Sebastian Eßling
12. Januar 2026

Einstein Next Best Action: Kontextbasierte Empfehlungen direkt in Salesforce

Beitragsbild | Einstein Next Best Action

Salesforce Einstein Next Best Action kann Ihre Kundeninteraktion nicht nur personalisieren, sondern in Echtzeit passende Handlungsempfehlungen liefern. Komplexe Daten werden intelligent analysiert und in konkrete Vorschläge für Vertrieb, Service und Marketing umgesetzt. Erfahren Sie, wie Unternehmen mit dieser KI-Lösung Effizienz steigern, Entscheidungen standardisieren und Kundenbindung nachhaltig verbessern können.

Was ist Einstein Next Best Action?

Einstein Next Best Action (ENBA) liefert personalisierte Handlungsempfehlungen direkt im Salesforce-System. Die Vorschläge passen sich dem Nutzer, dem aktuellen Datensatz und dem jeweiligen Kontext an – alles in Echtzeit und ohne externe Tools.

Aktionen wie „Plan aktualisieren“ oder „Check-in-Anruf“ werden im Einstein-Empfehlungsgenerator (Einstein Recommendation Builder) definiert, während Flows oder Apex-Logik steuern, was beim Anklicken passiert. So lassen sich Bildschirmflüsse starten, Benachrichtigungen senden oder Felder automatisch aktualisieren.

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Die Funktion lässt sich mit Einstein Prediction Builder kombinieren, um KI-basierte Vorhersagen wie Abwanderungsrisiko oder Kundenwert in die Empfehlungen einzubeziehen. Ziel ist es, die jeweils optimale Handlung zum richtigen Zeitpunkt vorzuschlagen, für Mitarbeiter ebenso wie für Kunden, und Prozesse effizienter und zielgerichteter zu gestalten.

Was für Funktionen hat ENBA?

Salesforce Einstein Next Best Action kombiniert drei zentrale Komponenten, um personalisierte Empfehlungen in Echtzeit bereitzustellen und Geschäftsprozesse zu optimieren:

  • Einstein-Empfehlungsgenerator (Einstein Recommendation Builder): Erstellt die Vorschläge, die Nutzern angezeigt werden. Jede Empfehlung enthält ein Label, optional eine Beschreibung, eine Kategorie zur Gruppierung und die definierte Aktion. Aktionen können einen Flow starten, Datensätze aktualisieren, zu URLs weiterleiten oder über Apex individuell gestaltet werden.
  • Aktionsstrategien: Steuern, welche Empfehlung wem und wann angezeigt wird. Mit Flow-Builder lassen sich Entscheidungszweige, Filter, Prioritäten und Kategorisierungen festlegen. Das System prüft automatisch Nutzerrolle, Datensatzbedingungen, bisherige Interaktionen und Prioritäten, sodass nur relevante Vorschläge erscheinen.
  • Flows: Lösen die Aktionen beim Anklicken der Empfehlungen aus. Bildschirmflüsse decken die meisten Standardfälle ab, während Apex komplexere Prozesse wie API-Integration oder Echtzeitberechnungen ermöglicht. Mit Variablen wie „IsRecommendationAccepted“ können Aktionen flexibel verzweigen und die Empfehlung wird Teil einer intelligenten Automatisierungs-Engine.

Dieses Zusammenspiel sorgt dafür, dass Empfehlungen personalisiert und direkt umsetzbar sind, die Entscheidungsfindung unterstützt wird und Geschäftsprozesse effizienter gestaltet werden können.

