Dreamforce2023 Service Keynoteの動画を見てみました。
Service Keynote: Reimagine Service for the AI Era | Dreamforce | Salesforce - YouTube
顧客エクスペリエンスの向上は最優先事項ですが、問い合わせ数、複雑さ、コストが増加している傾向がある的な話。
AIにより変わること。
・検索して見つける → 生成的な経験
・静的プロセス → AI を活用したプロセス
・運用報告書 → データとインテリジェンス
Sevice Cloudの紹介。カスタマーサービス、フィールドサービス、コンタクトセンター、それらが1つのプラットフォームで機能する。
AIでパワーアップする的な話。
これまでとこれからのAI製品について。2016年→ケースの分類の自動化。2023年→返信のメッセージの生成。
2024年→「Einsttein Copilot」の発表。
Einstein Trust Layerの紹介。SalesforceのAI機能では自社データを安全に利用する形でAI学習を行える仕組みとなっている的な話。
Einstein Copilotの使い方デモ。
メール内容を生成するときに口調をカジュアルにするかとかも設定できるみたい。
どのチャネルに適用するかも選べる。メール問い合わせのみに適用とかそんな感じ。
Coplilotが数秒で働いた結果。
数100件のデータがCopliotのやりとりでクローズまで進められたってデモ。(・・AIでここまでできるのかな。)
サービスクラウドの事例話。
FAQ / Help Centerの話。(Knowledge機能？)
一番の理想は顧客が自分で調べて解決できること。
質問が複雑になるとFAQサイトからチャットボットに。
チャットボットは実行するようにプログラムしたことしか答えられない。最終的には人の対応が必要になることが多い。
Einsteinにより、よりよい体験に。顧客はFAQサイトで知りたいことを検索するとAIが自分向けに作成した回答を確認できるようになる。Knowledge記事のリンクも一緒に表示されるので詳細を確認したいときはリンクをクリックすればOK。という感じ。
WhatsAppとの連携の話。自動応答のマーケティングメッセージ。ここもAIがよりよい形で応答できる。
新しいService Consoleの話。
Einsteinはリアルタイムのコンテキストを理解してData Cloudが持つ顧客の情報を把握して草案を出せる。
フィールドサービスのモバイルアプリとEinsteinの連携。作業指示をAIが用意できる。(自動翻訳で燃料サービスってなってるけどフィールドサービスのこと。)
Einstein Conversation Insightsの紹介。
多分詳細についてはこのサイト。
Sevice Intelligenceによりコストの削減などの可視化が可能に。
それ以外にもいろいろできるみたい。
作業指示が増加した理由を知りたい→以前は1件ずつデータを見て考える流れ。これがEinsteinに質問して理由を出してくれる。
自動車ロードサービスのAAAのService Cloud事例動画。6,300万人の顧客を持つ企業の事例。
概ねService Keynoteの話はこのぐらい。アップデートされたEinsteinで何ができるようになるかという感じの内容となっていました。
