22.09.2022

Dreamforce 2022: Salesforce hebt Personalisierung auf Echtzeit-Niveau

Salesforce stellte auf der Hausmesse Dreamforce seine Innovationen für seine Marketing-Softwareplattform Customer 360 vor. Wir berichten aus San Francisco
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Salesforce-Co-CEO Bret Taylor stellte bei der Dreamforce
Salesforce-Co-CEO Bret Taylor stellte bei der Dreamforce "Genie" vor | (c) Salesforce

Die Arbeit und der Wert von Daten für den Business-Erfolg standen in San Francisco im Fokus, wo sich 40.000 Besucher zur 20. Salesforce-Hauskonferenz Dreamforce trafen. Co-CEO Marc Benioff begrüßte seine Community-Mitglieder, genannt „Trailblazer“, zum ersten großen persönlichen Treffen nach der Pandemie. Co-CEO Bret Taylor sprach über die durch Corona stark gestiegene digitale Vernetzung – und die damit einher gehende Datenmenge. „Vernetzte Devices wie PCs und Smartphones erzeugen eine Masse an Daten, die sich aktuell alle drei Jahre verdoppelt“, so Taylor.

Die Anforderungen beim Umgang mit den Daten, etwa an Privatsphäre und Sicherheit, steigen – etwa wenn Unternehmen Kundendaten speichern. Eine neue Infrastruktur, genannt Hyperforce, soll die Lösung bieten. Hyperforce verspricht ethischen, sicheren und transparenten Umgang mit Daten – zum Beispiel haben Anbieter damit Überblick, wo die Server stehen, auf denen die Kundendaten gespeichert werden.

Salesforce stellt bei Dreamforce „Genie“ vor: Echtzeit hebt Personalisierung aufs nächste Level

Das Highlight der Keynote von Bret Taylor auf der Dreamforce war eindeutig die neue Echtzeit-Datenplattform Genie, die auf Hyperforce aufbaut. Mit Genie können Unternehmen aus dem Rohmaterial Daten Kundenerlebnisse gestalten. Ziel sind hier personalisierte Erlebnisse in den Bereichen Vertrieb, Service, Marketing und E-Commerce. „Es geht nicht nur um Daten, sondern um die Kunden. Wir können die Daten zusammenbringen und Privatsphäre dabei von vorneherein berücksichtigen. Das ändert CRM komplett, denn Genie ist die erste Echtzeit-CRM der Welt“, betonte Bret Taylor.

Genie bringt Echtzeit-Personalisierung mit. So soll das Feature etwa Produktempfehlungen erzeugen können, die auf nicht nur wie bisher historischen Transaktionsdaten basieren. Mit „Real-Time“ passt die Technologie in kürzester Zeit, praktisch Sekunden, Erlebnisse wie Empfehlungen auf das Kundenverhalten an – etwa darauf, welche Seiten der Kunde aktuell bestimmte Bereiche auf der Website besucht.

Genie unterstützt nicht nur E-Commerce, sondern die gesamte Customer 360-Plattform von Salesforce – praktisch eine Komplettlösung für CRM (Customer Relantionship Management) und Customer Experience.

Bessere Kundeninteraktionen ohne isolierte Daten

Laut Salesforce erwarten heute 71 Prozent der Kunden, dass jede Interaktion mit einem Unternehmen personalisiert ist. Die meisten Unternehmen hätten zwar Daten, praktisch das Rohmaterial für mehr Personalisierung, doch stehen bei der Nutzung Hürden wie doppelte oder isolierte Daten im Weg. Im Schnitt wären, 976 separate Anwendungen in einem Unternehmen im Einsatz. Folge: Oft sind 976 Versionen eines einzigen Kunden im Einsatz. Das führt zu unzusammenhängenden digitalen Erlebnissen.

Um ein möglichst relevantes Erlebnis zu bieten, müssen Unternehmen Datensilos aufbrechen. Salesforce Genie soll genau diesen Job übernehmen. Genie verbindet Daten aus der Cloud, On-Prem oder Streaming-Quellen in Minuten. Mit dem Real-Time Customer Graph entsteht so die oft zitierte „Single Source of truth“, eine zentrale Informationsquelle, die zum Beispiel Kundenwünsche verrät. Diese kann sich dynamisch, bei jeder Kundeninteraktion, wie einem Anruf beim Kundenservice, verändern. Jeder Kunde erhält sein eigenes Profil, das mit Echtzeit-Daten angereichert wird.

