Agentforce の [エキスパートを検索] アクションの設定
サポート担当者が複雑なケースを解決できるように、[エキスパートを検索] アクションを有効にして設定します。
必要なエディション
- Agentforce の [設定] ページから、[エキスパートを検索] アクションを有効にします。
- ケースの件名、説明、理由、商品、言語を分析するようにアクションが設定されていることを確認します。
- Data Cloud インテグレーションを有効にして、推論エンジンで類似する過去のケースが識別されるようにします。
- Service Cloud データキットをインストールしてリリースします。
- 検索インデックスを作成します （これには個別のヘルプドキュメントを作成します）。検索インデックスはデフォルトのデータスペースで作成する必要があります。
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推論エンジンでエキスパートに優先度を付ける方法を微調整します。標準設定の加重は次のとおりです。
- 専門知識の関連性 (60%): キーワード抽出とプロファイルスキルに基づきます。
- パフォーマンス履歴 (30%): 過去の解決速度と CSAT に基づきます。
- 可用性 (10%): Salesforce または Slack の現在のワークロードとオンライン状況に基づきます。
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Slack とコラボレーションツールを設定します。
- Slackインテグレーション: ワンクリックメッセージングを有効にして、サポート担当者がケース全体のコンテキストでエキスパートに直接メッセージを送信できるようにします。
- チーム構成: 継続的な協議のためにエキスパートをケースチームに追加できることを確認します。
エキスパートのランキングとスコアリングについて
[エキスパートを検索] アクションでは、インテリジェントなマッチングシステムを使用して、特定の問題に最適な人材を特定します。システムは、静的プロファイルだけでなく、結果を監視することで専門知識を学習します。
- 解決パターン: Agentforceは、サポート担当者が特定の種類の問題をどの程度迅速かつ効果的に解決したかを追跡します。
- CSAT統合: 特定のケースタイプの顧客満足度スコアが高いと、そのカテゴリのサポート担当者の専門知識スコアが高くなります。
- 結果の比較: サポート担当者 A が 4.8 CSAT で 2 日以内に問題を解決した場合、サポート担当者 B は 3.2 CSAT で 5 日かかるため、サポート担当者 B よりもトピックで上位にランクされます。
パフォーマンスだけでなく、推論エンジンでは次のことが分析されます。
- 割り当てられたスキル: スキルと支持をプロファイルします。
- 履歴所有権: 以前に類似ケースに割り当てられたユーザー、または関連するケースチームに追加されたユーザー。
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