Wenn Ihr Team schon eine Weile mit Salesforce arbeitet, haben Sie wahrscheinlich schon gesehen, dass mindestens ein oder zwei von ihnen auf einen Datensatz starrten und zögerten. Es gibt einen Lead ohne aktuelle Aktivität, einen Fall, der zu lange offen ist, oder ein Kundenaccount, bei dem etwas nicht stimmt. Aber was ist der nächste Schritt?
Meistens raten die Menschen. Oder sie warten ab, bis ihnen jemand sagt, was sie tun sollen. Dieses Zögern, diese Zwischenphase, in der niemand genau weiß, was als Nächstes passieren sollte: Das summiert sich. Bei Dutzenden Nutzern und Hunderten Interaktionen bremst es die Produktivität und beeinträchtigt nach und nach das Kundenerlebnis.
Salesforce Einstein Next Best Action wurde für genau diesen Moment entwickelt. Es betrachtet das aktuelle Geschehen, wendet die von Ihnen vorgegebene Logik an und schlägt einen klaren nächsten Schritt vor: „Eine Follow-up-Nachricht senden“, „Diesen Kundenvorgang eskalieren“, „Einen Rabatt anbieten“, „Einen Anruf vereinbaren“. Was auch immer auf Grundlage der Daten sinnvoll ist.
Es handelt sich um eine strukturierte Logik, die auf Ihren Geschäftsregeln basiert und nur dort um Salesforce-KI-Tools und -Agenten ergänzt wird, wo das sinnvoll ist. Bei Routine Automation unterstützen wir Teams dabei, diese Salesforce-NBA-Strategien von Grund auf zu entwickeln. Nicht nur „was sollte auftauchen“, sondern auch warum, wann und für wen. Wenn es gut gemacht ist, spart Einstein NBA nicht nur Zeit. Es verhindert Fehlentscheidungen und hilft Teams, reibungsloser zu arbeiten.
Next Best Action in Salesforce ist genau das, was der Name verspricht: ein System, das anhand der jeweiligen Situation empfiehlt, was ein Nutzer als Nächstes tun sollte. Die Empfehlungen von Salesforce NBA sind nicht statisch. Sie reagieren auf den Kontext. Wer der Nutzer ist. Welche Art von Datensatz er gerade betrachtet. Was kürzlich passiert ist. Was noch nicht passiert ist.
Sie definieren die Logik. Salesforce führt sie in Echtzeit aus.
Das setzt sich wie folgt zusammen:
Empfehlungen sind die Aktionen, die Sie anbieten möchten. Sie werden im Recommendation Builder verwaltet. Sie könnten beispielsweise eine für „Upgrade Plan“, eine für „Check-in Call“ und weitere anlegen.
Aktionsstrategien legen fest, wann welche Empfehlung angezeigt werden soll. Sie können Empfehlungen priorisieren, filtern oder eine verzweigte Logik erstellen, die sich an unterschiedliche Situationen anpasst.
Flows (oder Apex, wenn Sie mehr Kontrolle wünschen) steuern, was passiert, wenn jemand klickt. Sie könnten einen Screen Flow starten, eine Slack-Benachrichtigung senden oder ein Feld aktualisieren.
All das geschieht innerhalb von Salesforce. Für Einstein next best action benötigen Sie weder eine externe Plattform noch eine Drittanbieter-Integration, und Sie müssen nicht rätseln, ob es funktioniert.
Salesforce stellt jeder Salesforce-Umgebung 5.000 Strategieanfragen pro Monat kostenlos zur Verfügung. Die Nutzung wird in Setup erfasst.
Sie können Salesforce Einstein NBA auch mit Einstein Prediction Builder verbinden, wenn Sie KI-generierte Bewertungen für Aspekte wie Abwanderungsrisiko, Kundenlebenszeitwert oder Konversionswahrscheinlichkeit einbeziehen möchten.
Die Funktionsweise von Salesforce Einstein Next Best Action basiert auf drei zentralen Bausteinen: Recommendation Builder, Action Strategies und Flows. Jeder erfüllt eine ganz bestimmte Aufgabe. Zusammen bilden sie ein flexibles System, das in nahezu jeder Salesforce Cloud funktioniert.
