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Nutzen Sie intelligente Aktivierung in Google BigQuery.
Mit der Zero-Copy-Integration schöpfen Sie das ganze Potenzial Ihrer Investition in Google BigQuery-Daten aus, ohne Daten verschieben zu müssen. Keine Doppelarbeit, keine Verzögerungen. Sie können Kundenprofile in Echtzeit erstellen, App-übergreifende Aktionen auslösen, Interaktionen personalisieren und skaliert intelligentere Entscheidungen treffen.
So funktioniert es
Führen Sie Kundendaten aus Google BigQuery und der Data Cloud zusammen, ohne sie zu kopieren. Mit Zero Copy, dem bidirektionalen Datenzugriff, können Sie Daten in einer einheitlichen Kundenansicht zusammenführen und gleichzeitig dafür sorgen, dass Ihre Quellsysteme fehlerfrei, geregelt und immer auf dem neuesten Stand bleiben. Beim Anreichern der Daten durch die Aktivierung fließen ausgewählte Daten nahtlos zurück in Google BigQuery, sodass Teams die aktuellsten Erkenntnisse erhalten.
Taggen und klassifizieren Sie Ihre einheitlichen Daten automatisch mithilfe von KI. Das Erstellen, Verwalten und Durchsetzen von Zugriffsrichtlinien erfolgt per Klicks statt Code – für eingespeiste Daten wie für Zero-Copy-Daten. Reichern Sie Google Big Query-Datensätze mit vereinheitlichtem Kundenkontext an, um detailliertere Erkenntnisse zu gewinnen und intelligentere Entscheidungen zu treffen.
Nutzen Sie Gemini und andere führende KI-Modelle zum Erstellen, Trainieren und Implementieren intelligenter Experiences direkt in Salesforce – ganz ohne Daten zu verschieben.
Nutzen Sie angereicherte Kundendaten zum Erstellen und Bereitstellen KI-gestützter Apps, Dashboards, Automatisierungen und Agenten mit Klicks statt Code. Business-Teams können Aktionen schneller umsetzen, in Echtzeit anpassen und die IT entlasten, indem sie direkt mit Daten ihres Vertrauens arbeiten.
Der Versuch, unsere Kundendaten in den Griff zu bekommen, war ein Albtraum, bevor wir Google Cloud und Salesforce Data Cloud nahtlos miteinander vernetzt haben. Das Ergebnis: Kein Kopieren von Daten zwischen Plattformen, kein Kämpfen mit komplexen APIs. Das hat revolutioniert, wie wir segmentieren, unsere Kund:innen verstehen und Aktionen für Marketing sowie Serviceaktionen verbessern.
IT-FührungskraftGroßes Versicherungsunternehmen, Nordamerika
Anwendungsfälle für die Data Cloud und Google BigQuery
Nutzen Sie Google BigQuery-Daten in der Data Cloud für:
- Beschleunigter Vertrieb dank detaillierterer Kundeneinblicke
Erschließen Sie das Potenzial Ihrer Google BigQuery-Daten in der Data Cloud, um Leads und Opportunities mit hohem Potenzial zu erfassen. Ihre Teams sehen diese wichtigen Erkenntnisse direkt in Salesforce Sales Cloud. So können sie gezielt priorisieren und die Konversionsrate steigern - Besserer Service dank einheitlicher Echtzeitdaten
Integrieren Sie Google BigQuery-Daten in den Salesforce Service Cloud, damit Servicemitarbeiter:innen ein umfassendes Echtzeitverständnis der Kund:innen erhalten – einschließlich bisheriger Interaktionen, Produktnutzung und prädiktiven Erkenntnissen. Dies ermöglicht einen persönlicheren und effizienteren Service. - Personalisiertes Marketing mit erweiterter Segmentierung
Erstellen Sie präzise Zielgruppensegmente basierend auf Google BigQuery-Daten in der Data Cloud. Aktivieren Sie diese Segmente direkt in Salesforce Marketing Cloud, um kanalübergreifend personalisierte und relevante Marketingkampagnen bereitzustellen.
Nutzen Sie Daten der Data Cloud in Google BigQuery für:
- Detaillierte Kundeneinblicke und Analysen dank zentraler Daten
Nutzen Sie einheitliche Daten aus der Data Cloud in Google BigQuery sicher für leistungsstarke Analysen und fördern Sie den plattformübergreifenden Datenzugriff, um umfassendere organisatorische Einblicke als Grundlage für eine intelligentere Entscheidungsfindung zu erhalten. - Beschleunigte Erkenntnisse aus maschinellem Lernen (ML) durch Echtzeit-Modellbereitstellung
Nutzen Sie die angereicherten Daten der Data Cloud zum Erstellen und Trainieren von ML-Modellen in Google BigQuery. Die Echtzeitausführung von Live-Daten aus der Data Cloud umgeht die Stapelverarbeitung und liefert zeitnahe Erkenntnisse (z. B. Abwanderungsprognosen), die Sie in Ihrem gesamten Unternehmen nutzen können.
Erfahren Sie mehr über das Zusammenspiel von Google BigQuery und der Data Cloud.
Mehr erfahren: Zero-Copy-Architektur
Vernetzen und vereinheitlichen Sie Daten mit Zero Copy mühelos über Google Big Query und die Salesforce Data Cloud hinweg und ermöglichen Sie Echtzeitaktionen durch automatische, bidirektionale Freigabe.
Häufig gestellte Fragen
Der Hauptzweck besteht darin, über beide Plattformen hinweg eine einheitliche Sicht auf Kundendaten zu ermöglichen. Dank dieser „Zero Copy“-Integration können Unternehmen Daten aktivieren und analysieren, ohne sie zu verschieben. Das schafft die Voraussetzungen für das Personalisieren von Kundeninteraktionen und das Automatisieren.
Die „Zero Copy“-Integration ist ein grundlegender Aspekte der Partnerschaft und ermöglicht den Datenaustausch zwischen Salesforce Data Cloud und Google BigQuery, ohne dass Duplikate erstellt werden müssen. Dies vermeidet Datenduplizierung, reduziert Verzögerungen und stellt sicher, dass eine einzige, konsistente Informationsquelle sowohl für die Analyse als auch für die Automatisierung verwendet wird.
Zu den wichtigsten Vorteilen gehören das Erstellen einer einheitlichen Sicht auf die Daten, die Data Governance mit KI und Automatisierung, das Anreichern von Google BigQuery-Datensätzen mit Kundenkontext aus Salesforce und das Nutzen von KI-Modellen wie Gemini direkt in Salesforce.
Ja. Die Integration beschleunigt den Vertrieb durch fundierte Erkenntnisse zu Kund:innen, Echtzeitdaten für einen besseren Service und personalisierte Marketingkampagnen auf Basis erweiterter Kundensegmentierung.
Daten aus der Salesforce Data Cloud können in Google BigQuery für erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und Data Warehousing verwendet werden. So können Unternehmen schneller Erkenntnisse gewinnen und intelligentere, datengestützte Entscheidungen treffen.
Ja. Die Partnerschaft ermöglicht die Nutzung von KI-Modellen wie Gemini direkt innerhalb der Salesforce Platform, um die Datenanalyse und Entscheidungsfindung zu verbessern.
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