Salesforceの「Einstein」が顧客サービスに十分な知能を持つようになった

Salesforce は、顧客サービスの業務を処理できる Einstein AI のアップグレードをリリースしました。

Einstein はこれまで、Salesforce ユーザーが SaaS プラットフォームで収集したデータに基づいて予測を行うのを支援できるアシスタントとして提供されており、その 1 つのバージョンでは顧客サービス担当者に提案を行うこともできます。

同社は現在、「Einstein Bots for Service」でそのユースケースに注力しており、このコードは「日常的なサービスリクエストを自動化し、スムーズなエージェントの引き継ぎを可能にする」と主張している。

カスタマーサービス業務は多くの人員を必要とするため、運営に莫大な費用がかかります。そして、そうした人員は不機嫌な顧客への対応にすぐに飽きてしまい、一斉に辞めてしまいます。その結果、カスタマーサービスの運営コストはさらに高くなり、顧客は新しいスタッフとやり取りしたり、カスタマーサービス業務の人員不足（あるいは単に人件費が安い）のために待たされたりすることが増え、顧客満足度はさらに低下します。

カスタマーエクスペリエンスの専門家が成功を測る指標の一つに「初回解決率」があります。これは文字通り、顧客ができるだけ早く満足したかどうかを把握することを意味します。顧客とのあらゆるやり取りはアップセルの機会となるため、カスタマーサービス担当者は、顧客を満足させるためにどのような提案をすればよいかを従業員に理解してもらいたいと考えています。

チャットボットは、顧客との迅速なやり取りを実現するだけでなく、ヘルプを求める顧客をまず自動化されたチャネルに誘導することでコスト管理の問題にも対処する手段として進化しています。もちろん、ボットは質の低いエージェントよりも顧客を不機嫌にさせる可能性があるため、優れた対応が求められます。Salesforceは、Einsteinの機械学習と自然言語処理がその役割を担うと考えています。

Salesforce はまた、ユーザーをセルフヘルプ リソースに誘導したり、人間のオペレーターとやりとりしているときにカスタマー サービス スタッフが次のステップに最も役立つよう誘導したりできる「Lightning Flow for Service」という新機能によって、迅速な解決策も用意していると考えています。

Einsteinには「ネクストベストアクション」と呼ばれる機能も追加されました。これは「効果が最大限に発揮される瞬間に実行され、Service Cloudコンソール内で直接インサイトを可視化」することで、カスタマーサービス担当者がアップセルの精度を高め、問題解決を迅速化できるようにします。これがうまくいけば、カスタマーサービス業務の収益と生産性が向上し、双方にとってメリットのある成果につながります。

Next Best Actions は現在パイロット段階ですが、Lightning Flow と Einstein Bots for Service はすでに稼働しており、さまざまな Service Cloud エディションのユーザーに含まれています。®