Criar uma estratégia de distribuição
Objetivos de aprendizagem
Após concluir esta unidade, você estará apto a:
- Identificar fatores que contribuam para uma distribuição bem-sucedida.
- Decidir qual recurso do Einstein for Service é melhor para sua equipe.
- Saber como os recursos do Einstein for Service funcionam em conjunto.
Definir onde você está
Sita, CEO da Ursa Major Solar, está empolgada com a ideia do Einstein for Service, mas ainda não sabe por onde começar. O diretor de operações da empresa, Roberto Alvarez, sugeriu que ela fizesse uma estratégia de distribuição para que a adoção seja a mais fácil possível. Roberto descreve suas fases recomendadas para a distribuição de um produto.
| Fase | Tarefas |
|---|---|
|
Pré-ativação |
|
|
Ativação |
|
|
Pós-ativação |
|
De acordo com o conselho de Roberto, Sita deve primeiro encontrar e analisar os diferentes desafios que seus agentes de atendimento e clientes enfrentam. Ela decide perguntar à sua especialista em suporte de produtos, Ada Balewa, o que ela acha que pode ser melhorado em um dia de trabalho comum.
Ada ama a Ursa Major Solar, ou seja, é difícil para ela identificar exatamente onde a equipe de suporte poderia receber... bem, suporte. No entanto, ela sabe que seus agentes às vezes se esforçam para acompanhar a crescente demanda por velocidade e eficiência. Ela decide investigar.
Depois de enviar uma pesquisa a todos os agentes e obter feedback individual, Ada identificou os principais desafios da equipe de suporte. Aqui estão alguns desafios comuns que os agentes enfrentam.
| Desafio | Descrição | Recurso do Einstein for Service |
|---|---|---|
|
Difícil planejar o tempo de suporte |
Os agentes de suporte costumam ficar presos em trabalhos monótonos. Hoje em dia, os agentes precisam categorizar o caso antes de enviá-lo a um agente adequado que esteja preparado para resolver uma questão específica. Isso pode tomar um tempo valioso que poderia ser gasto com o cliente. |
Classificação de casos do Einstein: recurso que prevê valores de campo para os agentes quando um caso é criado. As previsões são baseadas em dados colhidos de casos. Einstein Case Routing: recurso que usa sua lógica de encaminhamento de caso existente para encaminhar casos que foram atualizados automaticamente pela Classificação de casos do Einstein. |
| Fechar casos tira tempo da ajuda aos clientes |
No final de um chat com o cliente, os agentes devem terminar o caso antes de poderem ajudar o próximo cliente. |
Conclusão de casos do Einstein: o Einstein sugere valores para os campos de casos para que os agentes do chat possam se concentrar mais no cliente e menos no preenchimento de resumos de casos. |
|
Muito tempo é gasto em outros aplicativos à procura da resposta "certa" |
Cada cliente é único; suas mensagens, também. A comunicação com o cliente nem sempre é simplificada e os clientes podem receber respostas diferentes para a mesma pergunta. Para evitar isso, os agentes passam muito tempo conversando com outros agentes, escrevendo notas adesivas ou alternando de modelo para modelo. |
Recomendações de resposta do Einstein: os agentes recebem recomendações sobre como responder a um cliente. Essas respostas são aprovadas previamente pelos administradores e podem ser personalizadas pelo agente antes do envio a um cliente. |
|
Dificuldade em filtrar o conteúdo da ajuda |
Há milhares de artigos de conhecimento em sua organização do Salesforce. Quando um cliente tem uma pergunta que seu agente não é capaz de responder imediatamente, os artigos serão provavelmente a primeira parada do agente. O exame de todos os artigos pode alongar o tempo necessário para fechar um caso. |
Recomendações de artigos do Einstein: os agentes recebem recomendações de artigos de sua base de conhecimento quando um caso é criado ou atualizado. Seus agentes podem ler esses artigos por conta própria ou enviá-los diretamente aos clientes. |
|
Falta de respostas a emails de pesquisas do CSAT |
Os agentes dependem das pontuações do CSAT para desenvolver e fortalecer suas relações com os clientes. |
Einstein Next Best Action: quando um agente ajuda um cliente, o Einstein pede a ele para enviar uma pesquisa do CSAT assim que o caso é fechado. |
Quais são alguns dos desafios que seus agentes enfrentam? Mapeie-os para essas soluções do Einstein for Service a fim de saber quais recursos podem funcionar para você.
Identificar metas e prioridades
Com alguns desafios em mente, Sita e Roberto estão prontos para fazer um esboço. Eles precisam responder algumas perguntas importantes, como: Quais são suas metas para o próximo trimestre? Quais são algumas das prioridades da Ursa Major Solar?
Eles listam as quatro principais metas imediatamente.
- Os agentes de suporte devem fazer menos trabalho monótono.
- A comunicação caso a caso deve ser simplificada e o processo de encontrar informações para responder a questões deve ser facilitado.
- O conteúdo de ajuda deve ser organizado.
- As pontuações do CSAT devem ser aumentadas.
Em seguida, eles listam as prioridades da Ursa Major Solar.
- Confiança
- Sucesso do cliente
- Inovação
- Igualdade
Com isso em mente, Sita e Roberto já têm um boa ideia de quais ferramentas do Einstein planejam usar. Vamos acompanhar sua jornada enquanto eles determinam como vão medir o progresso ao longo do caminho.
Determinar métricas para medir o sucesso
Agora que você definiu metas e prioridades claras, pode determinar como é o sucesso em sua distribuição. Roberto identificou métricas muito específicas para medir o sucesso da distribuição do Einstein for Service na Ursa Major Solar. Vamos dar uma olhada.
| Objetivo |
Ferramenta(s) do Einstein for Service |
A medida do sucesso |
|---|---|---|
|
Reduzir o tempo que os agentes precisam gastar em trabalho monótono. |
Classificação de casos do Einstein, Roteamento de casos do Einstein, Conclusão de casos do Einstein |
O tempo de fechamento de um caso diminui três horas. |
|
Orientar os agentes sobre o que dizer a seguir com base no contexto em tempo real por meio de modelos automatizados. |
Recomendações de resposta do Einstein |
O número de conversas com pelo menos uma recomendação de resposta aumenta 10%. |
|
Economizar tempo procurando os melhores artigos de ajuda para resolver problemas. |
Recomendações de artigos do Einstein |
O número de casos fechados com pelo menos uma recomendação de artigo aumenta 10%. |
|
Aumentar as respostas à pesquisa do CSAT. |
Einstein Next Best Action |
As respostas da Pontuação de satisfação do cliente (CSS) aumentam 20%. |
O Salesforce pode capturar essas métricas em seu painel e fornecer gráficos fáceis de ler. Roberto pode até fazer tipos de relatório personalizados para manter Sita e todos os seus agentes atualizados. Essas métricas e esses relatórios são essenciais para melhorar as estratégias da equipe à medida que o tempo passa.