Hier erstellen Sie die Liste der Aktionen, die Sie vorschlagen möchten – also der Aufgaben, die Ihr Team in bestimmten Situationen möglicherweise erledigen muss. Jede Empfehlung ist ein Datensatz. Er enthält:
Eine Bezeichnung (die der Benutzer sieht)
Eine Beschreibung (optional, liefert aber hilfreichen Kontext)
Eine Kategorie (zur Gruppierung)
Eine definierte Aktion (was beim Anklicken geschieht)
Diese Aktion kann einen Flow starten, zu einer URL weiterleiten, einen Datensatz aktualisieren oder mit Apex eine individuelle Funktion ausführen. Das sind die „Karten“, die auf dem Bildschirm angezeigt werden. Sie können beliebig viele davon erstellen und in verschiedenen Strategien wiederverwenden.
Dies ist die Logikebene, also die Entscheidungsengine. Sie legt fest, welche Empfehlung wem, wann und warum angezeigt wird. Aktuell empfiehlt Salesforce ausdrücklich, Ihre Strategie mit Flow Builder zu erstellen und nicht mit der älteren Benutzeroberfläche von Strategy Builder. Flow ist stabiler, wird besser unterstützt und bietet Ihnen vollen Zugriff auf:
Entscheidungsverzweigungen
Datensatzfilter
Benutzerbezogene Bedingungen
Prioritätsbewertungen
Kategorien und Rangfolge
Sie können sich das wie eine Filterpipeline vorstellen. Ein Benutzer öffnet einen Datensatz, und Salesforce durchläuft Ihre Logik:
Arbeitet dieser Benutzer im Vertrieb oder im Support?
Erfüllt der Datensatz die Bedingungen?
Hat der Benutzer diese Empfehlung schon einmal gesehen?
Welche Empfehlung hat gerade die höchste Priorität?
Es werden nur die Karten angezeigt, die diese Filter passieren.
Sobald ein Benutzer eine Empfehlung sieht und anklickt, wird die Aktion ausgelöst. Die meisten Teams verwenden dafür Screen Flows. Das geht schnell, ist leicht zu warten und fügt sich gut in die übrige Salesforce-Umgebung ein. Für komplexere Anwendungsfälle, etwa das Aufrufen externer APIs, die Preisberechnung in Echtzeit oder die Integration mit Drittanbieterplattformen, können Sie auch Apex verwenden.
Außerdem gibt es eine Variable namens IsRecommendationAccepted. Mit diesem Flag können Sie die Logik je nach Reaktion der Benutzer verzweigen:
Wenn sie die Empfehlung annehmen, wird eine Abfolge von Aktionen ausgelöst.
Wenn sie die Empfehlung ignorieren oder ablehnen, wird ein anderer Pfad eingeschlagen (oder nichts unternommen).
Durch diese Art von Verzweigungslogik wird NBA zu mehr als einem bloßen Hinweis – es wird zu einem festen Bestandteil Ihrer Automatisierungsengine.
Intelligentere Workflows mit Einstein NBA ermöglichen
Unser Team bei Routine Automation unterstützt Sie vom ersten Tag an dabei, Einstein Next Best Action zu implementieren und anzupassen. Wir implementieren intelligente, kontextbezogene Entscheidungslogik, die wirklich zu Ihrem Unternehmen passt.
Salesforce Next Best Action ist nicht nur ein Tool für eine bestimmte Art von Team. Es eignet sich überall dort, wo Menschen wiederholt zeitkritische Entscheidungen treffen – und das ist in den meisten Abteilungen an den meisten Tagen der Fall.
Sehen wir uns einige Anwendungsfälle aus der Praxis in verschiedenen Salesforce Clouds an, bei denen wir messbare Auswirkungen von Einstein NBA erlebt haben.
Vertriebsmitarbeiter haben meist eine Liste mit Leads und Accounts vor sich. Die Frage lautet immer: Bei welchen lohnt es sich, heute aktiv zu werden?
