Data to AI™ / Copilot/Salesforce
Permita que los líderes de ventas y finanzas pregunten a un agente de Teams por la cobertura del pipeline, los deals retrasados y los ingresos ganados, con respuestas desde objetos de Salesforce que Dataddo mantiene sincronizados.
Menos tokens, mejores respuestas.
Microsoft 365 Copilot
¿Qué oportunidades abiertas con cierre en septiembre llevan dos semanas sin tocarse?
29 de las 85 oportunidades abiertas con CloseDate en septiembre no se han modificado en más de 14 días. Qualification concentra la mayoría, con 17 deals sin actividad.
| StageName | Opportunities | LastModifiedDate +14 días | Proporción sin actividad |
|---|---|---|---|
| Qualification Opportunities | 42 | 17 | 40 % |
| Proposal Opportunities | 28 | 9 | 32 % |
| Negotiation Opportunities | 15 | 3 | 20 % |
Leído del objeto Opportunities replicado; sin actividad significa que LastModifiedDate, el campo de fecha de replicación predeterminado, tiene más de 14 días.
Salesforce es un CRM en la nube. Dataddo replica los objetos que usted elija, estándar o personalizados, con los campos que define su org, o ejecuta su propia consulta SOQL.
@Pipeline desk ¿Cuántas Opportunities abiertas con CloseDate en este trimestre hay ahora mismo en cada StageName?
Durante la reunión de previsión del lunes, cualquier miembro del canal de dirección de ventas en Teams menciona al agente en lugar de esperar a que sales ops actualice un informe.
@Pipeline desk Liste las Opportunities ganadas el mes pasado con Name, Account y CloseDate para que pueda cotejarlas con la contabilidad.
Un controller pregunta en Microsoft 365 Copilot antes de cerrar el mes y luego coteja la lista con las facturas emitidas para detectar deals firmados que nunca se facturaron.
Use las herramientas de dataddo para describir Opportunity Line Items y genere un tipo TypeScript para el dashboard de ingresos a partir de sus campos.
Un desarrollador en VS Code construye el dashboard de ingresos con los nombres de campo reales de la org, incluidos los personalizados, en lugar de adivinarlos a partir de una exportación antigua.
Data to AI™ es gratuito durante la versión preliminar privada. Incorporamos equipos por oleadas y damos forma al producto con sus comentarios. En el lanzamiento, se cobrará como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
Entrega datos de negocio gobernados a Claude, ChatGPT y otras herramientas de IA mediante MCP.
Gratis durante la versión preliminar
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Con Dataddo
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Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Dónde pregunta el equipo | Los líderes de ventas escriben a sales ops en Teams y esperan a que alguien ejecute un informe y publique una captura de pantalla. | Un agente de Copilot Studio publicado en Teams y Microsoft 365 Copilot responde directamente desde los objetos Opportunities y Accounts replicados. | Respuestas dentro de Teams |
| Cuándo llama el agente a Dataddo | Un asistente genérico no sabe que las preguntas sobre pipeline necesitan datos del CRM, así que responde con documentos e hilos de correo. | La descripción del servidor en Copilot Studio menciona el pipeline, las oportunidades y las contrataciones de Salesforce, lo que indica al agente cuándo llamar a Dataddo. | Preguntas del CRM a datos del CRM |
| Qué puede ver un canal | Una exportación compartida en un canal de Teams muestra a todos cada columna, incluidos los teléfonos y correos de los contactos. | Deje fuera de la fuente los campos que el asistente marca como sensibles, así el agente no tiene datos de contacto que repetir en un canal. | Sin datos de contacto en Teams |
| Desarrolladores en VS Code | Los desarrolladores copian nombres de campo de una exportación antigua en el código del dashboard y se pierden los campos personalizados que el administrador añadió después. | GitHub Copilot en Agent mode lee las mismas entidades de Salesforce mediante .vscode/mcp.json y describe_entity. | Nombres de campo reales en el código |
| Consumo de tokens | Copilot gasta tokens explorando columnas sin procesar de Salesforce, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | Las definiciones de campos y las relaciones se entregan de antemano, así que el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | Menos tokens por respuesta |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones incorrectas, campos inventados y cifras difíciles de comprobar. | Respuestas basadas en campos definidos. En el benchmark de Dataddo se respondió correctamente el 78,5 % de las preguntas, frente al 65,5 % con archivos CSV simples. | Mejores respuestas |
Los datasets de Salesforce que más usan los equipos de finanzas y RevOps, con sus nombres de campo reales. Copilot los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
Se ejecuta según la programación que defina. Cada ejecución vuelve a leer una ventana relativa sobre un campo de fecha como LastModifiedDate y reemplaza los datos de esa ventana, así que los registros más antiguos se cargan con una resincronización completa de datos.
Conector de Salesforce →Planteamos 43 preguntas registradas de antemano sobre tres conjuntos de datos reales - Google Search Console, deals de HubSpot y Google Ads - y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro formas. Solo cambió la capa de datos.
de las preguntas respondidas correctamente - el mejor de los cuatro métodos de entrega probados
menos respuestas erróneas presentadas como seguras - 14,0 % de las ejecuciones frente a 24,0 % y 26,3 %
más respuestas correctas con datos de CRM desordenados - mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
El mismo modelo, las mismas instrucciones y las mismas filas en todas las condiciones; 759 ejecuciones evaluadas, con las respuestas de referencia fijadas antes de cualquier ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados rindieron igual que Data to AI™: la ventaja viene de datos más complejos, como los deals de HubSpot.
Leer el informe →Replique objetos de Salesforce como Opportunities y Accounts en Dataddo y vincule el flujo a un destino Copilot o a un AI Model. En Copilot Studio, añada una herramienta Model Context Protocol con https://headless.dataddo.com/mcp-data y OAuth 2.0 con Dynamic discovery, y publique el agente en Teams y Microsoft 365 Copilot. GitHub Copilot usa .vscode/mcp.json.
Sí. Cree un agente en Copilot Studio, añada Dataddo Data Access como herramienta Model Context Protocol y publíquelo en Channels > Teams and Microsoft Copilot.
Redacte la descripción del servidor en Copilot Studio en torno al pipeline, las oportunidades y las contrataciones de Salesforce. La descripción indica al agente cuándo llamar a Dataddo, así que las preguntas no relacionadas se quedan en Copilot.
Solo lo que necesite su audiencia. Tras iniciar sesión, el cliente accede a todos los flujos o Contexts vinculados a un destino de IA o a un AI Model de su cuenta.
Sí. Añada el servidor a .vscode/mcp.json, inícielo, inicie sesión y use Copilot Chat en Agent mode. En Copilot Business y Enterprise, un administrador de la organización debe habilitar antes los servidores MCP en la directiva de Copilot.
No. El agente solo lee datos de Salesforce que Dataddo ya ha replicado, pidiendo entidades y campos por su nombre. Su equipo sigue actualizando las oportunidades en Salesforce como siempre.
Algunos caracteres, como los apóstrofos, y los emoticonos no se pueden mostrar debido a la política de codificación de Salesforce. Es una restricción de Salesforce, y usted puede cambiar cómo se muestran por su parte.