Tableau Next 正用 AI 能动型分析重新定义 BI 商业智能，让企业真正把数据变成实际行动。而 Salesforce 始终将自己当作产品的“首位用户”（Customer Zero），这种做法与其企业价值观一致，强调建立信任、帮助客户取得成功，并确保创新始终安全、稳定、前沿，能够带来最大的价值。

为此，Salesforce 的营销、客户成功和销售团队不仅尝试了 Tableau Next，更用它构建了真正的智能分析解决方案，让 AI 真正发挥作用。

无论是为销售人员推送个性化、有针对性的洞察，还是提前发现客户健康的预警信号，或者用数据驱动指导管理层行动，都让工作变得更智能。每个层级的决策都变得更快、更明智。

更关键的是，这些解决方案不仅在 Salesforce 内部应用，更能成为各类场景的可复制模板，展示了智能分析如何提升每一次业务互动，让 Salesforce 的每一位员工、每一位客户都能做出更好的决策。

从数据到活动优化：营销决策更明智

要真正理解营销对销售业绩的实际贡献，其实一直都很复杂。

归因分析需整合来自不同渠道的数据，还要用到“营销驱动线索”（MDP）这样细致的定义，最后还要把这些数据转化为业务人员能直接用的洞察。

过去，这些工作往往非常耗时，而且还得依靠专门的数据分析师来完成。现在，Salesforce 营销分析团队决定用 Tableau Next 来改变这种现状。

这个方案基于 Salesforce 平台搭建，集成了 Agentforce，拥有统一的数据层和标准的数据语义。Tableau Next 能为各行各业、每一位用户，在日常工作中随时提供个性化、场景化、可直接行动的洞察，非常适合解决这样复杂的问题。

》Tableau Next 助力营销流程中即时查看并用好洞察

Tableau Next 不仅重新定义了数据分析体验，还支持将 AI 融入到分析的每个环节。借助这些能力，Salesforce 营销分析团队打造出了 Marketing Cockpit（营销驾驶舱），具体包括：

• 01 数据基础：首先把 Salesforce 里的销售和营销数据导入 Tableau，数据被整理、清洗，然后连接到 Data Cloud，所有数据被统一整合，让数据更容易用于分析和报表。

• 02 仪表板和对话式分析：这些数据被可视化到 Marketing Cockpit 仪表板里，并接入了 Agentforce，让用户可以用自然语言提问，获得答案。

• 03 语义建模：工程团队用 Tableau Semantics 建立了统一的数据语义模型，把像 MDP（营销驱动线索）这样的核心指标进行了标准化，把数据和元数据打通，让 AI 拥有更丰富的业务语境。

有了这样的数据基础后，团队用 Concierge 功能做了多种测试，既有宽泛问题（比如“展示本季度按业务单元 OU 统计的 MDP”），也有具体问题（比如“本季度哪些产品推动了美洲区账户的商业 MDP？”）。

图示：Tableau Next 中的 Marketing Cockpit 仪表板，展示了蓝色条形图和 Agentforce 提供的 AI 洞察，帮助分析营销表现。

