ロールアウト戦略を作成する

有効化前

• 現在の課題を挙げる。
• 目標と優先事項を特定する。
• 必要なツールを見極める。
• 何をもって成功とするかを定義する。
• データをクリーンアップする。

有効化

• 機能を設定する。
• 計画に沿って進める。
• 何らかの問題が浮上した時点で調整する。

有効化後

• 機能のメンテナンスを行う。
• 進行状況を定期的に評価する。

サポート時間を短縮可能な戦略を立てることができない

サポートエージェントが単純作業に時間を取られることが少なくありません。現在はエージェントがケースを分類したうえで、特定の問い合わせを解決可能な適切なエージェントに送信する必要があります。本来であればお客様に対応している貴重な時間が、この処理に費やされていることになります。 

Einstein ケース分類: この機能は、ケースの作成時にエージェントに代わって項目の値を予測します。予測はケースのデータに基づきます。 

Einstein ケースルーティング: この機能は、既存のケースルーティングロジックを使用して、Einstein ケース分類によって自動更新されたケースを転送します。 

Einstein ケースラップアップ: Einstein がケース項目の値を提案することで、チャットエージェントはお客様に重点を置くことができるようになり、ケース概要の記入にかける時間も短くなります。

「適切」な返信を見つけるために他のアプリケーションに多大な時間を費やしている

お客様は一人ひとり異なり、そのメッセージもそれぞれ異なります。企業とお客様間のコミュニケーションは必ずしも合理化されておらず、お客様が同じ質問に対して異なる回答を得ることがあります。こうした混乱を避けるために、エージェントは他のエージェントに相談したり、付箋にメモ書きしたり、各種のテンプレートを見比べたりすることに多大な時間を費やしています。

Einstein 返信のおすすめ: お客様への推奨の応答方法がエージェントに表示されます。こうした返信はシステム管理者が事前承認済みですが、エージェントがお客様に送信する前にパーソナライズできます。 

ヘルプコンテンツを的確に絞り込めない 

Salesforce 組織には膨大な数のナレッジ記事が存在します。お客様からの質問にエージェントが即座に答えられないときに、おそらく最初に検索するのがナレッジ記事です。このあらゆる記事の中から選び出すとなると、ケースのクローズに相当な時間がかかるものと思われます。 

Einstein 記事のおすすめ: ケースが作成または更新された時点で、エージェントが知識ベースから記事のおすすめを受信します。エージェントはこうした記事をお客様に読み上げることも、直接送信することもできます。

CSAT アンケートに対する返信メールがない

エージェントは CSAT スコアに基づいてお客様との関係を構築して強化します。 

Einstein Next Best Action: エージェントがお客様に対応するときに、ケースがクローズした時点で Einstein が CSAT アンケートを送信するプロンプトを表示します。 

エージェントが単純作業に費やす時間を減らす。

Einstein ケース分類、Einstein ケースルーティング、Einstein ケースラップアップ 

ケースをクローズするまでの時間を 3 時間短縮する。 

自動化テンプレートを使用して、リアルタイムのコンテキストを基に次に何と言うべきかをエージェントに示して誘導する。

Einstein 返信のおすすめ

返信のおすすめを 1 つ以上利用した会話数を 10% 増やす。

問題の解決に最も役立つヘルプ記事の検索時間を短縮する。

Einstein 記事のおすすめ

記事のおすすめを 1 つ以上貼付したクローズケース件数を 10% 増やす。

CSAT アンケートへの回答数を増やす。 

Einstein Next Best Action

顧客満足度スコア (CSS) の回答数を 20% 増大させる。