一、认识 Salesforce Data 360
学习目标
完成本单元后，你将能够：
- 描述什么是 Salesforce Data 360 以及它的工作原理
- 解释 Data 360 如何帮助你的团队更好地理解客户
- 列举 Data 360 的几个典型应用场景
什么是 Data 360？
企业正在收集比以往更多的客户数据，但这些数据被收集在各自独立的数据孤岛中，导致同一个客户可能拥有成千上万个分散的版本。许多公司试图通过投资数据仓库、数据湖或数据湖仓来解决这个问题——你的组织可能会说所有数据都在 Snowflake、AWS 或 Databricks 中。但没有两个数据仓库是完全相同的，这意味着数据结构以及数据与客户体验的连接方式也各不相同。
Data 360 让你所有的数据都为客户服务。它深度嵌入 Salesforce 平台，这意味着任何外部数据湖或仓库都可以在你的 CRM 中触发操作和运行工作流。Data 360 不仅仅是把数据汇聚到一起——它是把整个组织围绕客户凝聚起来，以改善体验、推动增长。
Data 360 构建在 Salesforce 的基础元数据层之上，它提供了一种通用语言，将 Agentforce、Flow（自动化）、Lightning（UI）和 Apex（深度专业代码定制）等所有 Salesforce 应用和低代码平台服务整合在一起。
发现并激活你的数据
从最早的算法将我们的动态组织成推荐内容开始，企业就已经知道数据将定义现代市场的成功。但面对海量的在线信息，如今的挑战是如何从噪音中提取出真正重要的趋势和洞察。
Data 360 正是解决方案。它随着更多客户数据的导入而动态演进，实时发现趋势和洞察，并为你创造采取行动的机会。Data 360 在知识与行动之间架起了桥梁。
Data 360 如何工作 — Northern Trail Outfitters 案例
Northern Trail Outfitters（NTO）是一家户外服饰公司。Rachel Rodriguez 是 NTO 的客户之一。NTO 的数据分散在多个独立系统中，如同一团乱麻。当 Rachel 与每个系统交互时，NTO 都无法识别她是同一个人：
- 电商网站：一个匿名用户使用 "rachel.runs@example.com" 邮箱将一双越野跑鞋加入了购物车，但未完成结账。
- 线下零售店：Rachel Rodriguez 购买了跑步袜。
- 客户服务：R. Rodriguez 通过短信询问关于跑步裤订单的物流延迟。
- 外部数据存储（Snowflake、Databricks、AWS）：NTO 在外部系统中存储供应商数据（如原材料）。Rachel 延迟的裤子所用的面料正是供应链延迟的一部分。
NTO 将这些交互视为不同的人，在系统中拥有多个独立的用户画像。由于 NTO 不知道他们都是 Rachel，NTO 与 Rachel 的互动是割裂的——营销人员给 Rachel 发了一封关于她已经买过的袜子的折扣邮件，却忽略了她真正想要的鞋子；客服代表无法解释为什么她的裤子延迟了。Rachel 感到困惑和沮丧。
Data 360 如何工作 — 解决方案
NTO 的企业架构师 Pia Larson 希望使用 Data 360 来改善 NTO 的数据整合和客户理解能力。她的做法分为四个步骤：
- 数据摄取（Ingestion）：Pia 将 NTO 所有不同系统中的数据连接起来，导入 Data 360。
- 身份解析（Identity Resolution）：Pia 使用来自每个触点的信息片段（如电子邮箱、电话号码、姓名）将 Rachel 的多个分散画像匹配为一个统一客户画像。
- 洞察计算（Insights）：Pia 计算关于 Rachel 的洞察，如终身消费金额、最喜欢的运动。她发现 Rachel 80% 的购买都是高性能跑步装备。
- 细分群体（Segmentation）：Pia 为严肃跑者构建了一个客户子群体（称为细分），并将 Rachel 纳入其中。
现在，NTO 的每个部门都能全面了解 Rachel：客服代表可以解释裤子延迟的原因（供应链问题），营销人员可以向 Rachel 发送她真正想要的跑鞋优惠券，未来 NTO 还可以向 Rachel 推送针对严肃跑者的营销活动。NTO 拥有了 Rachel 的完整视图，Rachel 成为了满意的客户！
Salesforce 各团队的客户体验
一旦你连接了数据，就可以用它来驱动整个业务中的各种洞察和运营。Data 360 让每个团队都能创造有价值的客户体验：
| 团队 | Data 360 赋能的体验 |
|---|---|
| 销售（Sales） | 每位销售代表都能在客户视频和语音通话中获取实时指导，根据对话动态调整策略，向客户提供个性化报价。 |
| 服务（Service） | 从联络中心到现场服务的每位客服代表都能通过实时预警提供主动服务，检测挑战、介入干预、联系客户并解决问题。 |
| 营销（Marketing） | 每位营销人员都能跨渠道发送个性化消息，根据客户在各种品牌触点上的实时行为动态调整。 |
| 电商（Commerce） | 每位零售商都能构建定制化的购物体验，根据客户的实时行为（如放弃购物车、网站或移动应用上的操作）动态调整。 |
