Learning Objectives /Objectifs de formation
After completing this unit, you’ll be able to: Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Describe how Pardot tools differ from Einstein features. /Décrire en quoi les outils Pardot diffèrent des fonctionnalités Einstein.
- Describe the basic uses for other Einstein for Pardot features. /Décrire les utilisations de base des autres fonctionnalités d’Einstein pour Pardot.
Now that you know how to enable the four components of Pardot Einstein, consider how each feature can benefit your business. Let’s dive deeper into how the features help sales users prioritize leads, optimize campaigns, and attribute revenue share. /Maintenant que vous savez comment activer les quatre composantes de Pardot Einstein, voyez comment chacune d’entre elles peut profiter à votre entreprise. Examinons de plus près comment les fonctionnalités aident les utilisateurs à prioriser les prospects, à optimiser les campagnes et à attribuer une part des revenus.
Einstein Behavior Scoring /Einstein Évaluation du comportement
Einstein Behavior Scoring identifies the buying signals that your prospects exhibit, like page views and email clicks. It then scores those prospects based on their engagement patterns over the past 365 days. All of this is powered by machine learning. Algorithms translate prospect behavior data and engagement patterns into a numerical score that reflects a prospect’s real-time engagement. /Le score de comportement Einstein identifie les signaux d’achat que vos prospects affichent, comme les pages consultées et les clics des e-mails. Il évalue ensuite ces prospects en fonction de leur comportement d’engagement au cours des 365 derniers jours. Tout cela est alimenté par l’apprentissage automatique. Les algorithmes traduisent les données de comportement et les modèles d’engagement des prospects en un score numérique qui reflète l’engagement d’un prospect en temps réel.
Einstein uses Pardot Engagement History data to determine which prospects are most likely to become customers in the future. In determining a prospect’s score, Einstein analyzes factors including behavioral signals and recency of engagement. /Einstein utilise les données de l’historique d’engagement Pardot pour déterminer quels prospects sont les plus susceptibles de devenir des clients à l’avenir. Pour déterminer le score d’un prospect, Einstein analyse des facteurs tels que les signaux comportementaux et les récents engagements.
Einstein uses this data to assign a score of 0 to 100 to each prospect. Add a Behavior Score column to your list views or add the Einstein Scoring component to Lightning pages. Then, sit back and watch Einstein work its magic. /Einstein utilise ces données pour attribuer un score de 0 à 100 à chaque prospect. Ajoutez une colonne de score de comportement à vos vues de liste ou ajoutez le composant Einstein Scoring aux pages Lightning. Ensuite, asseyez-vous et regardez Einstein faire sa magie
Einstein Behavior Score is available in the following areas. /L’Einstein Behavior Score est disponible dans les domaines suivants.
- Einstein Scoring component on Lead and Contact record home pages in Lightning Experience /Composant Einstein Scoring sur les pages d’accueil des enregistrements Lead et Contact dans Lightning Experience
- Lead and Contact list views in Lighting Experience /Vues de la liste des prospects et des contacts dans Lighting Experience
- Salesforce API /API Salesforce
- Salesforce Reports, Process Builder and Workflow Rules /Rapports Salesforce, Process Builder et règles de workflow
- Pardot Prospect Pages, Engagement Studio, and Automation Rules (as prospect custom fields) /Pages de prospect Pardot, Engagement Studio et règles d’automatisation (en tant que champs personnalisés de prospect)
Plus, B2B Marketing Analytics users can create an optional Einstein Behavior Scoring dashboard, where they can explore how the scoring model is made. /De plus, les utilisateurs de B2B Marketing Analytics peuvent créer un tableau de bord facultatif d’Einstein Behavior Scoring, dans lequel ils peuvent explorer comment le modèle de scoring est créé.
Here you see the Einstein Scoring information available directly within the lead record. /Vous voyez ici les informations sur le score Einstein disponibles directement dans l’enregistrement de prospect.
First, Einstein Behavior Scoring calculates a score from 0 to 100 based on activities from the previous 365 days. Your prospects are then ranked against each other, and Einstein Behavior Scoring highlights positive and negative insights./Premièrement, le score de comportement d’Einstein calcule un score de 0 à 100 en fonction des activités des 365 jours précédents. Vos prospects sont ensuite classés les uns par rapport aux autres, et le score de comportement d’Einstein met en évidence des informations positives et négatives.
