Collaborate with your specialized AI Architect, DataKlaus. Describe your data systems, unification goals, and strategic vision in plain English, and he will model your full 2026 blueprint in minutes.
Arbeiten Sie mit Ihrem spezialisierten KI-Architekten DataKlaus. Beschreiben Sie Ihre Datensysteme, Unification-Ziele und strategische Vision in natürlicher Sprache - er modelliert Ihren vollständigen 2026-Blueprint in wenigen Minuten.
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Define your Landscape
Select your primary data sources and assess their data quality to estimate ingestion complexity.
Defaults are set for quick starts - adjust as needed.
Ihre Datenlandschaft definieren
Wählen Sie Ihre primären Datenquellen und bewerten Sie deren Datenqualität, um die Komplexität zu schätzen.
Defaults sind für schnelle Starts gesetzt - bei Bedarf anpassen.
Source selection determines data readiness and transformation costs. In the 2026 model, ingestion from any source is completely free - costs only arise from transformation and unification.
Die Quellen-Auswahl bestimmt Datenbereitschaft und Transformationskosten. Im Modell 2026 ist die Ingestion aus jeder Quelle komplett kostenlos - Kosten entstehen nur durch Transformation und Unification.
- Zero-Copy: Recommended for Snowflake/GCP - saves 91% on egress.
- Readiness multiplier: "Custom Mapping" = 2x transformation cost. "Direct Ingest" = 0x extra.
- Zero-Copy: Empfohlen für Snowflake/GCP - spart 91 % an Egress-Kosten.
- Bereitschafts-Multiplikator: „Custom Mapping" = 2× Transformationskosten. „Direkter Ingest" = 0× extra.
- Retail (high web traffic): Ingestion free, focus on data readiness for transformation.
- Energy & Utilities (SAP + CRM): High-volume telemetry data with "Custom Mapping" - plan for 2x transformation.
- Retail (hohes Web-Traffic): Ingestion kostenlos, Fokus auf Datenbereitschaft für die Transformation.
- Energie & Versorger (SAP + CRM): Hochvolumige Telemetriedaten mit „Custom Mapping" - 2× Transformation einplanen.
Tip: If data exists across multiple disjointed orgs with overlapping schemas, select 'Custom Mapping'. Tipp: Wenn Daten über mehrere getrennte Orgs mit überlappenden Schemas verteilt sind, wählen Sie „Custom Mapping".
CRMs, ERP, marketing platforms, lakes — anything feeding Data 360.
Unique customers across all sources — drives Identity Resolution.
Behavioural / event volume — clicks, opens, transactions, telemetry.
Why:
Best for:
Define Custom Use Cases Estimate credits for bespoke logic not covered by standard features. Select the closest processing pillar, estimate the activity, and let the multiplier handle the math.
Eigene Use Cases definieren Schätzen Sie Credits für individuelle Logik außerhalb der Standardfunktionen. Wählen Sie den passenden Processing-Pillar, schätzen Sie die Aktivität - den Rest übernimmt der Multiplikator.
Why this step matters: Every customer has workloads that don't fit standard templates. This step gives you a documented, credit-mapped estimate for each custom use case - with a full I/O logic trail for the export report.
- Platform / Processing: 0.1 cr/record - 100,000 cr per 1M rows
- Identity / Unify: 0.1 cr/profile - 100,000 cr per 1M
- AI / Inference: 5 cr/1k records - 5,000 cr per 1M
- Activation: 2 cr/1k activations - 2,000 cr per 1M
The Complexity Multiplier (×1–×5) scales for transformation overhead, data quality issues, or added workload complexity.
Set up your testing plan Use toggles to add sandboxes or buffers if needed. This accounts for safe development and avoids surprises in credit usage. Defaults are set for typical projects.
Testplan einrichten Aktivieren Sie Sandboxes oder Buffer nach Bedarf. So sichern Sie eine sichere Entwicklung und vermeiden Überraschungen beim Credit-Verbrauch. Defaults sind für typische Projekte gesetzt.
Planning sandboxes and buffers protects your implementation from unexpected overages. Cost scales directly with the complexity of your data landscape.
- Sandbox: Applies a standard 10% overhead to total compute for safe development.
- Lean Sandbox: Removes all buffers to minimize initial risk and cost - ideal for pilot deployments.
- Buffers: Dev (+10%) and Go-Live (+10%) absorb first-year learning curves.
- Complex Integration (4+ sources): Full sandbox + both buffers at 10% for maximum safety.