Mit Next Best Action in Salesforce Sales Cloud müssen Vertriebsmitarbeiter nicht raten.
Anwendungsbeispiel
Ein Vertriebsmitarbeiter öffnet einen Lead-Datensatz. Anhand der bisherigen Interaktionen und der Phase empfiehlt NBA: „Einladung zur Produktdemo senden.“
Das Abschlussdatum einer Verkaufschance verschiebt sich nach hinten. NBA empfiehlt: „Rechtsabteilung einbeziehen“ oder „An Führungskraft eskalieren“.
Der Kunde hat seit zwei Wochen nicht geantwortet. NBA löst Folgendes aus: „E-Mail zur erneuten Kontaktaufnahme mit zeitlich begrenztem Angebot senden.“
Diese Karten erscheinen direkt auf der Seite der Verkaufschance oder des Leads. Keine Dashboards. Keine zusätzlichen Klicks. Nur klare, kontextbezogene Handlungsimpulse.
Im Kundensupport gibt es viele unvorhersehbare Situationen. Einstein NBA bringt Struktur in die Handlungsmöglichkeiten innerhalb von Salesforce Service Cloud.
Beispiele:
Ein Servicefall erreicht einen bestimmten Schweregrad oder SLA-Schwellenwert. NBA schlägt vor: „Beschleunigte Lösung anbieten“ oder „An Support-Level 2 eskalieren“.
Ein Kunde ruft wegen eines Abrechnungsproblems an. Anhand der Account-Historie schlägt NBA vor: „Kulanzgutschrift gewähren“ oder „Nutzungsübersicht senden“.
Eine Anfrage zur Produktrückgabe wird erfasst. Anhand früherer Käufe zeigt NBA an: „Upgrade statt Rückerstattung vorschlagen.“
Diese Empfehlungen können in der Omni-Channel-Konsole, in Gesprächsleitfäden für Servicemitarbeiter oder sogar innerhalb von Chat-Workflows erscheinen. Die Mitarbeiter müssen nicht erst nach dem nächsten Schritt suchen – er wird ihnen bereits angezeigt.
NBA ist nicht nur für Benutzer innerhalb von Salesforce gedacht, sondern kann auch steuern, wie Sie außerhalb davon mit Kunden interagieren. Innerhalb von Salesforce Marketing Cloud steuert Einstein NBA Werbeaktionen.
Beispiele:
Ein Kunde bricht den Kauf mit gefülltem Warenkorb ab. NBA löst einen Flow aus, der empfiehlt: „Zeitlich begrenzten Rabatt zusammen mit Produktbewertungen senden.“
Ein Abonnent erreicht 90 % seines Interaktionsschwellenwerts. NBA empfiehlt: „Treueangebot mit einem CTA zum Aufstieg in die nächste Stufe senden.“
Ein Kunde hat seit 60 Tagen nicht mehr interagiert. NBA löst Folgendes aus: „Reaktivierungs-E-Mail senden“ oder „Feedback zur Relevanz der Inhalte per Umfrage einholen“.
Diese Abläufe werden als Flows im Backend umgesetzt, nicht als Karten für Benutzer. Sie laufen jedoch auf derselben Logikengine.
In regulierten Branchen sind der richtige Zeitpunkt und der passende Kontext immer Grundvoraussetzungen.
Anwendungsfälle, die wir bei RA umgesetzt haben:
Für einen Gesundheitsdienstleister: NBA fordert die Empfangsmitarbeiter auf, den Versicherungsschutz zu prüfen, wenn der Versicherungstarif eines Patienten auf ein hohes Risiko einer Leistungsablehnung hindeutet.
Für eine Bank: NBA zeigt „Jährliches Beratungsgespräch vereinbaren“ an, wenn sich der Kontostand eines Kunden um einen bestimmten Betrag verändert.
Für einen Versicherer: NBA empfiehlt für Versicherungsnehmer innerhalb von 30 Tagen rund um die Vertragsverlängerung: „E-Mail zur Erweiterung des Versicherungsschutzes senden.“
All diese Workflows sind bereits jetzt in Salesforce im produktiven Einsatz. Sie sparen den Mitarbeitern Zeit und helfen Unternehmen, Vorschriften einzuhalten und einheitlich vorzugehen.