The Top Positive and Top Negative Predictive Factors that appear in the Lightning component tell you which behaviors most heavily influence a particular prospect’s score positively or negatively. /Les facteurs prédictifs les plus positifs et les plus négatifs qui apparaissent dans le composant Lightning vous indiquent quels comportements influencent très fortement le score d’un prospect particulier, positivement ou négativement.
Positive insights for a lead might include high email open rate and form submissions. The same lead could have a low click-through rate or no recent activity, likely noted as a negative insight. Recent activities typically score higher than older activities and a behavior score changes over time. /Les informations positives pour un prospect peuvent inclure un taux d’ouverture de courrier électronique élevé et des soumissions de formulaires. La même piste pourrait avoir un faible taux de clics ou aucune activité récente, probablement considérée comme une perspective négative. Les activités récentes obtiennent généralement un score plus élevé que les activités plus anciennes et un score de comportement change avec le temps.
Here you see Einstein Behavior Score displayed in a lead list view. /Ici, vous voyez le score de comportement d’Einstein affiché dans une vue de liste de prospects.
How Does Pardot Prospect Score Differ from Einstein Behavior Scoring? /Quelle est la différence entre le score de prospect Pardot et le score de comportement d’Einstein?
Regardless of your Pardot Edition or Einstein usage, all Pardot prospects are scored using Pardot’s out-of-the-box scoring model. So how is a Pardot Prospect Score different from Einstein Behavior Score? /Indépendamment de votre utilisation de Pardot Edition ou d’Einstein, tous les prospects Pardot sont notés à l’aide du modèle de notation prêt à l’emploi de Pardot. Alors, en quoi un score de perspective Pardot est-il différent du score de comportement d’Einstein?
Where Pardot’s static, rules-based prospect scoring model is a standard feature available to all customers, Einstein Behavior Scoring is a dynamic model that’s available with Pardot’s Advanced edition./Là où le modèle de notation des prospects statique, basé sur des règles de Pardot est une fonctionnalité standard disponible pour tous les clients, Einstein Behavior Scoring est un modèle dynamique disponible avec l’édition Advanced de Pardot.
Pardot’s scoring tool tells the marketing team how interested a prospect is in marketing-tracked content. Marketers can assign a numeric value to engagement activities like form submissions, email clicks, and website page views, which boosts the Pardot score indefinitely. So a score of 100 can be high or low relative to other prospect scores. /L’outil de notation de Pardot indique à l’équipe marketing à quel point un prospect est intéressé par le contenu suivi par le marketing. Les spécialistes du marketing peuvent attribuer une valeur numérique aux activités d’engagement telles que les soumissions de formulaires, les clics par e-mail et les pages vues du site Web, ce qui augmente indéfiniment le score de Pardot. Ainsi, un score de 100 peut être élevé ou faible par rapport aux autres scores de prospects.
Traditional Pardot scoring is used to qualify prospects before assigning a corresponding lead or contact to sales. /La traditionnelle notation Pardot est utilisée pour qualifier les prospects avant d’attribuer un prospect ou un contact correspondant aux ventes.
Einstein Behavior Scoring, on the other hand, applies to all prospects with activities in the past year, uses machine learning, and gets smarter over time. It clearly indicates whether a score is relatively high or low compared to other prospects: this algorithm never lets the Behavior Score exceed 100. You’ll always know that leads or contacts with a score near 100 have a high score./Le score de comportement d’Einstein, en revanche, s’applique à tous les prospects ayant des activités au cours de l’année écoulée, utilise l’apprentissage automatique et devient plus intelligent avec le temps. Il indique clairement si un score est relativement élevé ou faible par rapport à d’autres prospects: cet algorithme ne laisse jamais le score de comportement dépasser 100. Vous saurez toujours que les prospects ou les contacts avec un score proche de 100 ont un score élevé.
Based on its analysis, Einstein automatically adjusts a prospect’s score. This score is not merely a summary of all-time activities, but a more advanced calculation that takes into account things like recency and frequency of engagement. /Sur la base de son analyse, Einstein ajuste automatiquement le score d’un prospect. Ce score n’est pas simplement un résumé des activités de tous les temps, mais un calcul plus avancé qui prend en compte des éléments comme la récence et la fréquence d’engagement.
