SLA 정책 작업

총 최대 1,000개의 SLA 정책을 만들 수 있으며, 정책당 최대 10개의 중대 사건이 있습니다. 조직이 Summer ’13 이전에 생성된 경우 최대 SLA 정책이 낮을 수 있습니다. 늘리려면 Salesforce에 문의하십시오.

노트 SLA 정책을 사용하는 경우 별도의 권리에 대한 고객의 작업 주문 및 사례를 관리합니다. 이는 SLA 정책이 유형과 일치하는 레코드에 대해서만 실행되기 때문입니다. 예를 들어, 권리에 사례 SLA 정책이 적용되면 권리와 연결된 사례에서만 프로세스가 실행됩니다. 또한 작업 주문이 해당 권리와 연결되어 있는 경우 프로세스가 작업 주문에서 실행되지 않습니다.

활성 SLA 정책을 보거나 취소하려면 설정에서 빠른 찾기 상자에 SLA 정책을 입력한 다음, SLA 정책을 선택합니다. SLA 정책 대기열을 사용하여 활성 SLA 정책 작업을 보거나 취소할 수도 있습니다. (SLA 정책 모니터링은 Professional Edition 조직에서 사용할 수 없습니다.)

중요 "설정 및 구성 보기" 사용자 권한이 없는 사용자도 모두 API를 통해 SLA 정책을 볼 수 있습니다.

• SLA 정책을 통해 레코드가 이동하는 방법
  권리에 SLA 정책이 적용되면 권리에 연결된 모든 지원 레코드에서 SLA 정책이 실행됩니다. 사례 및 작업 주문과 같은 지원 레코드가 SLA 정책을 통해 어떻게 진행되는지 알아봅니다.
• SLA 관리에서 업무 시간 작동 방식
  지원 레코드가 권리에 연결되면 레코드, 중대 사건, SLA 정책 및 권리 자체가 각각 다른 업무 시간을 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 상황에서 Salesforce가 업무 시간을 처리하는 방법에 대해 알아봅니다.
• SLA 정책 업데이트
  권리 버전 관리를 사용하면 활성 권리 및 지원 레코드에 할당된 경우에도 여러 버전의 SLA 정책을 만들 수 있습니다.
• SLA 정책 버전 만들기
  권리 버전 관리를 사용하면 활성 권리 및 지원 레코드에 할당된 경우에도 여러 버전의 SLA 정책을 만들 수 있습니다. Salesforce 조직에서 여러 버전의 SLA 정책을 동시에 사용할 수 있습니다.
• Agentforce SLA 요약 설정
  Agentforce SLA 요약은 SLA 성능에 대한 완벽한 가시성을 제공합니다. SLA 위반 및 추세, 중대 사건 성과, 서비스 담당자의 작업량 및 효율성, 잠재적인 위험 지표를 추적합니다. 이 기능을 사용하면 SLA 대상에 대한 평균 응답 및 해결 시간을 모니터링하고 SLA 누락 위험이 있는 레코드를 빠르게 식별할 수 있습니다.
• 사례에 대한 예측 위험 점수 매기기 설정
  기계 학습을 사용하여 SLA를 위반할 가능성이 높은 사례를 예측하여 SLA 위반을 최소화합니다. 위반이 발생하기 전에 조치를 취하기 위해 사례 레코드에서 직접 실시간 위험 점수 및 주요 기여 요소를 확인합니다. SLA 위반 예측 기능은 기계 학습을 사용하여 우선 순위, 상태, 내역과 같은 사례 데이터를 분석하여 SLA 마감일이 누락될 가능성을 예측합니다. 실시간 위험 점수를 제공하고 해당 점수에 영향을 미치는 상위 3가지 요소를 식별하여 팀이 사례를 사전에 관리할 수 있도록 합니다.