В ходе конференции Dreamforce компания Salesforce, гигант отрасли SaaS-решений для управления отношениями с клиентами, анонсировала целый ряд изменений своей платформы Customer Success Platform, призванных усилить персонализацию программных решений.

Директор Salesforce по продуктам Алекс Дэйон подчеркнул, что клиенты постоянно высказывают пожелание о том, чтобы платформа Salesforce стала более адаптированной к их нуждам. «Теперь у всех уже имеющихся сервисов появился дополнительный функционал, позволяющий выстраивать их в нужном направлении, персонализировать и добиваться с ними успеха», – подчеркнул Дэйон.

Анонсированы новые сервисы: MyLightning для разработки приложений, MyTrailhead для обучения, MySalesforce для мобильных сервисов и MyEinstein для возможностей искусственного интеллекта. Все они ориентированы на большую персонализацию.

Яркий пример новшеств — технология MySalesforce, которая позволяет клиентам персонализировать мобильную версию Salesforce для своих сотрудников и публиковать в App Store или Google Play мобильные приложения под персональным брендом для последующей загрузки их сотрудниками.

Сервисы MyEinstein ориентированы на предоставление сотрудникам возможности создания приложений прогнозирования с помощью декларативного интерфейса «указал и щелкнул», без написания программного кода. Предлагая средства, рассчитанные на минимальное программирование или даже позволяющие обойтись без программирования вовсе, Salesforce хочет, чтобы у бизнес-пользователям появилась возможность самим создавать приложения в рамках простых процессов Salesforce без написания кода.

Джон Болл, генеральный менеджер направления Salesforce Einstein, сообщил, что после запуска Einstein в прошлом году клиенты интересовались адаптируемыми приложениями и настройками, выполняемыми в Sales Cloud и Service Cloud.

Около 80% всех данных Salesforce хранятся в настраиваемых объектах. «Нашим клиентам нравится настраивать платформу, – подчеркнул он. – Они просто берут сервисы Salesforce и превращают их в свои собственные сервисы. То же самое теперь возможно с Einstein и MyEinstein. Теперь каждый клиент может создавать приложения, просто щелкнув мышью, и к тому же обойтись без помощи исследователей данных».

Einstein Prediction Builder дает клиентам возможность выстраивать адаптируемые прогнозные модели искусственного интеллекта для любой области, имеющейся в Salesforce. Достаточно просто обозначить область, в которой вы хотите получать прогнозы, и выбрать желаемые данные через интерфейс буксировки (drag and drop).

Сотрудник финансовой службы, например, при желании может создать приложение, использующее данные Salesforce и заранее подготовленную модель машинного обучения, для составления прогнозных списков клиентов, подающих финансовые документы с опозданием. В настоящее время Einstein Prediction Builder находится на экспериментальной стадии. Готовая версия ожидается летом 2018 года.

Благодаря Einstein Bots можно создавать чатботы, использующие исторические данные сервисов и систем CRM для ответа на общие клиентские запросы, и развертывать эти чатботы с помощью Service Cloud.

Бот может, например, отслеживать статусы заказов или запросы на возврат средств, при этом будет автоматически происходить запуск соответствующего процесса. В настоящее время функционал Einstein Bots проходит стадию экспериментов, запустить его в эксплуатацию запланировано летом 2018 года.

MyTrailhead представляет собой расширение обучающей платформы Salesforce, которое позволит компаниям использовать интерфейс на основе буксировки Trail Maker для создания программ персонального обучения в собственной среде.

Salesforce включила в состав MyTrailhead функции Trail Mixer, что позволяет создавать адаптируемые программы обучения с использованием общедоступного контента Trailhead, встроенного в платформу настраиваемого контента или внешнего контента — видео или слайдов презентаций.

С помощью функций Trail Tracker и Trail Checker администраторы смогут видеть, на какой стадии обучения находятся сотрудники, и строить сравнительные графики для более глубокого анализа и выявления пробелов в образовании персонала.

Ожидается, что экспериментальная версия MyTrailhead появится в первой половине 2018 года, а окончательная – ближе к концу года. Цены объявят, когда все будет готово.

Функции MyLightning нужны для создания в среде Salesforce настраиваемых приложений, тем, потоков и компонентов на основе платформы Lightning. Это позволит дополнить основной интерфейс систем CRM собственными изображениями, цветом и фоном страниц, а также персонализировать процессы.

И наконец, декларативный интерфейс MyIoT, появившийся в портфеле Salesforce, предназначен для создания приложений на базе данных Интернета вещей и автоматизации на основе правил, в том числе и непосредственно на платформе Salesforce.