Einstein Behavior Score doesn’t replace the Pardot prospect score. Since the two scores are calculated differently, you may find value in using both scoring models. /Le score de comportement d’Einstein ne remplace pas le score de prospect Pardot. Étant donné que les deux scores sont calculés différemment, vous pouvez trouver un intérêt à utiliser les deux modèles de notation.
Einstein Lead Scoring
If Einstein Behavior Scoring tells you how interested a lead or contact is in your business, Einstein Lead scoring tells you how interested your business should be in a lead. /Si Einstein Behavior Scoring vous indique à quel point un prospect ou un contact est intéressé par votre entreprise, le score Einstein Lead scoring vous indique à quel point votre entreprise devrait être intéressée par un prospect.
Einstein Lead Scoring looks at your company’s past leads, including any custom fields, to find patterns in your successful lead conversion history. Einstein Lead Scoring then determines which of your current leads fit your success patterns best. Each lead receives a score indicating how well it fits your patterns, along with insights about which of the lead’s fields affect its score most. /Einstein Lead Scoring examine les anciens prospects de votre entreprise, y compris les champs personnalisés, pour trouver des modèles dans votre historique de conversion de prospects réussie. Einstein Lead Scoring détermine ensuite lequel de vos prospects actuels correspond le mieux à vos modèles de réussite. Chaque prospect reçoit un score indiquant dans quelle mesure il correspond à vos modèles, ainsi que des informations sur les champs du prospect qui affectent le plus son score.
Seasoned Pardot users will recognize its similarities to letter grading in Pardot. The Einstein score differs in that it’s numeric, unique to lead records, and is powered by artificial intelligence instead of manually configured automation tools. When used in tandem with Einstein Behavior Scoring, Lead Scoring prioritizes best-bet leads for sales users. /Les utilisateurs chevronnés de Pardot reconnaîtront ses similitudes avec le classement des lettres dans Pardot. Le score Einstein diffère en ce qu’il est numérique, unique aux enregistrements de leads, et est alimenté par l’intelligence artificielle au lieu d’outils d’automatisation configurés manuellement. Lorsqu’il est utilisé en tandem avec Einstein Behavior Scoring, le Lead Scoring donne la priorité aux meilleurs prospects pour les utilisateurs commerciaux.
Customers with Pardot Einstein, Sales Cloud Einstein, or HVS licenses have access to Einstein Lead Scoring; it is not unique to Pardot. Learn more about it in the Prioritize Leads with Einstein Lead Scoring project. /Les clients disposant de licences Pardot Einstein, Sales Cloud Einstein ou HVS ont accès à Einstein Lead Scoring; ce n’est pas propre à Pardot. Pour en savoir plus, consultez le projet Prioritize Leads with Einstein Lead Scoring.
Einstein Campaign Insights /Informations sur la campagne Einstein
Einstein Campaign Insights helps marketers understand the factors that drive campaign performance without having to manually sift through and cross-reference reams of data. For example, insights might showcase which personas or geographical regions are most engaged so marketers can optimize their campaigns over time by tailoring emails to those types of prospects or planning events in those regions. These insights can also highlight campaigns that aren’t successful and ultimately uncover new audiences that could be relevant for future campaigns. /Einstein Campaign Insights aide les spécialistes du marketing à comprendre les facteurs qui stimulent les performances de la campagne sans avoir à passer au crible et à croiser manuellement des rames de données. Par exemple, les informations peuvent montrer quelles personnes ou régions géographiques sont les plus engagées afin que les spécialistes du marketing puissent optimiser leurs campagnes au fil du temps en adaptant les e-mails à ces types de prospects ou en planifiant des événements dans ces régions. Ces informations peuvent également mettre en évidence les campagnes qui n’ont pas abouti et finalement découvrir de nouvelles audiences qui pourraient être pertinentes pour les campagnes futures.
Einstein Campaign Insights can be found in two places. /Einstein Campaign Insights se trouve à deux endroits.
