Einstein遇上Service Cloud，这10个功能惊艳又贴心

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。

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。

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。

当Einstein 遇上 Service Cloud

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。

功能 01  Einstein 文章推荐 Einstein Article Recommendations

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。

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。

功能 02 Einstein 回复建议 Einstein Reply Recommendations

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。

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。

功能 03 Einstein 下一步最佳行动 Einstein Next Best Action

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。

功能 04 服务分析 Service Analytics

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。

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。

功能 05 Einstein 预测构建器 Einstein Prediction Builder

通过Einstein Prediction Builder，无需任何代码即可构建自定义预测模型。例如，您可以创建一个模型，根据客户的购买历史、特征（客户的年龄、所在地等），以及迄今为止与客服中心的互动，来预测客户续签合同的概率。

预测模型有助于客服提供更加个性化的客户体验，以及协助客服中心做出更明智的决策。

功能 06 Einstein 机器人 Einstein Bots

Einstein 机器人是虚拟的客户助理，可以在无客服的状态下解决客户查询，或者在个案移交给客服之前收集前期信息进行协助。Einstein 机器人与部分社交渠道（SMS，Facebook Messenger和WhatApps）集成在一起，并使用自然语言处理（NLP）为客户提供更多的对话体验。

通过自动解决重复的客户问题，Einstein 机器人可以提高客服中心的效率并改善KPI，例如首次响应时间，平均处理时间和客户满意度。此外，Einstein 机器人可以全年无休，24小时随时响应。

功能 07 Einstein 视觉 Einstein Vision

使用Einstein Vision平台服务受益于预先构建的分类器，或创建自定义模型来执行图像识别任务，例如计算图像中的对象数量、识别图片中的产品或读取照片中的序列号，为客户支持增加图像功能。

功能 08 Einstein 语言  Einstein Language

Einstein 语言包括Einstein 意图（Einstein Intent）和Einstein 情感（Einstein Sentiment）。通过Einstein 意图创建自定义模型，以理解非结构化文本的含义。Einstein 情感允许您使用预先训练好的模型，或创建自定义模型，将非结构化文本主体分类为积极的、消极的或中性的情绪。通过将Einstein意图和情感构建到自定义应用程序中，您可以分析通过文本服务渠道或社交媒体帖子收到的客户询问。

Einstein语言可以帮助客服了解客户谈论的产品或服务，以及分析客户在谈论时的情绪。

功能 09 Einstein 个案分类 Einstein Case Classification

Einstein个案分类通过历史案例来训练其AI模型。通过分析客服以往如何设置个案的查找、复选框和选择列表字段值，以便模型可以为新案例建议字段值。例如，Einstein个案分类可以根据“主题”和“描述”字段的内容，为“类型”（查询的类型）和“原因”（查询的原因）字段推荐值。

推荐和自动填充字段值不仅可以节省时间，还可以提高准确性和一致性。

功能 10 个案路由 Einstein Case Routing

在Einstein个案分类已自动使用建议值更新字段之后，Einstein个案路由会运行个案分配规则和基于技能的路由规则的属性设置。

注：本文作者Ivan Harris，Salesforce独立顾问。由Salesforce咨询整理编译，转载请注明出处。