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Erstellen von AI-Lösungen für Service
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            3. AI-Lösungen für Service

            KPIs Tab

            Analysieren Sie die allgemeinen Nutzungs- und Akzeptanztrends in allen Kundendienstmitarbeitergruppen, um wichtige Erfolgs- und Opportunity-Bereiche zu identifizieren. Bewerten Sie die Serviceeffizienz, indem Sie die durchschnittliche Gesamtbearbeitungszeit (Overall Average Handle Time, AHT) überprüfen, und überwachen Sie die Qualität, indem Sie die Kennzahlen zur Mitarbeiterzufriedenheit (Overall Employee Zufriedenheit Score, ESAT) und zur Antwortqualität verfolgen. Beispielsweise kann ein Serviceleiter Muster finden, die Schwankungen in der Agenteneffizienz und der Kundenunzufriedenheit erklären. Filtern Sie nach AHT insgesamt, negativen Feedbackverwendungsgründen und AHT-Vergleichstrends, um Gründe für verlängerte Bearbeitungszeiten oder negatives Feedback zu isolieren. Implementieren Sie gezielte Interventionen wie Coaching zu komplexen Kundenvorgangstypen oder Ändern der AI-Vorschläge. Diese Aktionen beheben die zugrunde liegenden Probleme und verbessern auch die Kundenstimmung.

            Erforderliche Editionen

            Verfügbarkeit: Lightning Experience
            Verfügbarkeit: Enterprise und Unlimited Edition mit Agentforce 1 Service Edition

            Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Kennzahlen auf der Registerkarte "KPIs".

            METRIC BESCHREIBUNG
            Gesamtnutzung Zeigt die Gesamtanzahl der Kundenvorgänge an, in denen Agenten das ausgewählte AI-Produkt verwendet haben. Verwenden Sie diese Kennzahl, um das Volumen der Plattformakzeptanz nachzuvollziehen.
            Ist-Nutzung Zeigt den Prozentsatz der AI-Empfehlungen an, die Benutzer ohne Bearbeitung akzeptiert haben. Verwenden Sie diese Kennzahl, um die Genauigkeit und Qualität des AI-Modells auszuwerten.
            AHT insgesamt Zeigt die durchschnittliche Bearbeitungszeit für alle Servicefälle im ausgewählten Zeitraum an. Verwenden Sie diese Kennzahl, um wichtige Effizienzkennzahlen im gesamten Servicecenter zu verfolgen.
            ESAT insgesamt Zeigt die Mitarbeiterzufriedenheitsbewertung an, die aus direktem Agentenfeedback berechnet wird (Daumen nach oben oder unten). Verwenden Sie diese Kennzahl, um die Qualität und Effektivität von AI-gestützten Services zu messen.
            AHT-Vergleich Zeigt die durchschnittliche Bearbeitungszeit für mit AI-Unterstützung gelöste Kundenvorgänge im Vergleich zu gelösten Kundenvorgängen an. Verwenden Sie diese Kennzahl, um die betriebliche Effizienz zu quantifizieren, die durch die Verwendung von Einstein für Service erzielt wird.
            AHT-Vergleichstrend Zeigt die historische Änderung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit für AI-gestützte und nicht unterstützte Kundenvorgänge im Zeitverlauf an. Verwenden Sie diese Kennzahl, um langfristige Effizienzschichten zu überwachen und den ROI zu validieren.
            Feedback-Verteilung Zeigt das Verhältnis zwischen positivem und negativem Agentenfeedback an. Verwenden Sie diese Kennzahl, um die allgemeine Stimmung und Zufriedenheit Ihres Teams mit AI-Empfehlungen auszuwerten.
            Feedbacktrend Zeigt das Volumen des positiven und negativen Feedbacks über einen ausgewählten Zeitraum an. Verwenden Sie diese Kennzahl, um zu verfolgen, wie sich die Agentenstimmung als Reaktion auf Modellaktualisierungen oder Prozessänderungen entwickelt.
            Negative Feedbackgründe Zeigt die Gründe an, aus denen Agenten AI-Vorschläge ablehnen. Verwenden Sie diese Kennzahl, um die Ursachen der Unzufriedenheit zu priorisieren und zu beheben.
             
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