Genie wurde auf der Salesforce-Hausmesse Dreamforce präsentiert
Genie kann Datenpunkte über Kunden in Echtzeit von jedem System oder jeder Interaktion aufnehmen und die Basis für Marketing-Automatisierung liefern. | Screenshot

Besonders im Vertrieb findet aktuell eine Transformation statt. Mitarbeiter können sich bei der Akquise nicht mehr auf die persönliche Kommunikation verlassen. Die neue Plattform soll digitale Einblicke liefern. So können die Vertriebsmitarbeiter auf Kundenwünsche reagieren und haben gleichzeitig Einblick über die bisherigen Interaktionen mit dem Kunden. Das gesammelte Wissen soll den Weg für mehr Abschlüsse und Vertriebserfolg ebnen.

Die Marketing-Software Customer 360 kann dann Echtzeit Datenströme aufnehmen, speichern und mit Transaktionsdaten kombinieren. Genie enthält integrierte Konnektoren, die Daten aus allen Kanälen (Mobile, Web, APIs), Altdaten über MuleSoft und historische Daten einbeziehen, auch aus proprietären Data Lakes.

Kundenwünsche mit KI vorhersagen

Mit der Technologie soll es nicht nur möglich sein, dynamischer auf Kundenwünsche zu reagieren – sie soll sie vorausahnen. Dafür soll die hauseigene KI-Technologie Einstein sorgen. Salesforce gibt an, dass Einstein täglich über 175 Milliarden Vorhersagen generiert. Jetzt kann die KI-Technologie Vorhersagen für Personalisierung auf Basis von Echtzeitdaten liefern. Die neue Marketing-Automatisierung heißt Flow. Sie soll jeden Monat viele Stunden manueller Arbeit sparen und für bessere Personalisierung sorgen.

„Genie ist kein Produkt, sondern eine Plattform“, betonte Taylor in seiner Keynote auf der Dreamforce. Mit Partnerschaften soll Genie mit Daten, KI und Werbeinnovationen erweiterbar werden. Genie kann direkt auf die in Snowflake gespeicherten Daten zugreifen und umgekehrt.

Mit der Machine Learning Plattform Amazon SageMaker sollen Unternehmen und ihre Datenwissenschaftler das „Bring your own AI“-Konzept umsetzen können. So können neue KI-Modelle erstellt werden, die auf eigene Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind. Diese können dann in Echtzeit in Customer 360 genutzt werden.

First-Party-Werbung mit Amazon Ads und Meta soll neue, aber datenschutzsichere Integrationen für Werbeaktivierung und Einblicke möglich machen. Angetrieben werden sie durch First-Party-Daten von Genie. Ergebnis soll personalisiertes und effizienteres Marketing in Werbeanzeigen sein.

Produktivere Meetings mit Slack auf der Dreamforce vorgestellt

Ein Jahr nach der Slack-Übernahme zeigte Tamar Yehoshua, Chief Product Officer von Slack, auf der Dreamforce die neue Canvas-Funktion für den Messenger. Mit der neuen Funktion können Dokumente, Videos und Workflows direkt in Slack eingebettet werden. Teams können so ihre Materialien direkt in Konversationen sammeln und leicht zugänglich machen. Damit sollen Meetings mit Slack produktiver werden. Die Huddle-Funktion erleichtert schnelle Team-Meetings, jetzt jedoch mit Videos. In Zusammenarbeit können Teammitglieder auf der Slack Canvas-Oberfläche gemeinsam Notizen machen und dann im Team teilen. So werden Konzepte und kreativer Austausch produktiver.


Zum Autor

Stefan von Gagern arbeitet in Hamburg als Freelance Copywriter, Content Marketer und Tech Journalist. Er unterstützt B2B/B2C-Kunden wie Adobe, Amazon, Google, Enghouse, Sage, PayPal, Konversionskraft und Zavvy mit Content rund um Digitalisierung, Daten und Customer Experience. Komplizierte Themen aus dem Expertenjargon für die Zielgruppe einfach und lebendig zu machen, ist seine Spezialität – dass Content der wichtigste Motor für Kundenfreundlichkeit ist, sein Credo. 