- The Einstein Insights component on the Lightning home page /Le composant Einstein Insights sur la page d’accueil de Lightning
- In the Einstein Campaign Insights page on the Campaign record home page in Lightning /Dans la page Einstein Campaign Insights sur la page d’accueil de l’enregistrement de campagne dans Lightning
Looking at past campaigns, Einstein uses data related to activity, engagement, content, and audience characteristics to provide real-time insights on currently running campaigns. If you already look to past campaigns to determine how to structure your future campaign strategy, your job just got easier! Einstein applies machine learning algorithms to generate those insights for you, determining current campaign engagement level and opportunities for boosting engagement. /En examinant les campagnes précédentes, Einstein utilise des données liées à l’activité, à l’engagement, au contenu et aux caractéristiques d’audience pour fournir des informations en temps réel sur les campagnes en cours d’exécution. Si vous regardez déjà les campagnes passées pour déterminer comment structurer votre future stratégie de campagne, votre travail devient plus facile! Einstein applique des algorithmes d’apprentissage automatique pour générer ces informations pour vous, en déterminant le niveau d’engagement actuel de la campagne et les opportunités de stimuler l’engagement.
Einstein Attribution
The idea behind Einstein Attribution is that you take a helpful tool like Campaign Influence and apply Einstein’s intelligent modeling and analysis to it. Instead of choosing a model before you start reporting or manually entering contact roles on an opportunity, Einstein Attribution scans existing campaigns and finds the patterns that emerge. /L’idée derrière Einstein Attribution est que vous utilisez un outil utile comme Campaign Influence et que vous lui appliquez la modélisation et l’analyse intelligentes d’Einstein. Au lieu de choisir un modèle avant de commencer à créer des rapports ou de saisir manuellement les rôles de contact sur une opportunité, Einstein Attribution analyse les campagnes existantes et trouve les modèles qui émergent.
We use your company’s historical data to generate an AI-driven campaign influence model that assigns conversion credit across the available marketing touchpoints. Einstein shows you which campaigns are most effective at generating pipeline, so that you can make better decisions about where to invest your marketing resources. /Nous utilisons les données historiques de votre entreprise pour générer un modèle d’influence de campagne basé sur l’intelligence artificielle qui attribue un crédit de conversion à travers les points de contact marketing disponibles. Einstein vous montre quelles campagnes sont les plus efficaces pour générer un pipeline, afin que vous puissiez prendre de meilleures décisions sur l’endroit où investir vos ressources marketing.
The upshot is, Einstein Attribution can analyze more data and provide more accurate insights than the rules-based attribution models you may be using now. /Le résultat est qu’Einstein Attribution peut analyser plus de données et fournir des informations plus précises que les modèles d’attribution basés sur des règles que vous utilisez peut-être actuellement.
Einstein Attribution results are available in the following areas. /Les résultats de l’attribution Einstein sont disponibles dans les zones suivantes.
- The Campaign Influence related list on campaign and opportunity Lightning pages /La liste associée Campaign Influence sur les pages Lightning de campagne et d’opportunité
- B2B Marketing Analytics app, Multi-Touch Attribution dashboard /Application B2B Marketing Analytics, tableau de bord Multi-Touch Attribution
- Salesforce Reports /Rapports Salesforce
- Salesforce API /API Salesforce
How Does Einstein Attribution Differ from Campaign Influence? /En quoi l’attribution Einstein diffère-t-elle de l’influence de la campagne?
In the past, Salesforce and Pardot have offered rules-based attribution models that used predefined formulas and conversion credits. Even Customizable Campaign Influence requires sales and marketing users to make educated guesses about how influential a campaign has been. /Par le passé, Salesforce et Pardot ont proposé des modèles d’attribution basés sur des règles qui utilisaient des formules prédéfinies et des crédits de conversion. Même l’influence de campagne personnalisable nécessite que les utilisateurs des ventes et du marketing fassent des suppositions éclairées sur l’influence d’une campagne.
Einstein Attribution is a sophisticated algorithmic attribution model. It uses a scientific approach that provides output predictions built on your historical data and its AI-driven models. The model determines which touchpoints are the most influential in the customer journey, so that you get more accurate conversion data. /Einstein Attribution est un modèle d’attribution algorithmique sophistiqué. Il utilise une approche scientifique qui fournit des prédictions de sortie basées sur vos données historiques et ses modèles basés sur l’IA. Le modèle détermine quels points de contact sont les plus influents dans le parcours client, afin que vous obteniez des données de conversion plus précises.
Now you’re ready to enable any or all of the four components of Einstein for Pardot and enjoy the dynamic insights they provide for both marketing and sales users. /Vous êtes maintenant prêt à activer tout ou partie des quatre composants d’Einstein for Pardot et à profiter des informations dynamiques qu’ils fournissent aux utilisateurs du marketing et des ventes.