》实际成效

借助 Tableau Next，市场人员无需再等分析师回复问题，可以直接用对话方式，随时获得基于可靠语义模型的即时洞察。最棒的是：

• 市场团队节省了原本用在翻找报表、浏览仪表板上的大量时间；

• 而分析师也不用再被各种临时问题缠住手脚，有更多精力去做更深入、更有价值的分析，让他们的影响力进一步扩大；

• 管理层也能比以前更快地了解归因和 MDP 数据，做出更明智、数据驱动的决策。

这套营销驾驶舱方案，就是智能分析如何改变营销效果的模板，让洞察变得触手可及、易于行动、值得信赖，并能覆盖整个业务团队。

从数据到客户成功：提升客户健康度

客户成功评分（CSS）能让客户成功经理（CSM）快速了解客户账户的健康状况。就像医生做诊断一样，CSS 会综合评估产品使用情况、技术状况、客户成熟度等多个方面。

在 Salesforce 内部，评分体系会参考近 200 个信号，内容涵盖了从使用的许可证数量到参加 Salesforce 活动的各种数据。

但一直以来，最大的问题就是很难高效地快速找到合适的客户数据。CSM 们往往要不停地切换过滤器、翻找各种传统仪表板，或者去指定的 PPT 里搜寻信息，非常繁琐。

Salesforce 的客户成功管理团队希望简化这种体验，彻底改变 CSM 每天查看和分析数据的方式。为此，他们用 Tableau Next 和 Agentforce 打造了解决方案，让客户成功经理可以获得更加个性化、有针对性和智能的洞察。

》Tableau Next 助力客服团队实时对话，了解账户健康状况

现在，借助 Tableau Next 里的 Agentforce，客户成功管理团队打造了一个全新的应用场景，帮助客户成功经理（CSM）用全新方式与客户数据互动，让他们能更快、更聪明地做决策，提升客户账户健康。

具体来说，团队是这样实现账户健康管理的：

• 01 数据基础：团队把 Salesforce 里的客户账户数据导入 Tableau，连接到 Data Cloud，形成了一个统一、可信的洞察数据源。这样，无论每位 CSM 在哪里工作，都能看到一致的数据，获取相同的分析结果。

• 02 仪表板和对话式分析：团队在 Tableau Next 里建立了整体账户健康仪表板，把客户健康状况和评分数据一目了然地展示出来。通过内置的 Agentforce 分析能力，CSM 可以突破传统仪表板的限制，直接用自然语言提问，获得有场景、有针对性的洞察，还能看到个性化的可视化图表，并收到主动推送的预警，了解分数的变化趋势和背后的原因。这些回答会以相关洞察、定制化可视化和主动提醒的形式呈现，让 CSM 能够全方位了解客户健康变化。

• 03 语义建模：方案的核心是 Tableau Semantics，这是一个由 AI 驱动的语义层，把原始数据和 AI 智能助手连接起来。通过嵌入丰富的业务语境，Tableau Semantics 保证了输出的分析结果既准确，又有管理规范，还能直接落地，让 CSM 既信得过，又用得上。

这个 CSM 解决方案，不只是提升了原有 Tableau 内部仪表板的数据价值，更重要的是把可执行的洞察直接带到实际工作中，大大加快了获取洞察的速度，让 CSM 更深入理解客户数据。通过这种方式，把个性化、可执行的信息直接融入到每个人的工作流里，效率和价值都更高。

图示：Tableau Next CSS 仪表板，展示了蓝绿紫色条形图和 Agentforce 关于账户健康的智能洞察。

》实际成效

有了 Agentforce 驱动的 Tableau Next，客户成功经理（CSM）无论是否懂数据分析，都能用业务语言直接获取关于 CSS 和账户健康的可执行洞察。不管是谁在提问，大家看到的都是同样标准、可靠的分析结果，满足各种分析需求。

另外，还有一个额外的好处是：客户成功经理可以在 Slack 或动态仪表板里直接分享这些答案，随时获得同事的反馈和评论。他们节省了原本要花在生成报表和表格上的大量时间。

对于整个公司来说，可以快速了解客户成功评分，清楚掌握客户是如何通过 Salesforce 实现价值，并能更聪明地做出提升客户健康的决策，实现大规模优化。

从数据到随时行动：让销售洞察变成策略

在日常工作中，销售人员和管理层总是希望能马上获得答案。但实际情况是，数据散落在各种图表、表格和不同系统里，要快速读懂并提炼出洞察其实很费时，也需要一定的专业能力。

Salesforce 的销售团队也一样。他们需要跟踪年度合同金额、销售线索生成、客户经理的参与和业绩表现等关键指标，同时还要知道下一步做法，这对经常在外奔波的销售来说难度倍增。

