部分协同工作的强大框架，其大脑是 Strategy Builder (策略生成器)。
1. 推荐 (Recommendations)
这是“下一步行动”的基础。每一个推荐本身就是一个 Salesforce 记录，通常存储在一个标准或自定义对象中。例如，你可以创建一个名为“优惠” (Offer) 的自定义对象，其中包含字段如优惠名称、描述、折扣率、接受按钮标签、拒绝按钮标签以及对应的行动流程（Flow）名称。这些推荐记录构成了所有可能提供给用户的建议库。
2. 策略 (Strategies)
策略是整个 NBA 框架的核心，它定义了“在何种情况下，向谁，推荐什么”。我们通过一个名为 Strategy Builder 的可视化工具来构建策略。Strategy Builder 的工作流程类似于一个决策树或数据处理管道，包含以下关键节点：
- 加载 (Load)：这是策略的起点。此节点负责从推荐对象（如“优惠”对象）中加载所有或部分推荐记录。你可以进行初步的过滤，例如只加载“有效”状态的优惠。
- 筛选 (Filter)：此节点用于根据上下文信息过滤推荐。例如，你可以设置一个规则，“仅当客户的年度收入大于 100 万美元时，才显示‘VIP客户专属折扣’这个推荐”。这里的上下文信息可以来自用户正在查看的记录（如客户、联系人）、用户本身的信息，或其他相关对象的数据。
- 增强 (Enhance)：此节点允许你合并来自不同数据源的信息，为推荐添加更多上下文。例如，你可以通过查询客户的购买历史，计算出其“客户生命周期价值”，并将其附加到每个推荐上，以便后续排序。
- 排序 (Sort)：当多个推荐通过了所有筛选规则后，此节点决定了它们的显示顺序。你可以根据推荐记录的某个字段（如优先级、预期收入）进行排序，也可以结合 Einstein Prediction Builder 的预测得分（如客户流失倾向得分）进行智能排序。
- 限制 (Limit)：此节点用于控制最终显示的推荐数量，例如，无论有多少符合条件的推荐，最终只向用户显示前 3 个。
- 映射 (Map)：最后，Map 节点将策略输出的字段连接到推荐组件的显示属性上，例如将“优惠名称”字段映射到推荐的标题。
3. 行动 (Actions)
当用户点击接受一个推荐时，必须触发一个具体的业务流程。这通常是通过 Salesforce Flow (流程) 来实现的。在推荐记录中，你可以指定当该推荐被接受时需要启动哪个 Flow。这个 Flow 可以执行各种自动化任务，如更新记录、发送电子邮件、创建任务或调用外部系统的 API。
4. 展示 (Display)
构建好的策略需要一个载体来展示给最终用户。Salesforce 提供了标准的 Lightning 组件——Einstein Next Best Action，你可以将其拖放到任何 Lightning 页面上，如客户主页、商机页面或应用程序主页。在组件的配置中，你只需要选择要执行的策略，它就会根据当前页面的上下文（例如，当前客户记录的 ID）实时运行策略并显示最终的推荐结果。
总而言之，整个流程是：用户打开页面 -> Lightning 组件加载 -> 组件调用指定的策略并传入上下文 -> 策略加载所有推荐 -> 经过一系列筛选、排序 -> 最终推荐结果返回给组件 -> 组件向用户展示 -> 用户接受推荐 -> 系统启动对应的 Flow 完成后续操作。
示例代码
虽然 Einstein Next Best Action 的大部分配置都是通过声明式工具 Strategy Builder 完成的，但 Salesforce 也提供了通过 Apex 代码以编程方式调用策略的能力。这在构建自定义 Lightning 组件或在复杂的业务逻辑中触发推荐时非常有用。以下示例来自 Salesforce 官方文档，演示了如何使用 ConnectApi.Strategy 类来执行一个 NBA 策略。
// 假设我们有一个名为 'Service_Offers' 的策略，需要针对一个 Contact 记录执行
// Contact 记录的 ID，这是策略执行的上下文
Id contactId = '003R00000012345AAC';
// 1. 创建请求对象
ConnectApi.StrategyRequest strategyRequest = new ConnectApi.StrategyRequest();
// 2. 设置上下文记录 ID
// 策略生成器中的规则会使用这个记录的数据来过滤和排序推荐
strategyRequest.contextRecordId = contactId;
// 3. 设置策略名称
// 这个名称必须与你在 Strategy Builder 中定义的策略的 API 名称完全匹配
String strategyName = 'Service_Offers';
// 4. 调用 ConnectApi 执行策略
// ConnectApi.Strategy.executeStrategy 方法会返回一个 StrategyResult 对象
ConnectApi.StrategyResult strategyResult = ConnectApi.Strategy.executeStrategy(strategyName, strategyRequest);
// 5. 处理返回的推荐结果
// strategyResult.recommendations 是一个包含所有最终推荐的列表
List<ConnectApi.Recommendation> recommendations = strategyResult.recommendations;
// 6. 遍历推荐并输出信息
// 这在实际应用中可以用于构建自定义UI来展示推荐
