使用 amazon redshift、amazon data Lake 和 databricks Lakehouse 进行模型。而不是传统的 aws etl 。用于高效数据管理和集成的工具。您现在可以从数据源连接数据。存储库并仍然在平台中创建统一的客户视图，从而无需 .复杂的 etl 数据管道。此外，在爱因斯坦工作室内的 byom 集成的帮助下，.您可以在 google、databricks 和 .亚马逊基石。部署自定义人工智能和机器学习模型图像源通过人工智能驱动的活动销售人员的新爱因斯坦更新提高了效率。
允许您将生成式人工智能直接集成到数据云中，以实现“第一方数据落地”和.通过爱因斯坦信任层进行数据屏蔽。爱因斯坦人工智能促进数据云和参与加速。使用自然语言提示进行分段创建，并通过自动生成 黎巴嫩 whatsapp 数据库 主题行和副本来创建电子邮件。 。使用爱因斯坦细分创建时，请遵循这些销售人员推荐的最佳实践。写出好的提示图片来源 einstein ai。对于数据云和帐户参与度，BB 营销人员首次使用帐户参与度。 （以前称为 Pardot）可以在数据云中使用分段创建。这将使他们能够瞄准。
更有可能对优惠做出回应的客户，在渠道中移动潜在客户，以及。定位相关帐户。爱因斯坦可以负责从电子邮件开始的整个内容制作过程。将注册表单添加到登陆页面，使营销人员能够为客户提供更加个性化的体验。在更少的时间内。新细分图像源salesforcetypeface生成人工智能内容salesforce与typeface的合作伙伴关系可以帮助营销人员。生成品牌图像并将其拖放到营销云参与中的电子邮件中。 。在字体的帮助下，营销人员可以将个性化视觉内容提升到一个新的水平。