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為服務建立 AI 解決方案
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            KPI 索引標籤

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            3. 服務 AI 解決方案

            KPI 索引標籤

            分析所有「客戶服務代表」(CSR) 群組的整體用量與採用趨勢,以識別成功和機會的關鍵領域。透過檢閱整體平均處理時間 (AHT) 來評估服務效率,並透過追蹤整體員工滿意度分數 (ESAT) 和回應品質度量來監視品質。例如,服務經理可以尋找可解釋工作人員效率和客戶不滿意度波動的模式。依整體 AHT、負面回饋意見使用原因和 AHT 比較趨勢篩選,以區隔延長處理時間或負面回饋意見的原因。實作目標性介入,例如對複雜個案類型進行指導或修改 AI 建議。這些動作可解決基本問題,並增強客戶的情感。

            必要版本

            提供版本：Lightning Experience
            提供版本：具備 Agentforce 1 Service Edition 的 Enterprise 和 Unlimited Edition

            瞭解「KPI」索引標籤上的主要度量。

            度量 描述
            整體用量 顯示工作人員使用所選 AI 產品的個案總數。使用度量以瞭解平台使用量。
            依序使用 顯示使用者接受但未進行任何編輯的 AI 建議百分比。使用度量評估 AI 模型的準確性和品質。
            整體 AHT 顯示所選期間內所有服務個案的平均處理時間。使用度量可追蹤服務中心的主要效率度量。
            整體 ESAT 顯示從直接工作人員回饋意見 (姆指朝上或朝下) 計算的員工滿意度分數。使用度量來測量 AI 驅動服務的品質和效率。
            AHT 比較 顯示 AI 協助解決個案與已解決個案相比的平均處理時間。使用此度量可量化使用 Einstein for Service 取得的作業效率。
            AHT 比較趨勢 顯示 AI 協助與非協助個案在一段時間內的平均處理時間歷程記錄變化。使用度量來監視長期效率排班並驗證 ROI。
            回饋意見散佈 顯示正面和負面工作人員回饋意見的比率。使用度量以使用 AI 建議評估小組的整體情感和滿意度。
            回饋意見趨勢 顯示在所選期間內的正面和負面回饋意見量。使用度量可追蹤工作人員情感如何在回應模型更新或流程變更時演進。
            負面回饋意見原因 顯示引用工作人員拒絕 AI 建議的原因。使用度量來排定不滿的根本原因並加以解決。
             
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