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Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, in den SwissCAT+-Laboren am Campus Hönggerberg | (c) Martin Pacher

Wer auf den Hönggerberg im Norden Zürichs fährt, lässt die Stadt hinter sich. Der zweite Campus der ETH, entstanden ab 1961, liegt in ländlicher Umgebung, hier sind unter anderem die Departemente für Chemie, Physik und Materialwissenschaft zu Hause. Und hier, in den SwissCAT+-Laboren der Hochschule, lässt sich derzeit besichtigen, wie Forschung aussehen könnte, wenn nicht mehr der Mensch jeden einzelnen Handgriff macht.

In diesen Laboren übernehmen Roboter die Arbeit, die sonst Forschende beschäftigt: Sie hantieren mit Flüssigkeiten und Pulvern, bereiten Proben vor, testen sie und messen laufend die Ergebnisse. Das Bemerkenswerte daran ist aber nicht die Automatisierung selbst, sondern wer die Versuche plant: eine Künstliche Intelligenz. Die Software stammt vom Startup Atinary, das an der ETH keinen eigenen Standort hat, sondern mit der Technologieplattform SwissCAT+ zusammenarbeitet. Sie schlägt vor, welches Experiment als nächstes sinnvoll ist, lernt aus jedem Ergebnis und berechnet daraus den nächsten Schritt. Dieser Kreislauf läuft rund um die Uhr, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

„Ein Labor ist eine große Küche“

Wie soll man sich das vorstellen? Loïc Roch, Mitgründer und CTO von Atinary, greift im Gespräch mit brutkasten zu einem Alltagsbild: „Am Ende ist ein Labor eine große Küche. Wir liefern die Rezepte. Wir nutzen KI, um Rezepte zu erzeugen, die dann im Labor getestet werden.“ Das Ziel: möglichst schnell zum besten Rezept kommen. Denn jeder einzelne Versuch kostet Zeit, Material und Geld. Wer statt tausender Versuche nur ein paar Dutzend braucht, spart enorm.

Genau darauf ist die Software ausgelegt. Statt sich blind durch unzählige mögliche Kombinationen zu probieren, lernt das System mit jedem Experiment dazu und empfiehlt gezielt die vielversprechendsten nächsten Schritte. „Self-Driving Labs“ nennt Atinary das Prinzip, selbstfahrende Labore. Den Begriff hat sich das 2019 gegründete Unternehmen sogar markenrechtlich schützen lassen.

Loïc Roch, Co-founder und CTO von Atinary | (c) Martin Pacher / brutkasten

Den Bedarf für solche Werkzeuge begründet Roch mit einem unbequemen Befund: Forschung wird immer teurer und langsamer, es braucht immer mehr Zeit und Geld, bis Neues gefunden ist. Dazu kommt eine handfeste Vertrauenskrise: Roch verweist auf eine vielzitierte Befragung von rund 1.500 Forschenden, wonach ein Großteil daran scheitert, Experimente zu wiederholen, in der Chemie sind die Quoten besonders hoch. Das ist nicht nur für die Wissenschaft ein Problem: Ohne verlässliche Daten lässt sich auch keine verlässliche KI trainieren.

100 Jahre Forschung in sechs Wochen

Was das System kann, zeigt das Vorzeigeprojekt direkt vor Ort. Gemeinsam mit dem SwissCAT+-Team suchte Atinary nach dem besten Katalysator, also jenem Hilfsstoff, mit dem sich das Treibhausgas CO₂ in Methanol umwandeln lässt, einen Ausgangsstoff für nachhaltige Treibstoffe. Laut Atinary kamen dafür mehr als 20 Millionen mögliche Kombinationen infrage. Das Ergebnis wurde in einem Fachjournal publiziert: In sechs Wochen wurden 144 Katalysator-Kandidaten hergestellt und getestet, mit minimalem menschlichem Zutun. Die Zahl, mit der Atinary seither wirbt, ist eindrucksvoll: eine 1000-fache Beschleunigung, umgerechnet 100 Jahre Katalyse-Forschung in nur sechs Wochen. SwissCAT+-Chef Paco Laveille, der die Umsetzung an der ETH verantwortet, bestätigt beim Besuch die Größenordnung: von Jahren an Forschung hinunter zu Wochen.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Beim konkreten Nutzen für Firmenkunden hält sich Roch hingegen zurück, aus einem strukturellen Grund: „Wir sind ein Dienstleister. Wir sehen den generierten Mehrwert nicht, und die Kunden wollen ihn nicht teilen.“ Das habe auch mit Sicherheitsanforderungen zu tun, ergänzt das Unternehmen: Angaben zum erzielten Return on Investment erhalte Atinary dann, wenn Kunden sie von sich aus teilen — teils münde das in gemeinsame Publikationen.

