11 月中旬，Salesforce 宣布推出 Service Intelligence，这是一款面向 Service Cloud 的新分析应用程序，旨在提高座席工作效率、降低成本和提高客户满意度。
Service Intelligence 由 Salesforce 的实时超大规模数据引擎提供支持由数据云提供支持，允许用户直接在 Service Cloud 中访问所有数据，而无需在屏幕之间切换信息。
人工智能在服务云领域越来越受欢迎，从 2020 年到 2022 年，人工智能的采用率增长了 88%。 63%的服务专业人士表示，人工智能将帮助他们更快地为客户服务。 通过采用人工智能，服务专业人员可以快速做出明智的决策并提高客户满意度，从而确保竞争优势。
借助 AI 驱动的服务智能，：公司可以弥合数据和行动之间的差距将原始数据转化为有价值的客户洞察。 这为服务专业人员提供了正确的信息，以实现其核心任务：提供卓越的客户体验。
Salesforce Service Cloud 高级副总裁。
ryan nichols
预构建的服务仪表板
服务代理可以通过 Einstein 对话挖掘和跨案例的关键指标（包括上报案例总数、平均关闭时间和客户满意度得分）获得 AI 驱动的见解，以提高客户参与度。 服务经理可以使用预先构建的服务仪表板来识别和支持繁忙的团队。
einstein conversation mining
使用人工智能分析客户对话因此，服务领导者可以快速识别趋势和主要客户问题。 例如，确定是否有大量客户询问有关产品退货政策的问题。 服务代理可以训练机器人识别此类问题的原因，并在客户寻求支持时提供有关退货的自助文章。
Tableau 集成
Tableau 集成允许用户只需单击一下即可直接从 Service Intelligence 仪表板跳转到 Tableau 中的数据探索，同时保留服务控制台中的数据。 用户还可以将 Tableau 中内置的可视化无缝嵌入到 Service Intelligence 中，以便与团队分享见解。
copilot for service
使用户能够直接在 Service Cloud 中使用自然语言向 Einstein 询问有关其服务智能仪表板、指标、趋势等的问题。
einstein studio
提供 AI 驱动的见解，例如上报客户投诉的倾向，以及解决客户案例所需的时间。
customer effort score
全面了解客户服务体验的难度，以及服务专业人员如何调整交互以提高客户满意度的建议，例如为不满意的客户提供折扣。
预构建的服务仪表板、Einstein 对话挖掘和 Tableau 集成现已正式发布。
Einstein Copilot for Service 预计将于 2024 年春季进行试点。
Einstein Studio 评估倾向升级和客户努力得分，预计将于 2024 年春季全面推出。
材质**：自由部落***