Nicht nur Teams mit direktem Kundenkontakt profitieren. Salesforce NBA ist auch hinter den Kulissen leistungsstark.
Beispiele:
Die Finanzabteilung stellt fest, dass eine Rechnung über einen hohen Betrag nach dem Fälligkeitsdatum noch unbezahlt ist. NBA empfiehlt: „An den zuständigen Account Executive eskalieren.“
Die Rechtsabteilung erhält einen neu hochgeladenen Vertrag. NBA fordert auf: „Auf fehlende elektronische Unterschrift prüfen.“
RevOps stellt einen Rückgang der Produktnutzung fest. NBA empfiehlt: „Flow zur QBR-Terminplanung auslösen.“
Solche internen Handlungsimpulse reduzieren Verzögerungen und verhindern, dass Aufgaben untergehen – ohne einen weiteren Slack-Bot oder ein zusätzliches Erinnerungssystem einzuführen. Sie brauchen weitere Ideen für die RevOps-Automatisierung? Lesen Sie unseren Leitfaden zu RevOps-Best-Practices.
Sind Sie noch unsicher, welches Potenzial Einstein Next Best Action bietet? Sehen wir uns einige konkrete Beispiele aus tatsächlichen Implementierungen an.
Ein Kunde ruft an, weil seine Bestellung nicht zugestellt wurde. Der Supportmitarbeiter öffnet den Kundenvorgangsdatensatz. Einstein NBA zeigt Folgendes an:
Wichtigste Empfehlung:
„Kostenlose Versandgutschrift anbieten.“
Warum?
👉 Das System erkennt, dass dieser Kunde vor drei Monaten eine verspätete Lieferung erhalten hat.
👉 Sein CSAT-Wert ist gesunken.
👉 Das aktuelle Problem ist als hochprioritär gekennzeichnet.
Zweite Empfehlung:
„An Tier 2 im Logistikteam eskalieren.“
Warum?
👉 Das Thema des Kundenvorgangs passt zu einem bekannten Lieferkettenproblem, auf das letzte Woche hingewiesen wurde.
👉 Es liegt ein noch offener Hinweis aus dem operativen Bereich vor.
Der Servicemitarbeiter muss nicht erst die Historie durchforsten. Das System zeigt relevante Aktionen direkt in der Omni-Channel-Konsole an. Dafür nutzt es eine Salesforce Next Best Action-Komponente auf der Kundenvorgangsseite.
Wenn der Servicemitarbeiter die Empfehlung annimmt, startet ein Flow, der:
Eine Gutschrift gewährt
Den Logistikleiter benachrichtigt
Den Kundenvorgang mit einem standardisierten Lösungsvermerk aktualisiert
Damit werden drei Schritte automatisiert – ausgelöst durch einen Klick.
Ein Vertriebsmitarbeiter öffnet an einem Dienstagmorgen seine Lead-Warteschlange. Normalerweise ist sie unübersichtlich: 50 Leads, kein klarer Anhaltspunkt.
Dieses Mal ist Einstein NBA aktiv.
Er öffnet einen Lead-Datensatz. Auf einer Karte oben auf der Seite steht:
Empfehlung
Jetzt anrufen – der Interaktionswert zeigt einen Abwärtstrend.
Was hat die Empfehlung ausgelöst?
👉 Der Lead hat letzte Woche zweimal mit einer Preisseite interagiert.
👉 Die letzten beiden E-Mails hat er jedoch nicht geöffnet.
👉 Er befindet sich in einer späten Phase der Nurturing-Sequenz, und sein Bewertungswert ist um 15 % gesunken.