Die einzige konkrete Zahl, die er im Gespräch nennt, stammt aus einer gemeinsamen Publikation mit dem Aromen- und Duftstoffkonzern dsm-firmenich: Dort konnte der Einsatz eines teuren Edelmetalls so stark reduziert werden, dass dessen Kostenanteil um rund 95 Prozent sank. Es sei nicht die einzige gemeinsame Veröffentlichung mit Kunden, betont das Unternehmen — weitere gebe es etwa mit dem Pharmakonzern Takeda.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Auch ein aktueller gemeinsamer Blogbeitrag von AWS und Atinary liefert Anhaltspunkte. Ein Manager von Takeda wird dort mit der Aussage zitiert, eine Optimierung habe mit dem selbstfahrenden Ansatz rund eine Woche gedauert, verglichen mit ein bis zwei Monaten auf dem herkömmlichen Weg. Am MIT wiederum löste ein Forschungsteam mit der Software eine knifflige Aufgabe aus der Solarzellenforschung in nur 25 Versuchen, innerhalb einer strikten Frist von vier Wochen. Und über das eigene Labor, das Atinary heuer in Boston eröffnet hat, heißt es: Es erzeuge in einer Woche mehr Versuchsdaten, als ein Doktorand in fünf Jahren produziert.

Bezahlter Pilot, Lizenz pro Arbeitsplatz

Wirtschaftlich steht Atinary noch am Anfang. Das Unternehmen befindet sich in der Seed-Phase, öffentlich auffindbar sind laut Roch rund zehn Millionen an bisheriger Finanzierung, eingesammelt über Venture Capital, Family Offices und Förderungen. Als Nächstes peilt er eine Series A an. Das Wachstumskapital dafür werde voraussichtlich aus den USA kommen: „Der Ansatz ist in Europa und den USA sehr unterschiedlich.“

Paco Laveille, Managing Director, SwissCAT+ East, ETH Zurich | (c) Martin Pacher / brutkasten

Verdient wird über Software-Lizenzen, abgerechnet pro Arbeitsplatz. Am Anfang steht ein dreimonatiger, bewusst kostenpflichtiger Testlauf. „Wenn der Pilot nicht bezahlt ist, stecken die Kunden nicht die Ressourcen hinein, um ihn richtig zu testen“, sagt Roch. Dass er mit diesem Modell Geld liegen lässt, räumt er offen ein: Eine Beteiligung am geschaffenen Wert wäre lukrativer, scheitert aber daran, dass die Kunden diesen Wert eben nicht offenlegen.

Die Kundschaft kommt bisher vor allem aus der Pharmabranche, die laut Roch am ehesten bereit ist, Neues zu riskieren; der Rest der Industrie folge dann. Einsatzfelder gibt es aber quer durch: Lebensmittel, Duftstoffe, Materialforschung, grüne Energie, und gemeinsam mit Stanford sogar Zelltherapien gegen Krebs. Umsatz machen vor allem Konzerne. Mit Universitäten arbeitet Atinary eng zusammen, weil sich dort Ergebnisse veröffentlichen lassen, sie werden so zu Botschaftern der Technologie. Auch KMU zählen zu den Kunden, das jüngste sei erst vor wenigen Tagen dazugekommen. Die Arbeitsteilung im Unternehmen: Das Entwicklerteam sitzt bei Roch in Lausanne, das eigene Labor steht in Boston, dort, wo die großen Pharma-Forschungszentren angesiedelt sind.