- Lean Pilot (clean data, 1-2 sources): Lean Sandbox mode - sandbox only, zero buffers.
Why: Protects your live customer profiles from accidental breaks.
Impact: Exactly 0.8x multiplier on non-base compute credits.
Why: Prevents shortfalls when teams experiment with new segments.
Impact: Exactly +10% to your total consumption estimate.
Why: Initial data imports often pull more history than expected.
Impact: Applies exactly % ONLY if native data quality is low.
Input your data inventory Use rough estimates from your systems - no exact numbers needed. This auto-calculates unified profiles and impacts credit estimates. Defaults are conservative.
Datenbestand erfassen Nutzen Sie Richtwerte aus Ihren bestehenden Systemen – exakte Zahlen sind für die Modellierung nicht erforderlich. Auf dieser Basis werden Ihre Unified Profiles sowie der Credit-Verbrauch berechnet. Unsere Algorithmen kalkulieren bewusst konservativ, um Planungssicherheit zu gewährleisten.
Profile volumes define your baseline for identity resolution. In the 2026 model, ingestion is free - profile counts here drive unification and transformation cost estimates.
- IR rate: 100,000 credits per 1M source profiles (scales linearly).
- Growth rate: Factor in expected YoY profile growth for accurate sizing.
- Override: Use manual profile override if you have a known unified count.
- Financial Services (5M profiles): High governance, "Standard Mapping" readiness - moderate IR compute.
- Energy & Utilities (10M SAP + CRM): High-capacity telemetry, "Custom Mapping" - plan for 2x transformation + 3x overlap.
Lite mode totals
from Step 2Editable here too — changes flow back to Step 2 and into the unified profile count.
Unlike structured data (rows and columns in a database), unstructured data refers to files that contain information in free-form formats - documents, images, emails, and contracts. If your business stores or processes any of these file types, select them below. Each type adds AI processing credits to the estimate, as Salesforce Data 360 needs to read, extract, and understand the content using AI before it can be used for segmentation or automation.
Im Gegensatz zu strukturierten Daten (Zeilen und Spalten in einer Datenbank) bezeichnen unstrukturierte Daten Dateien, die Informationen in freien Formaten enthalten – Dokumente, Bilder, E-Mails und Verträge. Wenn Ihr Unternehmen solche Dateitypen speichert oder verarbeitet, wählen Sie sie unten aus. Jeder Typ fügt der Schätzung KI-Verarbeitungs-Credits hinzu, da Salesforce Data 360 die Inhalte zunächst per KI lesen, extrahieren und verstehen muss, bevor sie für Segmentierung oder Automatisierung genutzt werden können.
- Zero-Copy rate: 70 cr/1M rows (vs. 800 cr/1M for standard Data Share).
- Delta Export: Sends only changed records - reduces payload by ~90%.
- Frequency impact: Weekly vs. Daily reduces egress costs by ~70%.
- Zero-Copy-Rate: 70 cr/1 Mio. Zeilen (vs. 800 cr/1 Mio. bei Standard-Integrationen).
- Delta-Export: Überträgt ausschließlich geänderte Datensätze – reduziert die Payload um ca. 90 %.
- Frequenz Optimierung: Eine Umstellung von täglicher auf wöchentliche Synchronisation senkt die Egress-Kosten um ca. 70 %.
- Enterprise Snowflake Warehouse: Zero-Copy + Delta - 91% saving on egress, sub-second queries.
- Manual flat-file exports (SFTP): Full Refresh + Data Share - highest cost, use sparingly.
- Enterprise Snowflake Warehouse: Zero Copy + Delta – 91 % Egress-Ersparnis, Sub-Sekunden-Abfragen.
- Manuelle Flat-File-Exporte (SFTP): Full Refresh + Data Share – höchste Kosten, nur selten einsetzen.
cr / yr
Unified Households
Enable this if you need to group individuals into households or corporate units - e.g., recognizing that multiple contacts belong to the same family (insurance, banking) or the same company account (B2B).
Skip this if your use cases focus on individual-level targeting, 1:1 personalization, or you don't have family/account grouping requirements.
Enabling this adds a second matching pass over all profiles, doubling the Identity Resolution compute cost.
Aktivieren, wenn Sie Personen zu Haushalten oder Unternehmenseinheiten gruppieren möchten – z.B. mehrere Kontakte derselben Familie (Versicherung, Banking) oder desselben Firmen-Accounts (B2B).
