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Usar modelos de métrica do mercado (beta)
Criar percepções de métrica eficazes é essencial para monitorar o desempenho e promover decisões de negócios. Você tem duas opções principais para criar essas percepções, desenvolvendo indicadores-chave de desempenho (KPIs) personalizados do zero ou usando um modelo de métricas pré-configurado. Os modelos de métrica do Tableau Next oferecem uma vantagem significativa ao reduzir o tempo necessário para construir seus KPIs.
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Esses modelos são projetados para fornecer a você KPIs predefinidos de alto valor. Eles são adaptados para integrar-se aos seus dados de negócios, com foco na visão de dados abrangente do Customer 360 ou em dados mais especializados relacionados ao desempenho de vendas e serviço. Essa abordagem ajuda você a implementar métricas padrão do setor e práticas recomendadas sem a extensa sobrecarga de desenvolvimento e configuração associada à criação personalizada.
Acesse o Tableau Next Marketplace da sua organização a partir de qualquer espaço de trabalho ao adicionar uma nova métrica. O Mercado contém modelos de métricas predefinidos que instalam os modelos semânticos de suporte e as métricas.
Nota: Os Modelos de métricas do Tableau Next são um serviço piloto ou beta que está sujeito aos Termos de serviços beta em Acordos - Salesforce.com ou um Acordo piloto unificado escrito, se executado pelo Cliente, e aos termos aplicáveis no diretório de Termos de produto. O uso desse serviço piloto ou beta fica a critério exclusivo do Cliente.
- Configurar o pacote de métricas do C360 Insights
O modelo de pacote de métricas do C360 Insights oferece uma perspectiva unificada dos seus dados, fornecendo 36 métricas pré-configuradas para vários recursos do Customer 360, incluindo pipeline aberto, casos abertos e fechados, entrega de email e taxas abertas. Essas percepções detalhadas são projetadas para dar suporte a gerentes do programa e partes interessadas. Ao fornecer um detalhamento claro do desempenho em várias dimensões, o modelo permite o monitoramento eficaz do progresso, a identificação de áreas que precisam de melhoria e a execução da tomada de decisão orientada por dados. - Configurar o pacote de métricas de Insights de vendas
O modelo de pacote de métricas de Insights de vendas inclui as principais métricas para analisar vendas, desempenho da equipe, quadros de liderança, progressão do estágio, taxas de conversão e análise de lead de vendas. Esse modelo instala o modelo semântico de Insights de vendas junto com 15 métricas pré-configuradas e mais de 70 campos calculados. Projetados para gerentes de vendas e partes interessadas principais, esses insights fornecem um detalhamento detalhado do desempenho e das previsões em várias dimensões, capacitando-os a monitorar o progresso das vendas, identificar áreas para melhoria e tomar decisões orientadas por dados. - Configurar o pacote de métricas de Insights de serviço
O modelo de métricas do Service Insights oferece uma visão abrangente dos dados de serviço com métricas para casos, satisfação do cliente, Omni-Channel, agentes de serviço e Knowledge. Projetado para gerentes de serviço e partes interessadas, esse modelo fornece detalhes detalhados de CSAT e escalonamento de caso em várias dimensões. O modelo instala o modelo semântico de Insights de serviço, 26 métricas pré-configuradas e 50 campos calculados. Essas percepções são essenciais para monitoramento contínuo do progresso do serviço, identificar áreas que precisam de melhoria e conduzir decisões informadas por dados. - Configurar o Pacote de métricas de Insights do Service Analytics do Agentforce
O modelo de métricas de Insights do Service Analytics do Agentforce é projetado para melhorar o desempenho do agente de serviço e o rastreamento de métricas de conversa. Ele ajuda você a otimizar os agentes fornecendo um conjunto de dados personalizado. O modelo instala o modelo semântico do agente de serviço Analytics, 14 métricas pré-configuradas e mais de 30 campos calculados. Essas percepções oferecem uma análise detalhada de sessões do agente em várias dimensões, habilitando decisões orientadas por dados, melhorando a qualidade do agente e identificando áreas específicas para melhoria do agente.