为此，销售分析团队专门做了一个应用案例，结合 Tableau Next 和 Agentforce，还有像 Concierge智能分析助手，把真正有用、能改变工作的智能分析带进了销售团队。

》Tableau Next 助力销售随时基于洞察做出行动

Tableau Next 把智能分析带入了销售团队，无论是销售人员还是管理层，都可以随时向数据提问，并获得结合自己业务场景的可靠答案。

这些数据驱动型洞察会通过 Agentforce 强化的定制化仪表板呈现，帮助销售团队更好地实现目标，比如快速锁定重点机会、发现账户空白点，并及时回答这些关键问题：

• 当前有多少销售机会

• 总的销售漏斗价值是多少

• 调整成“成交概率”后的加权漏斗数据

• 各销售机会分别处在哪个阶段

• 各行业的销售漏斗情况如何

在 Salesforce 移动端应用和 Slack 里，销售分析团队是这样搭建数据跟踪工具的：

• 01 数据基础：有了 Tableau Next，销售分析团队能把 Salesforce 原始数据转化为可行动的洞察，并无缝连接到 Data Cloud。像年度合同金额（ACV）、线索生成（PG）、客户经理参与度（AE participation）等关键指标不仅能被跟踪，还能转化为有意义的信息，帮助企业更快、更聪明地做决策。

• 02 仪表板和对话式分析：这些洞察直接融入日常工作流，比如在 Salesforce 移动端应用里，销售人员可以用自然语言直接询问 Agentforce 各种销售指标，比如 ACV 趋势和异常点等。这样的智能分析体验让管理层无论身处何地，都能第一时间发现亮点，马上采取行动，比如规划下季度漏斗，或者直接在手机上对销售人员进行指导。

• 03 语义建模：工程团队用 Tableau Semantics 建立了统一的数据语义模型，把 AE 参与度、线索生成等指标都做了标准化，保证每次查询都用的是可信的数据源。

图示：语义层让销售数据融合了业务知识，驱动出更精准、相关的洞察。现在，销售人员和管理层都能用统一的定义，结合自己的账户、地区、行业等实际业务场景，获得定制化的答案。图中展示了三个手机屏幕，显示 Tableau 柱状图和 Agentforce 关于销售业绩的洞察。

》实际成效

Tableau Next 原生支持与 Slack 集成，销售管理层可以直接在频道、私聊或协作白板中分享实时的指标和仪表板，大家可以一起讨论、参考，轻松复制好的做法。由于它是基于深度整合的 Salesforce 平台搭建的，所有这些功能都可以随时随地在手机上完成。

这些 Salesforce 销售团队的案例只是其中一部分，客户完全可以用同样的方式，让自己的销售人员获得个性化、精准的洞察，做出更聪明的决策，达成甚至超越业绩目标。

Tableau 的独特之处

上述这些“Customer Zero”应用示例，展示了 Tableau Next 如何释放 AI 驱动的商业智能，成为智能分析领域的新标杆。在 Salesforce 及 Tableau 的客户看来，它真正实现了“数据到行动”，彻底改变了业务的运行方式。

有了 Tableau Next，想要用好仪表板再也不需要数据分析方面的专业技能，只要能用自然语言提问就行。

在 Agentforce 和 Tableau Semantics 的可信语义层加持下，企业里的每个人都能在自己的工作流中获得个性化、有业务语境的智能洞察。客户也可利用这些受信任、受管控的业务知识，充分发挥 AI 智能助手的价值，让整个团队都用得上智能分析。

同时，无论是营销、客户成功还是销售团队，这些创新都说明 Tableau Next 能推动智能化企业建设，提供可执行的智能信息，让大家做决策更快更聪明，让人驱动的数据分析变得更强大，也让数据驱动的工作更容易扩展、更有价值。

Tableau Next 的到来，不仅为企业数据分析带来了更强大的平台能力，也让智能分析真正融入日常业务。

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