Panoramica di Einstein per Service

Monitorare l'adozione di Einstein for Service e il suo impatto su indicatori di efficienza chiave come il tempo di gestione medio (AHT). Valutare la qualità del servizio tramite le tendenze della qualità della risposta e il punteggio ESAT (ESAT) complessivo. Ad esempio, un responsabile dell'assistenza può identificare i team con bassa adozione o alta AHT. Implementare interventi mirati, ad esempio aggiornare il prompt o gli articoli Knowledge, per migliorare la qualità della risposta e, in ultima analisi, la soddisfazione dei clienti.

Versioni (Edition) richieste

Disponibile nelle versioni: Lightning Experience

Disponibile in: Enterprise e Unlimited con le versioni Service Edition Agentforce 1

Informazioni sulle metriche chiave nella scheda Panoramica.

Metrica	DESCRIZIONE
Utilizzo complessivo	Mostra il numero totale di casi in cui gli agenti hanno utilizzato il prodotto AI selezionato. Utilizzare questa metrica per capire il volume dell'adozione della piattaforma.
Utilizzo così com'è	Mostra la percentuale di consigli AI utilizzati senza apportare modifiche. Utilizzare questa metrica per valutare la precisione e la qualità del modello AI.
AHT complessivo	Mostra il tempo medio di gestione di tutti i casi di assistenza nel periodo selezionato. Utilizzare questa metrica per tenere traccia delle principali metriche di efficienza in tutto il centro assistenza.
ESAT complessivo	Mostra il punteggio di soddisfazione dei dipendenti calcolato in base al feedback diretto degli agenti (pollice su o giù). Utilizzare questa metrica per misurare la qualità e l'efficacia dei servizi basati sull'intelligenza artificiale.
Distribuzione utilizzo	Mostra il rapporto tra risposte generate da AI e risposte modificate dall'uomo. Utilizzare questa metrica per identificare in che misura gli agenti si affidano all'assistenza AI.
Usage Trend (Trend utilizzo)	Mostra la percentuale di adozione dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale rispetto ai contenuti modificati dall'uomo nel tempo. Utilizzare questa metrica per monitorare la crescita o il calo dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale.
Qualità della risposta	Mostra la suddivisione delle risposte inviate così come sono, modificate o sovrascritte. Utilizzare questa metrica per monitorare che l'intelligenza artificiale soddisfi standard di qualità elevati.
Response Quality Trend (Trend qualità risposta)	Mostra le prestazioni della qualità della risposta nel tempo. Utilizzare questa metrica per osservare miglioramenti o peggioramenti nella precisione dei suggerimenti AI.
Adattatori gruppo CSR	Mostra gli agenti o i gruppi con il maggior utilizzo di intelligenza artificiale. Utilizzare questa metrica per riconoscere gli esperti interni e gli early adopter.
Trend di adozione del gruppo CSR	Mostra la velocità con cui i diversi gruppi di agenti adottano Einstein for Service nel tempo. Utilizzare questa metrica per guidare strategie di implementazione mirate.

Nota Il cruscotto digitale mostra i dati fino al giorno precedente in UTC.