В результате клиенты смогут «объединять подключенные устройства, датчики и данные приложений с клиентским контекстом Salesforce и формировать предложения для упреждающих продаж, более качественного обслуживания и улучшения маркетингового восприятия».

Венчурное подразделение компании Salesforce приняло участие в очередном раунде финансирования стартапа i.am+, основанного в 2013 году музыкантом, лидером группы The Black Eyed Peas Уильямом Адамсом, выступающим под псевдонимом will.i.am. Первоначально стартап i.am+ специализировался на разработке наушников, камер и электронных аксессуаров, но затем стал серьезно заниматься технологиями искусственного интеллекта и их применением в корпоративной сфере. В 2016 году i.am+ приобрел израильскую компанию Sensiya, работающую с технологиями машинного обучения. Сейчас стартап предлагает корпоративным клиентам виртуального ассистента с голосовым управлением под названием Omega.

Несмотря на то, что i.am+ пока не может конкурировать с ведущими разработчиками виртуальных ассистентов (Amazon, Microsoft, Google и Apple), в Salesforce считают, что интересные перспективы ему обеспечивает популярность на потребительском рынке и возможность распространения ее на корпоративный. Стратегическое значение приобретения заключается в интеграции технологий i.am+ с приложениями Salesforce, в особенности с Sales Cloud, пояснил на конференции Dreamforce вице-президент Salesforce Ventures Мэтт Гарретт.

Благодаря этому пользователи смогут одновременно получать результаты анализа публично доступных неструктурированных данных системой Watson и результаты анализа системой Einstein данных, хранящихся в корпоративных системах Salesforce. Например, можно будет сравнить сведения о покупательских предпочтениях населения на заданной территории, полученные системой Watson, со сведениями о клиентах из базы данных Salesforce и составить план целевой маркетинговой кампании по электронной почте. Кроме того, в системах Salesforce можно будет работать с метеорологическими данными из баз принадлежащей IBM компании The Weather Company.

Пользователи систем IBM, в свою очередь, получат возможность обмена данными с системами Salesforce через коннектор для Application Integration Suite. Таким образом, компании смогут работать со своими данными в системе Salesforce, не перемещая их в нее целиком.

Сервисы обмена информацией планируется запустить во второй половине этого года, а коннектор для Application Integration Suite должен выйти уже в конце марта.

Технологии искусственного интеллекта стали основной темой ежегодной конференции Dreamforce, организованной компанией Salesforce в Сан-Франциско. Гигант отрасли SaaS представил решение Einstein, предназначенное для внедрения сложных технологий науки о данных и прогнозных алгоритмов во все его облачные продукты CRM.

Вложив средства в стартапы, занимающиеся искусственным интеллектом, и в привлечение талантов, Salesforce предлагает клиентам воспользоваться функциями искусственного интеллекта, не раскрывая своих особо ценных данных.

Проект Einstein

Прежде чем перейти к рассказу о приобретениях, генеральный директор Salesforce Марк Бенеф отметил, что организации боятся применять прогнозные алгоритмы к клиентским данным, которые они не могут видеть из-за того, что клиенты предпочитают держать свои данные в надежном и безопасном месте.

Догадка пришла к Бенефу после приобретения технологий, позволяющих анализировать клиентские данные без их просмотра.

«Ранее мы не могли применять средства анализа в случае невозможности просмотра или нормализации данных, – пояснил он. – Сейчас же в нашем распоряжении имеются петабайты данных, и мы готовы оперировать ими, не вступая в доверительные отношения с клиентами».

Общий потенциал

Теперь, когда различные технологии машинного обучения можно применять к огромным объемам клиентских данных, генеральному менеджеру группы Salesforce Einstein Джону Боллу и его команде необходимо работать не только над созданием моделей данных, которые позволят сохранить доверие, но и над тем, чтобы выводы делались применительно к конкретным клиентским областям.

«С учетом того, что в восьми наших облаках присутствуют сотни тысяч клиентов, нам понадобятся миллионы прогнозных моделей, но для их создания во всем мире просто нет достаточного количества специалистов, – подытожил Болл. – Как упростить эту задачу? Нужно автоматизировать процесс обобщения данных, занимающий до 80% ежедневного времени исследователей, путем использования метаданных. С их помощью мы можем понимать, что в поле содержится электронное письмо или описывается какая-то возможность, а один объект связан с другим. И теперь подготовка данных для создания прогнозной модели во многом автоматизирована».

Проблемы данных

Сейчас Болл и другие участники команды Salesforce заняты обеспечением безопасности данных в базовых общих моделях Einstein. Естественно, конкуренты не хотят, чтобы принадлежащие им данные использовались при создании прогнозных моделей их соперниками, особенно если учесть, что масштабный переход Salesforce в облако вызывает немало вопросов с точки зрения владения данными и их безопасности.

