Agentforce : ce que les équipes marketing B2B doivent préparer

Depuis le lancement d’Agentforce, les attentes autour de la transformation du travail dans Salesforce s’accompagnent de questions sur sa capacité à tenir ses promesses.
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Les équipes marketing se demandent si cette nouvelle annonce changera leurs pratiques ou rejoindra les produits qui ont suscité des attentes sans résultat concret.
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Des vidéos montrent la création de segments à partir des interactions des Leads et de campagnes avec quelques prompts. Mais Einstein Copilot ne proposait-il pas déjà ces fonctions ? Qu’est-ce qui change ?
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Salesforce s’appuie cette fois sur l’infrastructure de données et d’IA développée depuis plusieurs années.
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La dette technique et la complexité d’une plateforme parfois fragmentée restent réelles. Mais l’intégration des fonctions de service, ventes et marketing permet aux agents de prendre en charge des tâches chronophages et de libérer du temps.

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Réunir la marketing intelligence dans une source commune

Pour les équipes B2B, la question est de savoir si Agentforce peut réunir toutes les sources pour mesurer attribution, performance et coût des campagnes. Sans attribution native Salesforce alimentée par les données publicitaires et les interactions sur vos supports, il ne peut pas déterminer les campagnes les plus rentables ni orienter les dépenses.

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La qualité des données conditionne celle de l’IA

Un agent qui reçoit de mauvaises données produit de mauvaises réponses. En marketing, ses entrées doivent inclure les performances des campagnes. Sans données pour alimenter un cadre d’attribution complet, Agentforce ne peut pas aider à prendre des décisions fondées sur le revenu.

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La marketing intelligence exige plus qu’un agent IA

Les équipes doivent fournir les indicateurs de leurs campagnes sur toutes les plateformes. Même si l’outil promet de créer segments et campagnes à partir des meilleurs résultats, il faut savoir d’où viennent les données utilisées.
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Agentforce reste limité pour répondre au besoin central des équipes B2B : déterminer comment optimiser les dépenses.
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La difficulté consiste à comprendre les interactions avec plusieurs campagnes et contenus pendant un parcours de quelques semaines à un an. Un deal d’entreprise peut impliquer :

• Plusieurs décideurs interagissant avec des publicités LinkedIn
• Des évaluateurs techniques arrivant par Google Ads pour consulter votre documentation API
• Des dirigeants découvrant des contenus d’expertise sur LinkedIn
• Des équipes participant à des webinaires ou téléchargeant des livres blancs
• Des interactions avec des publicités Reddit dans des discussions pertinentes
• Des consultations d’articles après un formulaire

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Agentforce traite les données de l’organisation Salesforce, mais peut rencontrer des limites pour exploiter la marketing intelligence de plateformes externes apportée par Data Cloud.

Data Cloud unifie les données clients et campagnes, mais ne restitue pas toujours la granularité publicitaire nécessaire, notamment pour Google Ads. La mise en place, l’adoption et le passage en production demandent aussi du temps.
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Des solutions externes simplifient certains processus. Mais les restrictions de collecte et la volonté de ne plus dépendre des cookies tiers orientent aussi le choix. Les solutions de tracking cookieless répondent à ces exigences privacy-first tout en conservant la précision de l’attribution.
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Centraliser les campagnes dans Salesforce exige donc les bons outils pour mesurer l’attribution entre plateformes analytics et publicitaires. Sans cette base, les agents ne disposent pas des données nécessaires pour produire des rapports et recommandations complets.

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Les partenaires complètent Agentforce pour les équipes marketing

Les agents seuls ne comblent pas les lacunes de données. Un écosystème ouvert peut y contribuer. L’Agentforce AppExchange reste à ses débuts, avec encore peu d’agents et modèles marketing ; les premiers usages concernent surtout les ventes et le service client.
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Les partenaires Salesforce développent toutefois des agents susceptibles de faire gagner du temps aux équipes marketing. Le déploiement est encore récent et pourrait dépasser les possibilités des premières générations de copilotes.
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Les progrès rapides de l’IA suscitent aussi des inquiétudes sur le remplacement des équipes. Les agents peuvent reprendre des tâches répétitives et aider à réfléchir, mais les responsables marketing restent chargés des décisions stratégiques et de leurs résultats.
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Les humains doivent choisir les données d’entrée et valider les réponses. Un agent utile fournit des rapports et insights depuis une source commune pour éclairer leurs décisions.

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La vision de Heeet pour Agentforce

Chez heeet.io, nous avons développé une application native Salesforce centrée sur la confidentialité pour réunir les données sans partager les données CRM hors de la plateforme. Nous travaillons à fournir aux agents Agentforce la marketing intelligence nécessaire aux décisions, dans l’environnement Salesforce.
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Nous voyons Agentforce comme une collaboration entre l’IA et les utilisateurs Salesforce. Les équipes capables d’associer analyses et jugement pourront prendre des décisions mieux étayées.
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Heeet relie Salesforce à Google Ads, LinkedIn Ads, Meta et d’autres plateformes en recueillant les interactions, en suivant les Leads sans cookies et en synchronisant les coûts. Début 2025, Marc Benioff déclarait : « Les entreprises les plus proches des données seront les grandes gagnantes. » Nous voulons rapprocher les équipes des données pour réallouer le budget selon le ROI.
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Avec Agentforce, ces informations peuvent alimenter des rapports qui aident les CMO à justifier leurs choix auprès de la direction et à mesurer la croissance.

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Des données marketing et commerciales structurées permettent de poser des questions précises : quelles campagnes ont influencé le pipeline au Q1 ? Quels touchpoints publicitaires comptaient dans un parcours à forte intention ? L’agent peut rechercher ces réponses directement.

Heeet apporte à Agentforce des données marketing, contenu et ventes natives Salesforce, structurées et conformes aux exigences de confidentialité, pour soutenir l’analyse stratégique.

Voici quelques exemples de prompts et de résultats pour interroger Agentforce sur le contenu, les campagnes performantes et l’impact du SEO sur le revenu.

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Vous voulez voir comment Heeet et Agentforce vous donnent accès à cette marketing intelligence ?

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