Nicht aktivieren, wenn Ihre Use Cases auf Einzelpersonen-Targeting oder 1:1-Personalisierung abzielen oder keine Familien-/Account-Gruppierung benötigen.
Ein zweiter Matching-Durchlauf über alle Profile verdoppelt den Identity-Resolution-Compute-Aufwand.
Enable this if you have strict data residency requirements (e.g., EU data must stay in the EU, US data in the US) or need brand isolation where customer data from different brands must never mix.
Skip this if all your data can reside in a single region or you have no regulatory or brand-level isolation requirements. This is the most common setup.
Each additional Data Space adds ~20% overhead to your Identity Resolution compute costs.
Aktivieren, wenn strenge Anforderungen an die Datenresidenz bestehen (z.B. EU-Daten müssen in der EU bleiben, US-Daten in den USA) oder eine Marken-Isolation erforderlich ist, bei der sich Kundendaten unterschiedlicher Marken nicht vermischen dürfen.
Nicht aktivieren, wenn alle Daten in einer Region liegen können und keine regulatorische oder markenbezogene Isolation nötig ist. Dies ist der gängigste Fall.
Jeder zusätzliche Data Space erhöht den Identity-Resolution-Compute-Aufwand um ca. 20 %.
- Overlap multiplier: 1x = no duplicates, 2x = typical B2C, 3x = heavy legacy/ERP overlap.
- Households: +100% IR compute - adds a second matching pass for family/account grouping.
- Data Spaces: +20% overhead per additional separated brand/region.
- Overlap-Multiplikator: 1× = keine Dubletten, 2× = typisches B2C, 3× = starke Legacy-/ERP-Überschneidung.
- Households: +100 % IR-Compute – fügt einen zweiten Matching-Durchlauf für Familien-/Account-Gruppierung hinzu.
- Data Spaces: +20 % Overhead pro zusätzlich getrennter Marke/Region.
- Global merger (SAP + CRM + legacy): 3x overlap, households enabled, 3 data spaces - maximum IR compute.
- Single-brand regional pilot: 1x overlap, no households, single region - minimal IR cost.
- Globaler Merger (SAP + CRM + Legacy): 3× Overlap, Households aktiv, 3 Data Spaces – maximaler IR-Compute.
- Regionales Single-Brand-Pilotprojekt: 1× Overlap, keine Households, eine Region – minimale IR-Kosten.
- Analytics tiers: None (0 cr) | Light (~180K) | Standard (~1.8M) | Enterprise Compute (profile-scaled).
- Activation: (seg + act) x frequency x tier modifier per target.
- BYOM savings: 30% reduction on AI inference (3,500 vs 5,000 cr/1M).
- Analytics-Tiers: None (0 cr) | Light (~180K) | Standard (~1,8 Mio.) | Enterprise Compute (profil-skaliert).
- Aktivierung: (Seg + Act) × Frequenz × Tier-Modifikator je Ziel.
- BYOM-Ersparnis: 30 % weniger bei KI-Inferenz (3.500 vs. 5.000 cr/1 Mio.).
- 24/7 AI-driven automation: Enterprise Compute + 15-min SFMC sync + real-time churn prediction.
- Monthly executive reporting: External BI Only (0 credits) + weekly Google Ads sync.
- 24/7-KI-gesteuerte Automation: Enterprise Compute + 15-Min-SFMC-Sync + Echtzeit-Churn-Prediction.
- Monatliches Executive-Reporting: Nur External BI (0 Credits) + wöchentlicher Google-Ads-Sync.
Add Notebook AI & Unstructured Data Estimate credits for AI agents, file ingestion, and predictive models. Enable the use cases that match your customer's business goals - no technical knowledge needed.
Notebook-KI & unstrukturierte Daten hinzufügen Schätzen Sie Credits für KI-Agenten, File-Ingestion und Predictive-Modelle. Aktivieren Sie die Use Cases passend zu den Geschäftszielen - kein technisches Know-how nötig.
Why this step matters: AI agents, predictive models, and unstructured file processing are billed separately from profile-based credits. This step captures those additional meters so the final estimate is complete.
Warum dieser Schritt wichtig ist: KI-Agenten, Predictive-Modelle und die Verarbeitung unstrukturierter Dateien werden getrennt von profilbasierten Credits abgerechnet. Dieser Schritt erfasst diese zusätzlichen Meter, damit die Gesamtschätzung vollständig ist.
- Agentforce: Each AI agent type is billed by the number of monthly interactions - start with the Low preset if you're unsure.
