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サービス向け AI ソリューションの構築
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          Service AI および Adoption Analytics ダッシュボード

          Service AI および Adoption Analytics ダッシュボード

          統合分析を取得し、AI の利用状況を重要な業務およびエクスペリエンス評価指標に直接関連付けます。AI の採用と品質を追跡します。たとえば、平均処理時間 (AHT) や全体的な ESAT スコアなどの KPI に対する応答変更率とビジネスへの影響を追跡します。これらのインサイトを使用して、サービス担当者をコーチングし、上位の採用者を特定します。

          必要なエディション

          使用可能なインターフェース: Lightning Experience
          使用可能なエディション: Enterprise Edition および Unlimited Edition (Agentforce 1 Service Edition 付属)
          • Einstein for Service の概要
            Einstein for Serviceの採用と、平均処理時間(AHT)などの主要な効率性指標への影響を監視します。応答品質のトレンドと全体的な ESAT (ESAT) スコアでサービス品質を評価します。たとえば、サービスマネージャーは採用率が低いチームや AHT が高いチームを特定できます。プロンプトの更新やKnowledge記事の更新など、対象を絞った介入を実装して、応答品質を向上させ、最終的には顧客満足度を向上させます。
          • [KPI] タブ
            すべてのカスタマーサービス担当者 (CSR) グループの全体的な利用状況と採用トレンドを分析し、成功と商談の主要な領域を特定します。全体的な平均処理時間 (AHT) を確認してサービス効率を評価し、全体的な従業員満足度スコア (ESAT) と応答品質総計値を追跡して品質を監視します。たとえば、サービスマネージャーはエージェントの効率の変動や顧客の不満を説明するパターンを見つけることができます。全体的な AHT、否定的なフィードバックの使用理由、および AHT の比較トレンドで絞り込み、処理時間が延長された理由や否定的なフィードバックの理由を特定します。複雑なケース種別のコーチングや AI の提案の変更など、対象を絞った介入を実装します。これらのアクションは、根本的な問題に対処し、顧客のセンチメントも高めます。
           
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