Die Karte verlinkt auf einen Flow, der:
Einen Gesprächsleitfaden mit Notizen zu den jüngsten Interaktionen öffnet
Den Anruf protokolliert
Ein benutzerdefiniertes Feld namens „touched“ aktualisiert
Zugleich zeigt NBA diesen Handlungsimpuls höchstens einmal alle 48 Stunden an, damit derselbe Vertriebsmitarbeiter nicht mit wiederholten Aktionsvorschlägen überhäuft wird. So nehmen Vertriebsmitarbeiter zum richtigen Zeitpunkt Kontakt auf und nicht erst Tage zu spät.
Ein wiederkehrender Kunde besucht eine Produktseite für ein Abonnement, schließt den Kauf aber nicht ab. In der Vergangenheit hat er bereits Zusatzprodukte gekauft.
Salesforce NBA arbeitet im Hintergrund.
Ein Flow läuft im Hintergrund, ausgelöst durch das Verhalten des Kunden. Er durchläuft die Strategielogik und löst die Aktion mit der höchsten Priorität aus:
„Dynamische E-Mail senden: Willkommen zurück + personalisiertes Angebot“
Die E-Mail enthält:
👉 Einen Rabatt von 10 %
👉 Vorschläge für Zusatzprodukte auf Basis des letzten Kaufs
👉 Einen Button zum Checkout mit bereits ausgefüllten Angaben
Der Kunde erhält die Nachricht innerhalb von 10 Minuten nach dem Verlassen der Website.
Niemand hat diese Kampagne manuell erstellt oder gestartet. NBA hat die Entscheidung auf folgender Grundlage getroffen:
Zeitstempel der Aktivität
Bekannte Produkthistorie
Signal für einen abgebrochenen Warenkorb
Routine Automation hat diese Lösung für eine Marke mit Abonnementmodell entwickelt – mit NBA + Marketing Cloud Engagement, verbunden über Flow und externe Ereignisse.
Gestalten Sie intelligentere Salesforce-Workflows
Von der ersten Strategie bis zur fortgeschrittenen Automatisierung über mehrere Clouds hinweg hilft Ihnen Routine Automation, mehr aus Einstein Next Best Action herauszuholen – mit Empfehlungen, die Ihr Team tatsächlich nutzt.
Das zentrale Versprechen von Einstein Next Best Action ist nicht einfach „mehr KI“. Es geht darum, schneller und mit mehr Kontext zu entscheiden und dabei weniger Fehlentscheidungen zu treffen. Mit NBA sorgt Salesforce dafür, dass Teams nicht innehalten und überlegen müssen: „Was mache ich jetzt?“ Sie handeln schneller, einheitlicher und mit besseren Ergebnissen.
Zu den Vorteilen von Einstein Next Best Action in Salesforce gehören:
Bessere Kundenerlebnisse: Wenn jemand einen Supportfall oder eine Verkaufschance öffnet, zeigt das System nicht einfach eine allgemeine Nachricht an. Es greift auf die Historie, das jüngste Verhalten und den Status des jeweiligen Kunden zurück, um zum Kontext passende Aktionen zu empfehlen. Das ermöglicht Personalisierung in großem Maßstab und stärkt die Kundenbindung.
Höhere Effizienz: Salesforce Einstein NBA ersetzt Ihr Team nicht, sondern unterstützt es. Sie können die Logik einmal entwerfen und anschließend auf Hunderte von Datensätzen und Benutzern ausweiten. Ob Sie unerfahrene Supportmitarbeiter anleiten oder Vertriebsmitarbeitern Impulse für einen komplexen Verkaufszyklus geben: Sie verringern die Zahl der Dinge, die sich Menschen merken oder manuell ermitteln müssen.
Anpassungsfähigkeit: Die NBA-Logik ist in Flows hinterlegt. Sie müssen also keinen Code schreiben, keine Tickets einreichen und nicht auf einen Entwicklungssprint warten, um eine Strategie zu ändern. Sie behalten die Kontrolle, ohne für kleine Änderungen auf ein technisches Team angewiesen zu sein.
Governance und Einheitlichkeit: Einer der weniger offensichtlichen Vorteile von NBA ist, dass es Entscheidungen im gesamten Team vereinheitlicht. Ob Sie fünf oder 500 Mitarbeiter haben: Sie arbeiten nach derselben Logik, statt sich auf individuelle Gewohnheiten oder ihr Bauchgefühl zu verlassen.