if (recommendations != null && !recommendations.isEmpty()) {
for (ConnectApi.Recommendation rec : recommendations) {
System.debug('推荐ID: ' + rec.id);
System.debug('推荐名称: ' + rec.name);
System.debug('推荐描述: ' + rec.description);
System.debug('接受按钮标签: ' + rec.acceptanceLabel);
System.debug('拒绝按钮标签: ' + rec.rejectionLabel);
// 当用户接受推荐时，可以使用 rec.action.params.get('flowName') 获取要启动的 Flow 的名称
if (rec.action != null && rec.action.params != null) {
String flowName = (String)rec.action.params.get('flowName');
System.debug('关联的 Flow: ' + flowName);
}
}
} else {
System.debug('没有为该联系人找到任何推荐。');
}
代码注释说明：上述代码模拟了一个后端流程，它为一个特定的联系人（Contact）调用名为 `Service_Offers` 的策略。它首先构建请求，指定上下文记录，然后调用 `executeStrategy` 方法。最后，它解析返回的结果，遍历每一个 `Recommendation` 对象并打印其关键信息。在真实场景中，这些信息将被用来动态渲染一个自定义的用户界面。
注意事项
作为咨询顾问，成功交付一个项目不仅仅是实现功能，更要考虑其健壮性、安全性和可维护性。在实施 Einstein Next Best Action 时，需要特别关注以下几点：
1. 权限与可见性
对象权限：确保运行策略的用户对推荐对象（例如“优惠”对象）拥有读取权限，否则策略的“加载”节点将无法获取任何推荐记录。
Flow 权限：用户必须拥有“运行流程 (Run Flows)”的系统权限，才能在接受推荐时成功启动关联的 Flow。
字段级安全性：如果策略中的筛选逻辑依赖于某些敏感字段（如客户的收入），需要确保执行策略的用户对这些字段可见，否则筛选逻辑可能不会按预期工作。
2. 性能与 API 限制
策略性能：策略的复杂性直接影响其执行时间。一个包含大量数据查询（通过增强节点）、复杂过滤逻辑和多个分支的策略，在加载页面时可能会导致延迟。最佳实践是保持策略尽可能简洁高效，避免不必要的数据库查询。
Apex 调用限制：通过 Apex 调用 `ConnectApi.Strategy.executeStrategy` 会消耗 Connect API 的调用限制，这与其他 Connect API 调用共享额度。在高并发场景下需要仔细规划，避免超出 Governor Limits。
数据量：如果推荐对象的记录数非常庞大（例如数十万条），在“加载”节点应使用筛选条件来减少初始加载的数据量，以提高性能。
3. 数据质量与策略设计
数据是基础：NBA 的智能程度完全取决于你提供给它的数据质量。“垃圾进，垃圾出”的原则在这里体现得淋漓尽致。确保用于决策的关键字段数据是准确、完整且最新的。
避免死策略：不要创建过于宽泛或过于严格的策略。过于宽泛的策略会总是显示相同的几个推荐，失去个性化的意义；过于严格的策略则可能在大多数情况下都返回零个推荐，让用户感到困惑。需要反复测试和调整策略的逻辑。
4. 用户体验与采纳
清晰的推荐文案：推荐的标题和描述应该简洁明了，让用户一眼就能明白这个建议是什么以及为什么对他有价值。
反馈机制：考虑建立一个反馈机制。当用户拒绝一个推荐时，可以提供一个简单的理由选项（例如“不感兴趣”、“时机不对”）。这些反馈数据可以用来反向优化和调整你的推荐策略。
总结与最佳实践
Salesforce Einstein Next Best Action 是一个强大的工具，它将 CRM 从一个被动的信息记录系统转变为一个主动的、智能的决策支持引擎。它通过将数据、业务规则和人工智能相结合，在关键时刻为用户提供精准、可行的建议，从而极大地提升了客户互动质量和企业运营效率。
作为咨询顾问，我为客户规划 NBA 实施路线时，通常会遵循以下最佳实践：
- 从小处着手，快速迭代：选择一个业务价值最高、最清晰的场景作为起点（例如，为 VIP 客户推荐服务升级包）。先实现一个基础版本的策略，收集用户反馈，然后在此基础上不断优化和扩展到其他场景。
- 规则与智能并用：不要迷信纯粹的 AI。最好的策略往往是业务规则和 AI 预测的结合。使用明确的业务规则进行基础筛选（例如，过滤掉不符合资格的客户），然后使用 Einstein 预测得分进行智能排序。
- 量化成功指标：在项目开始前就定义好成功的衡量标准。是推荐的接受率？是客户满意度的提升？还是交叉销售额的增长？通过报表和仪表盘持续追踪这些指标，以证明项目的 ROI。
- 关注用户采纳：再智能的推荐，如果用户不信任、不使用，也是徒劳。对最终用户进行充分的培训，向他们解释推荐是如何产生的，并强调这些推荐如何帮助他们更好地完成工作。
- 持续优化：市场在变，客户在变，你的推荐策略也应该随之演进。定期回顾策略的表现，根据新的业务需求和数据洞察进行调整，这是一个持续改进的过程。
通过遵循这些原则，你可以充分利用 Einstein Next Best Action 的潜力，帮助企业在每一次客户互动中都做出最明智的决策，最终实现可持续的业务增长。
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