Salesforce Einstein Next Best Action einrichten

Salesforce ENBA lässt sich in wenigen Schritten einrichten, um personalisierte Empfehlungen direkt im täglichen Workflow nutzbar zu machen:

  • Empfehlungen erstellen: Aktionen definieren, die angezeigt werden sollen, inklusive Titel, Beschreibung, Kategorie und Flow- oder URL-Verknüpfung. Empfehlungen können manuell, importiert oder AI-gestützt erzeugt werden.
  • Strategielogik entwickeln: Mit Flow Builder festlegen, welche Empfehlungen wann und wem angezeigt werden. Filter, Prioritäten, Entscheidungslogik und Limits sorgen für relevante Vorschläge.
  • Empfehlungen platzieren: ENBA-Komponente auf Lightning-Seiten, Experience Cloud oder Dashboards einfügen, um Empfehlungen im richtigen Kontext anzuzeigen.
  • Testen: Strategien mit realen Datensätzen prüfen, Reaktionspfade und Ladezeiten kontrollieren.
  • Überwachen und optimieren: Analysieren, welche Empfehlungen genutzt werden, Prioritäten anpassen und Strategien verbessern.

So lässt sich ENBA effizient nutzen, um personalisierte, datengestützte Entscheidungen in Salesforce zu unterstützen.

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Vorteile

Salesforce Einstein Next Best Action unterstützt dabei, Prozesse zu optimieren und personalisierte Empfehlungen effizient bereitzustellen:

  • Personalisierte Kundeninteraktionen: Das System berücksichtigt Kundenhistorie, aktuelles Verhalten und Status, um gezielte Aktionen vorzuschlagen. So werden Support- und Vertriebserlebnisse individuell und skalierbar gestaltet.
  • Effizienzsteigerung für Teams: ENBA kann Mitarbeiter entlasten, indem es einmal definierte Logik auf zahlreiche Datensätze und Benutzer anwendet. Dadurch müssen weniger Informationen manuell recherchiert oder Entscheidungen ad hoc getroffen werden.
  • Flexibilität und schnelle Anpassungen: Die Logik wird über Flows gesteuert, wodurch Änderungen ohne Programmieraufwand oder Entwicklerressourcen möglich sind.
  • Standardisierte Entscheidungsprozesse: Alle Teammitglieder folgen derselben Logik, wodurch konsistente Ergebnisse und Governance unabhängig von der Teamgröße gewährleistet werden.

Praxisbeispiele und Anwendungen

ENBA ermöglicht es Unternehmen, Kundenservice, Vertrieb und Marketing datenbasiert und automatisiert zu unterstützen. Die folgenden Praxisbeispiele zeigen konkrete Anwendungen im Alltag:

  • Im Kundenservice können Agenten durch ENBA sofort passende Lösungsvorschläge erhalten, z. B. Upgrades, Problemlösungen oder proaktive Hinweise zu Vertragsverlängerungen, basierend auf aktuellen Kundendaten und vorherigen Interaktionen.
  • Im Vertrieb schlägt ENBA automatisch die nächsten Schritte vor, wie Follow-up-Anrufe, Angebotsaktualisierungen oder Cross-Selling-Möglichkeiten, abhängig von der Phase im Verkaufsprozess und der Historie des Leads.
  • Marketingkampagnen lassen sich dynamisch steuern: Verhalten auf Webseiten, vergangene Käufe und Interaktionen mit Newslettern lösen automatisch individuell zugeschnittene Angebote oder Nachrichten aus, ohne manuelles Eingreifen.

Ausblick

Salesforce Einstein Next Best Action kann Prozesse effizienter und Entscheidungen gezielter unterstützen. Empfehlungen passen sich in Echtzeit an Nutzer, Kontext und Datensatz an und lassen sich direkt umsetzen. So steigert ENBA sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Produktivität Ihres Unternehmens.

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Sebastian Eßling

Sebastian Eßling

Mein Name ist Sebastian Eßling und ich bin Bereichsleiter Digitalisierung von Vertriebs- und Serviceprozessen bei der mindsquare AG. Seit mehr als 10 Jahren unterstütze ich Kunden aus den verschiedensten Branchen, wie z. B. aus der Branche Fördertechnik oder aus dem Großhandel erfolgreich bei der Optimierung von Vertriebs- und Serviceprozessen.

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