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서비스용 AI 솔루션 구축
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            KPI 탭

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            KPI 탭

            모든 고객 서비스 담당자(CSR) 그룹 전반의 전체 사용량 및 채택 추세를 분석하여 성공 및 기회의 핵심 영역을 식별합니다. 전체 평균 처리 시간(AHT)을 검토하여 서비스 효율성을 평가하고 전체 직원 만족도 점수(ESAT) 및 응답 품질 메트릭을 추적하여 품질을 모니터링합니다. 예를 들어 서비스 관리자는 에이전트 효율성 및 고객 불만족의 변동을 설명하는 패턴을 찾을 수 있습니다. 전체 AHT, 부정적인 사용자 의견 사용 이유, AHT 비교 추세를 기준으로 필터링하여 처리 시간 연장 또는 부정적인 사용자 의견에 대한 이유를 분리합니다. 복잡한 사례 유형에 대한 코칭 또는 AI 제안 수정과 같은 표적화된 중재를 구현합니다. 이러한 작업은 기본적인 문제를 해결하고 고객 분위기를 향상합니다.

            필수 Edition

            지원 제품: Lightning Experience
            지원 제품: Agentforce 1 Service Edition을 사용하는 엔터프라이즈 및 무제한 Edition

            KPI 탭에서 주요 메트릭에 대해 알아봅니다.

            메트릭 설명
            전체 사용량 에이전트가 선택한 AI 제품을 사용한 총 사례 수가 표시됩니다. 이 메트릭을 사용하여 플랫폼 채택의 양을 이해합니다.
            있는 그대로 사용 편집하지 않고 사용자가 수락한 AI 권장 사항의 비율을 표시합니다. 이 메트릭을 사용하여 AI 모델의 정확성과 품질을 평가합니다.
            전체 AHT 선택된 기간 내의 모든 서비스 사례에 대한 평균 처리 시간이 표시됩니다. 이 메트릭을 사용하여 서비스 센터 전반의 핵심 효율 메트릭을 추적합니다.
            전체 ESAT 직속 에이전트 피드백에서 계산된 직원 만족도 점수(인수 또는 감소)가 표시됩니다. 이 메트릭을 사용하여 AI 중심 서비스의 품질과 효율성을 측정합니다.
            AHT 비교 해결된 사례와 비교하여 AI 지원으로 해결된 사례의 평균 처리 시간이 표시됩니다. 이 메트릭을 사용하여 Einstein for Service를 사용하여 얻은 운영 효율을 정량화합니다.
            AHT 비교 추세 시간 경과에 따른 AI 지원 및 비지원 사례의 평균 처리 시간 내역 변경 사항이 표시됩니다. 이 메트릭을 사용하여 장기 효율성 교대 근무를 모니터링하고 ROI를 확인합니다.
            사용자 의견 배포 긍정적인 에이전트 피드백과 부정적인 에이전트 피드백의 비율을 표시합니다. 이 메트릭을 사용하여 AI 권장 사항에 대한 팀의 전반적인 분위기와 만족도를 평가합니다.
            사용자 의견 동향 선택된 기간 동안 긍정적인 사용자 의견과 부정적인 사용자 의견의 양이 표시됩니다. 이 메트릭을 사용하여 모델 업데이트 또는 프로세스 변경에 대한 응답으로 에이전트 분위기가 어떻게 발전하는지 추적합니다.
            부정적인 사용자 의견 이유 에이전트가 AI 제안을 거부했음을 인용한 이유가 표시됩니다. 이 메트릭을 사용하여 불만족의 근본 원인을 우선 순위로 지정하고 해결합니다.
             
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