Acto vs Salesforce Einstein

Acto analysiert ERP- und CRM-Daten mit Machine Learning und priorisiert täglich automatisch die wichtigsten Kundenkontakte für den Aussendienst, basierend auf Umsatzpotenzial, Abwanderungsrisiko und Kaufmuster.

Die KI erkennt fruehzeitig Warnsignale wie sinkende Bestellvolumen, steigende Reklamationen oder Margenrueckgaenge und gibt dem Vertrieb konkrete Empfehlungen zur proaktiven Kundenansprache.

Acto schlaegt automatisch passende Produkte, Bestseller und Margenstarkere Alternativen vor, basierend auf Kaufhistorien ähnlicher Kundenprofile und aktuellen Sortimentsdaten.

Per Voice-Input können Gespraechsnotizen waehrend der Fahrt diktiert, Aufgaben an das Team delegiert und Follow-up-Aktionen ausgeloest werden, ohne das Smartphone zu benutzen.

Acto bettet Kundensignale direkt in Microsoft Outlook und gaengige CRM-Systeme ein, sodass Vertriebsmitarbeitende relevante Informationen ohne Kontextwechsel abrufen können.

Vor jedem Kundentermin liefert Acto automatisch eine Zusammenfassung mit aktuellen Risiken, Chancen und Empfehlungen. Nach dem Gespraech werden Notizen automatisch zusammengefasst und Folgeterminen zugewiesen.

Die Plattform verbindet sich mit SAP, Microsoft Dynamics, HubSpot, Salesforce und weiteren ERP- sowie Business-Intelligence-Systemen, um alle relevanten Verkaufsdaten zu bündeln.

Statt reiner Dashboards liefert Acto konkrete, priorisierte Aktionen: Welche Kunden brauchen Kontakt, welche Bestellungen sind ueberfaellig, welche Produkte sollten angeboten werden.

Agentforce 2.0 (2025): Die Atlas Reasoning Engine ermöglicht autonomen AI-Agenten, Aufgaben in mehreren Schritten selbstständig zu planen, auszufuehren und zu korrigieren, ohne ständige menschliche Eingaben.

Einstein Copilot: Der konversationelle KI-Assistent ist nativ in alle Salesforce-Produkte eingebettet und beantwortet Fragen, fasst Kundendaten zusammen und fuehrt Aktionen auf Zuruf aus.

Prompt Studio (ehemals Prompt Builder): Admins und Entwickler können eigene Prompt-Templates erstellen, mit Salesforce-Daten anreichern und in Workflows einbinden, ohne Code schreiben zu müssen.

Agent Builder: Low-Code-Tool zum Erstellen benutzerdefinierter Agentforce-Agenten aus Salesforce Flows, Apex-Aktionen und MuleSoft-APIs. Inklusive Testumgebung und Monitoring.

Agentforce Sales SDR: Vortrainierter Agent, der eingehende Leads qualifiziert, personalisierte Erstansprachen verfasst, Follow-ups plant und Meetings bucht, ähnlich einem menschlichen Sales Development Representative.

Agentforce Service Agent: Autonomer Support-Agent, der Kundenanfragen kanaluebergreifend (E-Mail, Chat, Telefon) loest, Faelle klassifiziert, Wissensartikel abruft und eskaliert wenn noetig.

Einstein Trust Layer: Sicherheitsschicht, die sensible Daten vor der Verarbeitung durch externe LLMs maskiert, Halluzinationen reduziert, Antworten prüft und Audit-Logs erstellt. Salesforce-Daten werden nie zum Training externer Modelle genutzt.

Predictive AI: Einstein Opportunity Scoring, Lead Scoring und Predictive Forecasting nutzen ML-Modelle, die auf den eigenen CRM-Daten trainiert werden, um Abschlusswahrscheinlichkeiten und Umsatzprognosen zu liefern.

Agentforce-Agenten lassen sich direkt in Slack einbetten. Nutzer können Agenten per Slack-Nachricht ansprechen, Zusammenfassungen anfordern und Aktionen ausloesen, ohne Salesforce zu öffnen.

Data Cloud harmonisiert Daten aus allen Salesforce-Clouds und Drittquellen zu einem Echtzeit-Kundenprofil. Dieses Unified Profile ist die Datenbasis für alle Einstein- und Agentforce-Funktionen.