11 月中旬，Salesforce 宣布推出 Service Intelligence，這是一款面向 Service Cloud 的新分析應用程式，旨在提高座席工作效率、降低成本和提高客戶滿意度。
Service Intelligence 由 Salesforce 的實時超大規模資料引擎提供支援由資料雲提供支援，允許使用者直接在 Service Cloud 中訪問所有資料，而無需在螢幕之間切換資訊。
人工智慧在服務雲領域越來越受歡迎，從 2020 年到 2022 年，人工智慧的採用率增長了 88%。 63%的服務專業人士表示，人工智慧將幫助他們更快地為客戶服務。 通過採用人工智慧，服務專業人員可以快速做出明智的決策並提高客戶滿意度，從而確保競爭優勢。
借助 AI 驅動的服務智慧型，：公司可以彌合資料和行動之間的差距將原始資料轉化為有價值的客戶洞察。 這為服務專業人員提供了正確的資訊，以實現其核心任務：提供卓越的客戶體驗。
Salesforce Service Cloud 高階副總裁。
ryan nichols
預構建的服務儀表板
服務代理可以通過 Einstein 對話挖掘和跨案例的關鍵指標（包括上報案例總數、平均關閉時間和客戶滿意度得分）獲得 AI 驅動的見解，以提高客戶參與度。 服務經理可以使用預先構建的服務儀表板來識別和支援繁忙的團隊。
einstein conversation mining
使用人工智慧分析客戶對話因此，服務領導者可以快速識別趨勢和主要客戶問題。 例如，確定是否有大量客戶詢問有關產品退貨政策的問題。 服務代理可以訓練機械人識別此類問題的原因，並在客戶尋求支援時提供有關退貨的自助文章。
Tableau 整合
Tableau 整合允許使用者只需單擊一下即可直接從 Service Intelligence 儀表板跳轉到 Tableau 中的資料探索，同時保留服務控制台中的資料。 使用者還可以將 Tableau 中內建的視覺化無縫嵌入到 Service Intelligence 中，以便與團隊分享見解。
copilot for service
使使用者能夠直接在 Service Cloud 中使用自然語言向 Einstein 詢問有關其服務智慧型儀表板、指標、趨勢等的問題。
einstein studio
提供 AI 驅動的見解，例如上報客戶投訴的傾向，以及解決客戶案例所需的時間。
customer effort score
全面了解客戶服務體驗的難度，以及服務專業人員如何調整互動以提高客戶滿意度的建議，例如為不滿意的客戶提供折扣。
預構建的服務儀表板、Einstein 對話挖掘和 Tableau 整合現已正式發布。
Einstein Copilot for Service 預計將於 2024 年春季進行試點。
Einstein Studio 評估傾向公升級和客戶努力得分，預計將於 2024 年春季全面推出。
材質**：自由部落***