- Predictive AI: Auto-enabled from your earlier use case selections. Credits scale with the number of inferences per month.
- Unstructured Data: PDFs, emails, and documents each consume ingestion + vector indexing credits when processed by AI.
- Agentforce: Jeder KI-Agent-Typ wird nach der Anzahl monatlicher Interaktionen abgerechnet – starten Sie mit dem Low-Preset, wenn Sie unsicher sind.
- Predictive AI: Automatisch anhand Ihrer früheren Use-Case-Auswahl aktiviert. Credits skalieren mit der Anzahl der Inferenzen pro Monat.
- Unstrukturierte Daten: PDFs, E-Mails und Dokumente verbrauchen Ingest- + Vektor-Indexing-Credits, wenn sie von KI verarbeitet werden.
- Service Cloud: Autonomous Service Resolver handles 10,000 support tickets/month - zero agent cost for tier-1 deflection.
- Marketing / Sales: Smart Campaign Expert briefs campaigns daily using unified segments and Einstein predictions.
- Service Cloud: Autonomous Service Resolver bearbeitet 10.000 Support-Tickets/Monat – keine Agentenkosten für Tier-1-Deflection.
- Marketing / Sales: Smart Campaign Expert briefen Kampagnen täglich auf Basis unifizierter Segmente und Einstein-Predictions.
Agentforce Use Cases
Agentforce add ons (e.g Agentforce for Sales) provide access to certain Cloud actions and unmetered employee-facing AI usage per licensed user Agentforce 1 Editions provide the same benefits as Agentforce add ons, but also come with platform access and other benefits, such as 1M Flex Credits per org per year
Seat count required when Agentforce templates are selected.
· Includes Flex Credits / org / year
No Agentforce templates selected. Go back to Step 2 (Use Cases) and pick templates from the Agentforce Template Catalog.
Expected monthly interactions
Annual
Knowledge Base
Example: Flag VIP subscribers with 80% churn probability 30 days before renewal.
BYOM: 3,500 cr/1M (vs Einstein 5,000/1M). 30% savings on compute.
Credit Preview - Compute Intensity: cr/1M
Propensity to Buy / Lead Scoring
Example: Rank 50k leads by purchase probability before a product launch campaign.
BYOM: 3,500 cr/1M (vs Einstein 5,000/1M). 30% savings on compute.
Credit Preview - Compute Intensity: cr/1M
Example: Automatically qualify top 10% of customers for a concierge loyalty program.
Identify and prioritize your highest-value customers
BYOM: Inference at 3,500 credits/1M (vs Einstein 5,000/1M) - pipeline & query credits still apply.
Example: Show each customer a personalized cross-sell offer they're 3× more likely to click.
BYOM: Inference at 3,500 credits/1M (vs Einstein 5,000/1M) - pipeline & query credits still apply.
Example: Instantly escalate any service ticket with negative sentiment to a senior agent.
BYOM: Inference at 3,500 credits/1M (vs Einstein 5,000/1M) - pipeline & query credits still apply.
Other / Custom
Example: Demand forecasting, inventory optimization, fraud probability scoring.
BYOM: Inference at 3,500 credits/1M (vs Einstein 5,000/1M) - pipeline & query credits still apply.
Your estimate summary Here is a complete breakdown of your estimated Salesforce Data 360 and Agentforce usage. This summary translates your business goals and data volumes into the projected credits needed to power them.
Ihre Schätzungsübersicht Hier ist eine vollständige Aufschlüsselung Ihrer geschätzten Salesforce Data 360 und Agentforce Nutzung. Diese Übersicht übersetzt Ihre Geschäftsziele und Datenvolumen in die projizierten Credits, die sie antreiben.
Why this step matters: This is your final executive readout. Use it to validate sizing thresholds and share quotes with decision-makers.
Warum dieser Schritt wichtig ist: Dies ist Ihr finaler Executive-Readout. Nutzen Sie ihn, um Sizing-Schwellen zu validieren und Angebote mit Entscheidern zu teilen.
- Tip: If Unify takes >50% of the pie, you may be over-processing records.
- Use the Business Summary / Technical Detail toggle in the Action Center to switch views.
- Tipp: Wenn Unify >50% des Kreises ausmacht, werden Datensätze möglicherweise überverarbeitet.
- Nutzen Sie den Business Summary / Technisches Detail-Umschalter oben, um zwischen den Ansichten zu wechseln.
