Fonctionnalités Einstein et IA générative dans Marketing Cloud Next

Marketing Cloud Next intègre nativement les capacités Einstein et l'IA générative de Salesforce, alimentées directement par les données unifiées de Data Cloud. Contrairement à l'ancienne génération où certaines fonctionnalités Einstein nécessitaient des modules complémentaires payants et des connecteurs spécifiques, l'IA est ici intégrée au cœur du produit, de la création de contenu jusqu'à l'optimisation des parcours.

Einstein Copilot pour la création de contenu

Dans Content Builder nouvelle génération, un panneau Copilot permet de générer des variantes d'objets d'email, de corps de message ou de textes publicitaires à partir d'un brief en langage naturel. Le modèle s'appuie sur le contexte de la marque (ton, guidelines) défini au niveau du Data Space, et peut proposer plusieurs variantes testables en A/B.

• Génération d'objets d'email optimisés pour le taux d'ouverture, avec plusieurs tonalités (urgence, information, promotionnel).
• Reformulation de blocs de texte existants pour s'adapter à une audience segmentée (ex. version B2B vs B2C).
• Génération d'images via des prompts texte, utile pour prototyper rapidement des visuels avant validation par les équipes créatives.

Point de vigilance : tout contenu généré doit passer par une relecture humaine avant envoi, en particulier sur les secteurs régulés (santé, finance) où une hallucination de l'IA peut avoir des conséquences réglementaires.

Einstein Engagement Scoring

L'Engagement Scoring attribue à chaque profil unifié un score de propension à ouvrir un email, cliquer, ou se désabonner, calculé sur la base des interactions historiques stockées dans Data Cloud. Ce score peut être utilisé directement comme critère de segmentation ou comme condition dans un Decision Split au sein d'un Journey — par exemple pour exclure automatiquement les profils à faible engagement d'une campagne de forte pression commerciale.

Il est important de laisser au modèle une période d'apprentissage (généralement plusieurs semaines de données d'interaction) avant de considérer les scores comme fiables. Sur un compte tout juste migré vers Marketing Cloud Next, ces scores peuvent être peu discriminants les premières semaines.

Send Time Optimization et fréquence intelligente

Le Send Time Optimization ajuste automatiquement l'heure d'envoi de chaque email au niveau individuel, en fonction des habitudes d'ouverture historiques du profil. Combiné à la gestion de fréquence issue de Data Cloud, cela permet d'éviter la sursollicitation tout en maximisant les chances d'engagement. Dans le canvas de Journey Builder, cette option se configure directement sur le bloc d'envoi, avec une fenêtre horaire à définir (par exemple entre 8h et 20h) pour éviter les envois nocturnes.

Recommandations de produits et de contenu

Pour les organisations e-commerce connectées à Commerce Cloud via Data Cloud, Einstein propose des blocs de recommandation dynamique insérables directement dans Content Builder : produits consultés récemment, produits complémentaires, ou produits les plus populaires dans le segment du destinataire. Ces blocs se rafraîchissent au moment du rendu de l'email (au clic ou à l'ouverture selon la configuration), garantissant une recommandation à jour même si l'email a été envoyé plusieurs jours auparavant.

Configuration minimale requise

1. Activer les modèles Einstein pertinents dans les paramètres du Data Space (Engagement Scoring, Recommandations, Copilot).
2. Vérifier que le volume de données historiques est suffisant (Salesforce recommande généralement un minimum de plusieurs milliers d'interactions pour un scoring fiable).
3. Définir les garde-fous de génération de contenu (glossaire de marque, éléments interdits) dans les paramètres Copilot pour limiter les dérives de ton.

Cas d'usage concrets à cadrer en premier

Pour une première mise en œuvre, concentrez-vous sur des cas d'usage à fort retour sur investissement et faible risque :

• Génération assistée d'objets d'email pour accélérer la production de campagnes récurrentes (newsletters).
• Exclusion des profils à faible score d'engagement des campagnes de forte pression pour préserver la délivrabilité.
• Optimisation de l'heure d'envoi sur les campagnes de masse déjà existantes, sans changer le contenu.

Ces trois cas d'usage ne nécessitent pas de refonte du dispositif existant et permettent de démontrer rapidement la valeur de l'IA native avant d'investir dans des scénarios plus avancés comme la personnalisation générative en temps réel.