NBA ist auch nicht auf einen einzelnen Bereich von Salesforce beschränkt. Es funktioniert über alle Clouds hinweg und steht überall dort bereit, wo Ihre Teammitglieder arbeiten. Wenn Sie bereits andere KI-Tools von Salesforce nutzen, lässt sich NBA nahtlos einbinden. Es kann Prognosen heranziehen, Flows auslösen und über MuleSoft oder API-Aufrufe sogar Verbindungen zu externen Daten herstellen.
Sie brauchen keinen Entwickler. Sie brauchen keinen vollständigen Sprint. Aber Sie müssen die Logik durchdenken, bevor Sie mit dem Klicken beginnen.
Die Einrichtung von Salesforce Einstein Next Best Action ist nicht kompliziert. Die Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass Ihre Empfehlungen tatsächlich die Arbeitsweise Ihres Teams widerspiegeln.
Im Folgenden finden Sie einen klaren Schritt-für-Schritt-Prozess, den wir bei Routine Automation bei der Implementierung von NBA für Kunden nutzen. Damit können Sie loslegen und schaffen eine Lösung, die im Alltag zum Einsatz kommt, statt zu verstauben.
Beginnen Sie im Recommendation Builder. Hier legen Sie die konkreten Vorschläge fest, die den Benutzern angezeigt werden.
Jede Empfehlung enthält:
Einen Titel (der auf der Karte angezeigt wird)
Eine Aktionsbeschriftung (für den Call-to-Action-Button)
Eine Beschreibung (optional – hilfreich für Schulungen oder zusätzliche Kontextinformationen)
Einen zugeordneten Flow, Bildschirm oder eine URL
Optional: eine Kategorie zum Gruppieren oder Filtern
Optional: Einstellungen für Ablauf oder Wiederholung
Dabei handelt es sich einfach um Datensätze. Sie können sie manuell erstellen oder bei Bedarf in großer Zahl importieren.
Hier wird Ihre Logik hinterlegt. Dafür verwenden Sie Flow Builder, den Salesforce inzwischen anstelle der älteren Strategy Builder-Benutzeroberfläche empfiehlt.
In Flow Builder führen Sie folgende Schritte aus:
Startbedingungen festlegen (wann die Strategie ausgeführt wird)
Load-Elemente hinzufügen (welche Empfehlungen einbezogen werden sollen)
Filter und Entscheidungen anwenden (basierend auf Benutzerrolle, Datensatztyp, Status usw.)
Über Prioritätsfelder die Reihenfolge festlegen, in der die Karten angezeigt werden
Empfehlungen nach Kategorie oder Zielgruppe gruppieren
Begrenzungen festlegen (z. B. eine Karte pro Benutzer und Tag, nur einmal pro Datensatz usw.)
Praxistipp: Fügen Sie eine Bedingung hinzu, um doppelte Logikpfade zu verhindern, insbesondere wenn eine Empfehlung auf mehrere Arten ausgelöst werden kann.
Sobald Ihre Strategie aktiv ist, müssen Sie entscheiden, wo sie tatsächlich angezeigt wird.
Die meisten Teams beginnen mit Lightning-Datensatzseiten für Leads, Verkaufschancen, Accounts und Kundenvorgänge. Von dort aus können Sie die Nutzung auf folgende Bereiche ausweiten:
Omni-Channel-Konsolen
Experience Cloud-Seiten
Benutzerdefinierte Komponenten oder mobile Anwendungen
Eingebettete Dashboards
Sie müssen lediglich die Salesforce Next Best Action-Komponente einfügen und ihr dann die richtige Strategie zuweisen. Yo
Testen Sie Ihre NBA-Konfiguration immer mit echten Daten. Bei RA verwenden wir Testfälle auf Datensatzebene, um Grenzfälle wie diese zu simulieren:
Benutzer mit mehreren passenden Empfehlungen
Datensätze, die die Bedingungen mehrerer Strategiepfade erfüllen
Fälle, in denen keine Empfehlung angezeigt werden sollte
Außerdem sollten Sie Folgendes testen:
Sichtbarkeit der Karten auf verschiedenen Geräten
Ausführungspfade des Flows bei angenommenen im Vergleich zu ignorierten Empfehlungen
Ladezeit und Reaktionsgeschwindigkeit auf Seiten mit hohem Datenaufkommen
Sobald alles wie erwartet funktioniert, aktivieren Sie die Strategie und nehmen sie in Betrieb.