Commercial Pricing Model
Switch models to instantly compare list prices - use as a strategic lever.
Data Health
AI Mix
Architecture
Targets
Break-Even: Ab Credits pro Profil ist das Profil-Modell günstiger. Break-even: above credits per profile, the Profile-Based model is cheaper.
Estimated Annual Investment
USD list · before discounts
Bei diesem Volumen entsprechen die Listenpreise nicht der Marktrealität. In Enterprise-Verträgen sind Rabatte von 60–85 % üblich. Kontaktieren Sie Ihren Account Executive für eine individuelle Kalkulation. At this volume, the displayed list prices do not reflect market reality. Enterprise contracts typically receive 60–85% discounts. Contact your Account Executive for a tailored calculation.
250,000 Credits
Pricing breakdown · USD list
Flex Credits
Profile-Based ·
Agentforce Seats
You have unused credits available in your baseline for growth.
Projected usage exceeds the standard platform baseline by credits. Additional Flex credits required. Die prognostizierte Nutzung überschreitet die Standard-Plattform-Baseline um Credits. Zusätzliche Flex-Credits erforderlich.
Agentforce blueprint
License selection, seat allocation and per-template credit consumption
No Agentforce templates selected. Pick agents from the Step 2 catalog and set a seat count on Step 7 to populate this view.
License & seats
License SKU
Seats
licensed users
Annual seat cost
Selected templates · credit roll-up
| Template | Facing | Volume / mo | Annual credits |
|---|---|---|---|
| Agentforce credit total | |||
Agent interaction flow
Trigger
Customer / Employee
Agent
Credits
2,000 tokens / interaction · 25 cr / 1k tokens
Each Agentforce interaction averages 2,000 LLM tokens. Salesforce charges 25 Flex Credits per 1,000 tokens, so each interaction lands at 50 credits. Multiply by your monthly volume and 12 months for the annual roll-up shown above.
Annual Agentforce investment
Seat licenses
Template Flex Credits
Subtotal
Zone 1 · Ingestion
Zone 2 · Unification
Einstein Trust Layer
Architecture reflects your current wizard configuration. Steps without data are shown as empty.
Zone 1
Zone 2
Strict separation adds +10 % per extra Data Space to Identity Resolution compute. With spaces your IR cost is multiplied by .
Strikte Trennung addiert +10 % pro zusätzlichem Data Space zum IR-Compute. Bei Spaces werden die IR-Kosten mit multipliziert.
Identity Resolution
Unified Profiles
Identity Resolution
Zone 3
Zone 4
Unified Profiles
Einstein AI
BYOM · Inference API
Growth: 1.0× (Baseline)
Enterprise: 0.9× (10% Efficiency Discount)
Unlimited: 0.8× (20% Efficiency Discount) Dieser Multiplikator wendet einen globalen Effizienz-Rabatt auf alle architektonischen Kostensäulen an.
Growth: 1,0× (Baseline)
Enterprise: 0,9× (10% Effizienz-Rabatt)
Unlimited: 0,8× (20% Effizienz-Rabatt)
Functional Breakdown - Architect View
Use Case Breakdown - Incremental Cost per Outcome
Custom Use Case Annotations - I/O Framework
Inputs
Drivers
Outputs
- Switch high-volume AI models to BYOM to save 30% on inference credits.
- Use Zero-Copy for Snowflake/S3/BigQuery - eliminates activation fees entirely.
- Reduce daily queries in Step 6 to drastically cut ANALYZE credits.
2026 Unified Credit Model - estimates approximate. Consult Digital Wallet for actuals.
All figures shown are indicative estimates only. This tool is provided for internal planning purposes. Salesforce credit consumption is determined by your actual contracted configuration and usage, which may differ materially from these projections.
Alle dargestellten Zahlen sind nur indikative Schätzungen. Dieses Tool dient internen Planungszwecken. Der Salesforce-Credit-Verbrauch richtet sich nach Ihrer tatsächlichen vertraglichen Konfiguration und Nutzung und kann erheblich von diesen Projektionen abweichen.
These estimates do not constitute a binding quote, pricing proposal, or contractual commitment of any kind. Verify all numbers via Salesforce Digital Wallet before any commercial commitment.
Diese Schätzungen stellen kein verbindliches Angebot, keinen Preisvorschlag und keinerlei vertragliche Zusicherung dar. Verifizieren Sie alle Zahlen vor jeder kommerziellen Zusage über das Salesforce Digital Wallet.