„Fast jeden zweiten Tag ein neues Startup“

Beim Thema Konkurrenz wird Roch deutlich: Der Bereich „AI for Science“ ziehe derzeit massiv Gründungen an, fast jeden zweiten Tag komme ein neues Startup dazu. Gefährlich sei daran vor allem eines: Mit den heutigen KI-Werkzeugen lasse sich sehr schnell ein beeindruckender Prototyp bauen, der Kunden begeistert. „Unter der Haube ist das aber kein produktionsreifer Code, der bei einem Großunternehmen laufen kann.“ Atinary sieht er im Vorteil, weil man seit 2019 das gesamte Paket aufgebaut habe: die Anbindung an die Laborgeräte, das eigene KI-Training, die Anwendungen und die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit durch den eigenen Beirat. Dazu kommt laut Unternehmen ein Netzwerk an Technologiepartnern, darunter AWS, ABB Robotics, Agilent, Bruker, Chemspeed und Mettler-Toledo. Im wissenschaftlichen Beirat sitzt unter anderem der MIT-Chemiker Stephen Buchwald — im Bostoner Labor optimiert Atinary nach eigenen Angaben ausgerechnet die nach ihm benannte Buchwald-Hartwig-Reaktion.

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zugleich beobachtet er seit heuer einen Umschwung im Markt: Kunden dächten zunehmend in einer Wettlauf-Logik. Wer die Technologie nicht als Erster einsetze, riskiere, dass es die Konkurrenz tut. Und wenn diese in Wochen schafft, wofür man selbst Jahre braucht, sei der Rückstand kaum aufzuholen.

Die größte Hürde ist der Mensch

Und was bremst die Verbreitung? Nicht die Technik, sagt Roch, sondern der Mensch. „Der Wissenschaftler im Labor ist oft seit 15, 20 Jahren dort. Wenn man ihm sagt: Wir können deine Forschung um den Faktor zehn oder hundert beschleunigen, sagt er: Nein. Ich kenne mein Fach besser als irgendein Algorithmus.“ Es sei dabei weniger mangelndes Vertrauen, die Technologie werde schlicht als Bedrohung für den eigenen Job empfunden. Christoph Schnidrig von AWS ergänzt: Dieses Muster kenne man von jeder Technologiewelle, von der Einführung der Cloud bis zur KI in der Softwareentwicklung. Rochs Haltung dazu: Jobs würden sich verändern, aber nicht verschwinden. „Am Ende ist es ein Werkzeug. Der Mensch bleibt am Steuer.“

(c) Martin Pacher / brutkasten

Zum Vertrauen gehört auch die Datenfrage, schließlich legen die Kunden ihr wertvollstes Gut, ihre Forschungsdaten, in die Plattform. Die läuft vollständig auf der Cloud von AWS. Roch verweist auf Prüfungen, Audits und Sicherheitstests; personenbezogene Daten würden praktisch keine gespeichert, schon gar keine Patientendaten, dafür sei man in der Forschung viel zu früh angesetzt. Auch deshalb sieht er im EU AI Act derzeit kein Hindernis: In Kundengesprächen sei die Regulierung bislang schlicht kein Thema gewesen.

Auszeichnung vom Weltwirtschaftsforum

Während brutkasten mit Roch in Zürich spricht, befindet sich sein Mitgründer, CEO Hermann Tribukait, gerade im chinesischen Dalian, um dort den Technology-Pioneer-Award des Weltwirtschaftsforums entgegenzunehmen. Zu den früheren Preisträgern der Auszeichnung zählen Roch zufolge Namen wie Google, Dropbox und Airbnb. Preisgeld gibt es keines, der Wert liege im Zugang zum Netzwerk des Forums und zu Entscheidungsträgern großer Unternehmen. Kunden in China hat Atinary übrigens keine, und das dürfte vorerst so bleiben: Als in den USA registriertes Unternehmen sei das Geschäft mit chinesischen Firmen „wegen der Geopolitik sehr heikel“.

Gefragt nach dem Blick fünf Jahre voraus, skizziert Roch eine Vision, die er ausgerechnet am Vorbild seines Cloud-Partners entwirft: Labore, die wie Rechenleistung aus der Cloud abrufbar sind, weltweit vernetzt, mit einer übergeordneten KI, die Erkenntnisse zwischen Forschungszentren auf verschiedenen Kontinenten austauscht.

Den Antrieb dahinter beschreibt er ganz persönlich: Er und seine Mitgründer seien Naturliebhaber, und die Energiewende brauche schnellere Forschung. „Der Planet kann nicht noch ein Jahrzehnt warten, bis wir Lösungen finden.“ Sein Befund nach sieben Jahren: „R&D ist heute noch zu langsam.“


Disclaimer: Die Reise- und Übernachtungskosten wurden von Amazon Web Services übernommen.

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