| 平台（Platform） | IT 团队可以使用低代码工具构建应用，利用实时数据提供欺诈检测或实时经济数据来确定福利资格。 |
| MuleSoft | 任何企业都能解锁任何现代或遗留系统中的实时数据。 |
| Tableau | 企业可以实时监控 KPI 以指导行动，包括销售的实时购买数据、服务的实时工单激增、营销的实时网站流量。 |
| Slack | 管理者可以通过智能工作流让团队在任何频道中自动查看实时数据，立即提升效率。 |
| 医疗与生命科学 | 支付方和医疗服务方可以连接来自各种来源的临床和非临床数据，提供实时智能洞察，构建自动化旅程，帮助患者获得更好的治疗效果。 |
| 金融服务 | 理财顾问和银行家可以通过在正确的时间提供正确的建议，帮助客户加速实现其财务目标。 |
| AgentExchange | 通过 Data 360 Collection 扩展 Data 360 的能力，借助合作伙伴应用和专家来自动化广告投放、丰富客户画像。 |
二、探索 Data 360 应用场景
学习目标
完成本单元后，你将能够：
- 解释 Data 360 如何为 Agentforce Sales、Agentforce Service 和 Agentforce Marketing 团队带来价值
- 描述 Data 360 如何以统一、可信的数据为 AI 代理提供支撑
- 解释 Data 360 如何与 Informatica 协作用于数据管理和治理
Data 360 + Agentforce Sales：更智能的销售
在销售中，每一个有利因素都可能是赢得交易和空手而归之间的区别。这使得及时、相关且可执行的洞察变得无比珍贵。Data 360 的洞察帮助你：
- 凭借及时、相关的情报更快达成交易
- 为每个客户选择最合适的产品
- 在最佳时机呈现解决方案，促成销售
Data 360 将散落在各处的数据转化为销售团队手中的利器——在客户最有可能做决策的时刻，提供最有力的信息支撑。
Data 360 + Agentforce Service：更优质的服务
借助 Data 360 的实时洞察和数据协调能力，你可以：
- 大幅缩短提供优质客户服务所需的时间
- 实时追踪客户满意度
- 在一个地方查看客户的完整工单历史
- 凭借完整上下文更快解决问题
每一次服务交互都受益于统一、可信的数据支撑。客服代表不再需要在多个系统之间来回切换寻找客户信息——一切都已整合在 Data 360 中。了解更多：Data 360 with Sales and Service。
Data 360 + Agentforce Marketing：个性化营销活动
Data 360 帮助你精准定位营销活动、提升客户忠诚度、缩短转化时间。Agentforce Marketing 为你提供运行成功营销活动所需的工具，而 Data 360 给你提供洞察——告诉你何时以及如何运用这些工具才能产生最大的影响力。
工具 + 洞察 = 大规模的个性化营销。了解更多：Marketing Cloud Next Email Sending Essentials。
Data 360 赋能的 Agentforce 智能代理
在 Agentforce 中构建的 AI 代理，以 Data 360 的协调数据基础为根基。这些代理可以协助你的服务团队、发送个性化营销邮件、提升整个组织的生产力。但你需要信任代理的表现——而构建在 Data 360 之上的代理能够提供可信、安全且相关的结果，无需昂贵的模型训练。
Data 360 赋能的代理与传统 AI 有着本质区别：
- 代理使用与你业务相关且准确的信息来制定决策和生成回复
- 无需为定制模型训练投入大量成本
- 数据安全可控，结果可追溯
了解更多：Data 360-Powered Agentforce。
Data 360 + Informatica：数据管理与治理
Informatica Intelligent Data Management Cloud（IDMC）在数据进入 Data 360 之前对其进行清洗、编目和治理：
- 清洗（Clean）：消除不一致和错误
- 编目（Catalog）：创建可搜索、有组织的数据清单
- 治理（Govern）：应用一致的合规策略
然后 Data 360 在此基础上：创建统一的客户画像 → 生成可执行的洞察 → 构建个性化营销活动。
分工明确：IDMC 负责信任与合规，Data 360 负责理解与行动。两者共同构成一个完整的数据管理与激活管道。了解更多：Informatica Intelligent Data Management Cloud Basics。
总结
在本模块中，你学到了 Data 360 如何：
- 消除数据孤岛——通过数据摄取和身份解析，将分散的数据协调为统一的客户画像
- 赋能整个组织的各个团队——Agentforce Sales 适应实时对话，Agentforce Service 提供主动关怀，AI 代理在可信、准确的数据基础上运行
- 与 Informatica IDMC 集成——管理、治理并利用高质量数据采取行动
继续学习：Data 360 Trailhead Journey。