个案|Salesforce | 当Einstein遇上Service Cloud，这10个功能又惊艳又贴心
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随着企业客户群的不断扩大以及客户咨询量的不断增加 ， 客服中心面临着越来越大的压力 。如何才能处理不断增加的业务量 ， 并提高客户满意度呢？
人工智能是一种可行的选择 ， AI可以自动完成重复查询 ， 并协助客服解决部分个案 ， 不仅可以降低成本 ， 客服也有更多精力从事更复杂、价值更高的活动 。
【个案|Salesforce | 当Einstein遇上Service Cloud，这10个功能又惊艳又贴心】Salesforce经历过一系列收购（PredictionIO ， MetaMind等公司）之后 ， 在Dreamforce '16上推出了Einstein 。Einstein是AI应用程序功能和平台服务的组合 。
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如果你也好奇Einstein和Service Cloud的结合会碰撞出什么火花 ， Einstein如何增强客户服务 ， 这篇文章将为你快速开启Einstein之旅 。
2020年6月开始 ， 通用的Einstein功能可以添加到Service Cloud中 ， 以增强客户服务 。在Service Cloud与Einstein的结合中 ， 当属这10个功能最亮眼 。
该功能在Spring ’20发布时已普遍可用 ， 并且与Service Cloud企业版及更高版本捆绑使用 。通过100多篇知识库文章 ， 以及数千个已解决的个案 ， 即可构建AI模型 。该模型通过分析以往客服解决个案所用的知识库文章 ， 推荐文章来解决新的个案 。
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客服使用服务控制台中的Knowledge Lightning组件访问推荐文章 ， 这些文章会按相关性顺序排列 。客服可以将任意一篇推荐文章附加到个案中 ， 将文章标记为“无帮助” 。在不断的交互中学习 ， Einstein会变得更智能 ， 更聪明 。
Einstein回复建议通过以往的聊天记录来训练预测模型 ， 以识别在聊天服务渠道中对客户询问的常见响应 。建立模型后 ， 您可以选择、编辑和发布提供给客户的答复 。
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客服可以选择一个推荐回复作为客户咨询的响应 ， 同时可以对该回复进行预先编辑 。
Einstein下一步最佳行动是根据客户数据和业务逻辑向用户提出建议 。例如 ， 客服正在处理一个对客户满意度会产生负面影响的个案 ， 而该客户恰好需要续签合同 。根据客户的合同期限、购买历史和当前的CSAT ， Einstein建议提供一份两年期的合同 ， 而不是包含折扣服务或产品的合同 。
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Service Analytics是一种Einstein分析模板 ， 您可以通过在电脑端或移动设备上显示仪表板的模板创建分析应用程序 。
客服主管可以查看历史KPI数据以及KPI趋势 ， 可视化客服中心的绩效 。通过查看个案和客户数据 ， 可以帮助客服主管在解决查询时做出更快、更明智的决策 。
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Service Analytics附带预构建的仪表板和数据集 ， 可根据你的特定需求进行修改 。客服主管从Analytics Studio访问应用程序 ， 使用嵌入在Salesforce页面中的侧边栏仪表板来获取有关其个案的信息 。
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