Dove si apre la pagina e che cosa si decide subito
Il Sales Qualification Agent si configura dal Sales Hub: in basso a sinistra si usa Change area e si sceglie App Settings, poi si va in General settings > Dynamics 365 AI hub. Nella sezione Agent manager si seleziona Create and manage agent; alla prima creazione si apre la pagina Prerequisites con l’elenco dei requisiti comuni a tutti gli agenti di Sales. Da lì Create, poi nella finestra Create an AI agent si sceglie Sales Qualification Agent con Choose e si decide il livello di automazione: Research è selezionato per impostazione predefinita e non è modificabile, mentre Engage si aggiunge se si vuole la modalità che ingaggia i lead.
Questa scelta è la prima cosa su cui l’esame può metterti alla prova, perché condiziona tutto il resto della configurazione. La pagina di setup del Sales Qualification Agent avverte, fra le sue Considerations, che «Only one of the following modes can be deployed in an organization», riferendosi a Research-only mode e Research and engage mode; aggiunge che si può passare da Research-only a Research and engage, ma non il contrario, e che un agente già configurato non si elimina da soli: serve aprire un caso al supporto Microsoft. Attenzione a non trasformare queste frasi in una regola valida per tutti e quattro gli agenti di Sales: ciò che una pagina dice vale per l’agente di cui parla, e le pagine degli altri agenti dicono cose diverse.
Ricorda inoltre la differenza funzionale fra le due modalità, perché guida ciò che vedrai comparire nelle sezioni: entrambe fanno ricerca sui lead, valutano il target customer profile e generano l’e-mail di primo contatto, ma solo Research and engage invia davvero le e-mail, invia i follow-up, rileva l’intenzione d’acquisto e usa i criteri BANT.
Agent profile, company info e products
La configurazione parte dalla sezione Agent profile, dove si compilano Agent name, What should this agent do (una descrizione breve dello scopo dell’agente e dei lead che tratterà), Agent user e Agent language. Agent user è l’app user creato in Dataverse con il ruolo AISalesPerson: è l’account con cui l’agente possiede i lead, li passa ai venditori, invia le e-mail e accede ai dati. Agent language determina la lingua degli insight di ricerca e delle e-mail di outreach.
Se stai configurando la modalità Research and engage, nello stesso profilo compaiono tre campi in più dedicati alla comunicazione: Email signature, con il pulsante Modify signature che apre l’editor della firma, AI disclaimer, il testo che informa il destinatario che l’e-mail è inviata da un agente AI, e Other terms per eventuali termini aggiuntivi.
Seguono General Settings > Company info, con Company name e Company website, e General Settings > Products, dove si scrive la value proposition dei propri prodotti o servizi. Quest’ultimo campo non è decorativo: l’agente lo usa per personalizzare ricerca ed e-mail e da lì è possibile far generare automaticamente i criteri di handoff con il pulsante Generate nella sezione Handoff criteria. Non confondere i due oggetti: le handoff criteria (target customer profile e, in modalità Engage, BANT) dicono quali lead passare ai venditori, non quali lead l’agente prende in carico.
Selection criteria: quali lead entrano nel lavoro dell’agente
Quali lead lavorare si decide in Guidance > Selection criteria. Dopo nome e descrizione, in Segment conditions si modificano, si rimuovono o si aggiungono le condizioni. Per impostazione predefinita l’agente nasce con quattro condizioni: Status Equals Open, Rating Equals Cold, Lead Source Does not equal Employee Referral and Partner, Email Contains data. Si possono avere fino a 10 condizioni, comprese quelle costruite con Add group o con Add related entity; Add row aggiunge una singola condizione attributo-operatore-valore.
Due note che l’esame ama: la priorità del segmento creato per l’agente è sempre bassa e di un livello superiore al segmento predefinito, quindi se si sovrappone ai segment usati per il work assignment verso i venditori i lead finiscono ai venditori e non all’agente. Inoltre, per impostazione predefinita l’agente considera solo i lead creati dopo la sua attivazione: per recuperare quelli precedenti si spunta Consider leads created in the last indicando il numero di giorni di look back. Prima di proseguire conviene usare Preview leads e verificare che almeno un lead soddisfi le condizioni.
Knowledge source, e-mail e avvio
In Knowledge > Research, sotto Enrich research with knowledge sources, la voce Company research permette di aggiungere fonti proprie a quelle web pubbliche usate per impostazione predefinita; l’aggiunta avviene in Microsoft Copilot Studio. I file devono stare in una cartella SharePoint, perché altre origini come OneDrive non sono supportate. In Competitor research si aggiungono fino a tre concorrenti con + Competitor. Se nello stesso ambiente vive anche il Sales Opportunity Agent, i due agenti condividono le knowledge source per gli insight di ricerca sull’account: non rimuovere fonti che non hai aggiunto tu.
In Knowledge > Agent emails si distinguono Knowledge sources for email personalization, per le e-mail di primo contatto, e Knowledge sources for email responses, valide solo in Research and engage. La sezione Email instructions > Outreach emails offre poi AI-personalization oppure Email template: con un template fisso l’agente non usa AI generativa né le knowledge source configurate. La pagina della personalizzazione dichiara «This is a preview feature.», quindi trattala come tale rispetto a un esame che verte soprattutto sulle funzionalità in general availability. Compliance è disponibile nella sola modalità Research and engage, mentre Email address validation usa per impostazione predefinita il campo Email (emailaddress1) della tabella Lead.
Restano Guidance > Assignment rules, con Sellers/Teams in round robin e Add supervisor, e infine l’avvio. Start agent si abilita solo quando tutte le sezioni hanno il segno di spunta verde e, in modalità Research and engage, dopo aver completato la simulazione delle e-mail di outreach in Simulation > Outreach emails con Start testing. Ad attivazione riuscita l’agente compare nella home page degli AI agents con stato On e inizia a processare i lead che rispettano le selection criteria.