Болл, впрочем, с этим не согласен. «Я беседовал с представителями крупных компаний, которые вполне довольны общими моделями, – заявил он. – Проблема заключается в том, чтобы найти правильный язык и математическое обоснование, которое развеяло бы все сомнения. Ключевое значение имеет выбор клиента. Можно построить специфическую для конкретной организации модель, используя данные только этой организации, после чего клиент должен выбрать между глобальным и обобщенным пулом данных. Модель всегда получается специфичной для организации, разница заключается лишь в том, используете ли вы для обучения свои собственные данные или анонимные данные и шаблоны».

Приобретения

Болл называет Einstein «искусственным интеллектом для CRM», а поскольку у Salesforce имеется восемь отдельных облачных продуктов, компания начала приобретать стартапы, занимающиеся вопросами искусственного интеллекта в конкретных областях, будь то маркетинг, продажи или обслуживание клиентов.

«Взглянув на восемь наших облаков, сценарии использования которых были совершенно разными, мы занялись поисками компаний, которые предлагали что-то новое в этих конкретных областях», – пояснил Болл.

В мае Salesforce приобрела компанию Implisit, разрабатывавшую средства искусственного интеллекта для торговых представителей. «Они построили много моделей, выделявших путем обработки естественного языка важные для торговых представителей сигналы из сообщений электронной почты (например, упоминавшегося там конкурента), – отметил Болл. – Специалисты MetaMind в сфере глубинного обучения добились больших успехов в определенных областях, но так и не смогли решить всех проблем – для этого требовалось очень много данных». Компания MetaMind помогла Salesforce построить свою собственную систему распознавания образов и классификации, которая используется теперь в облаках Marketing, Services и App Clouds.

Специалисты BeyondCore в области анализа помогли интегрировать функции прогнозирования в Analytics Cloud и Wave Analytics.

Ну, а поверх всего этого располагается PredictionIO – инструмент с открытым кодом, предназначенный для управления моделями машинного обучения. По словам Болла, он очень полезен в ситуациях, когда вам приходится управлять миллионами моделей.

Фраза о том, что лучшим искусственным интеллектом является искусственный интеллект, который находится вне поля вашего зрения, становится уже расхожим штампом, а между тем многих функций Einstein мы еще не видели. Осталось посмотреть, насколько цифры будут соответствовать ожидаемым. Системе Einstein придется доказывать свою эффективность, чтобы заручиться доверием пользователей.

Еще в январе этого года европейский комиссар по конкуренции Маргрет Вестагер сообщила, что антимонопольные органы Еврокомиссии готовы рассматривать случаи злоупотребления использованием данных пользователей для подавления конкуренции, и в заявлении Salesforce упор делается именно на эту сторону вопроса. Microsoft, говорится в заявлении, получит в свое распоряжение уникальную базу данных LinkedIn с данными 450 млн пользователей из 200 с лишним стран. Она сможет отказать конкурентам в доступе к этой базе и получить таким образом несправедливое преимущество.

Торги между Salesforce и Microsoft за покупку LinkedIn закончились победой Microsoft, и с тех пор отношения между компаниями заметно ухудшились. В ответ на последние заявления Salesforce президент Microsoft Брэд Смит указал на доминирование Salesforce на рынке CRM, благодаря которому она может продавать свои разработки по более высоким ценам. Сделка между Microsoft и LinkedIn уже одобрена соответствующими органами в США, Канаде и Бразилии, отметил он.

Несмотря на серьезные намерения, Salesforce не смогла перебить ставку, которую сделала Microsoft. В результате LinkedIn была продана за 26,2 млрд долл.

Для Salesforce, как и для Microsoft, информация, к которой имеет доступ сеть LinkedIn, представляет большую ценность. LinkedIn ориентирована на профессионалов и бизнесменов, а многие из работают с пакетами Salesforce. Кроме того, Salesforce была заинтересована в приобретении кадрового бизнеса, который приносит LinkedIn основную часть доходов, сообщает Recode.

Salesforce вышла с предложением о покупке в тот момент, когда переговоры между Microsoft и LinkedIn зашли уже далеко. Salesforce предлагала выплатить часть суммы акциями, тогда как Microsoft готова была выплатить все денежными средствами, а после покупки обещала предоставить LinkedIn возможность работать самостоятельно.

Две недели назад Salesforce объявила о покупке за 2,8 млрд долл. провайдера облачных сервисов электронной торговли Demandware. По словам Марка Бенефа, сейчас идет сезон слияний и поглощений.