NBA ist keine Lösung, die Sie einmal einrichten und dann vergessen können. Salesforce bietet Ihnen detaillierte Berichte zu folgenden Punkten:
Welche Empfehlungen am häufigsten angezeigt werden
Welche angeklickt (angenommen) werden
Welche abgelehnt werden
Was ausgelöst wird und was nicht
Auf dieser Grundlage können Sie:
Karten mit geringem Nutzen außer Betrieb nehmen
Die Prioritätsbewertung anpassen
A/B-Tests zum Zeitpunkt oder zur Platzierung von Empfehlungen durchführen
Bei Salesforce Einstein Next Best Action geht es nicht darum, eine weitere Automatisierungsebene hinzuzufügen, nur weil die Plattform es unterstützt. Es geht darum, Ihren Teams weniger Auswahlmöglichkeiten zu geben und damit bessere Ergebnisse zu erzielen. Richtig umgesetzt macht Salesforce NBA Salesforce nicht nur nützlicher. Es sorgt für einheitlichere Abläufe, ein Kundenerlebnis, das schneller auf Bedürfnisse reagiert, und Teams, die fokussierter arbeiten.
Bei Routine Automation ist das unser Spezialgebiet. Wir richten nicht nur Empfehlungen technisch ein. Wir helfen Ihnen herauszufinden, wo sie hingehören, wie sie geschäftlichen Mehrwert schaffen und wie Sie sie langfristig pflegen.
Ob Sie Sales Cloud, Service Cloud oder Marketing Cloud nutzen oder eine branchenspezifische Lösung entwickeln: Wir können Ihnen helfen, Next Best Action in Salesforce nicht nur funktionsfähig zu machen, sondern als tragende Grundlage zu etablieren.
Es handelt sich um eine Empfehlungsengine in Salesforce, die auf Basis von Geschäftslogik, Filtern und optional KI-Prognosen den relevantesten nächsten Schritt vorschlägt. Unternehmen nutzen sie, um Benutzer in Echtzeit anzuleiten, ohne sich auf Vermutungen verlassen zu müssen.
Teams nutzen es in Vertrieb, Service, Marketing und operativen Bereichen, um die richtige Aktion zum richtigen Zeitpunkt auszulösen – etwa einen Rabatt anzubieten, eine Folgenachricht zu senden, einen Kundenvorgang zu eskalieren oder einen benutzerdefinierten Flow zu starten. Sie definieren die Logik. Salesforce liefert den Handlungsimpuls.
Nein. Der Großteil der Einrichtung erfolgt in Flow Builder und Recommendation Builder von Salesforce. Beide sind mit ihren Drag-and-drop-Oberflächen für Administratoren einfach zu bedienen. Wenn Sie die Lösung mit Apex oder APIs erweitern möchten, kann Routine Automation die technische Umsetzung übernehmen.
NBA funktioniert je nach Edition und Konfiguration in Sales Cloud, Service Cloud, Experience Cloud, Health Cloud und Marketing Cloud. In den meisten Enterprise- und Unlimited-Orgs ist es mit 5.000 kostenlosen Strategieanfragen pro Monat enthalten.
Zu den häufigen Anwendungsfällen gehören:
Nächste Schritte zur Kontaktaufnahme im Vertrieb vorschlagen
Supportmitarbeiter durch komplexe Support-Workflows führen
Upselling-Angebote auf Basis des Kundenverhaltens empfehlen
Kundenabwanderung durch proaktive Bindungsmaßnahmen verringern
Interne Teams bei der Einhaltung von Prozess- und Compliance-Vorgaben unterstützen
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