우리 모두는 Salesforce 관리자와 개발자가 비즈니스가 고객과 상호 작용하는 고유 한 방식으로 Salesforce 인스턴스를 사용자 정의한다는 것을 알고 있습니다. 다행히 Salesforce를 사용자 정의하는 방법은 다양하지만 Salesforce Einstein을 사용자 정의하는 것은 어떻습니까?
Einstein 플랫폼을 사용하면 모든 관리자와 개발자가 다양한 사용 사례를위한 자체 AI 기반 도우미를 구축 할 수 있습니다. 포인트 앤 클릭 및 프로그래밍 기능을 사용하여 Salesforce를 통해 표시되는 모든 것을 예측하는 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니다.
Einstein Bots를 사용하면 채팅, 메시징 또는 음성과 같은 "고객"이 좋아하는 채널에 스마트 비서를 구축 할 수 있습니다. Einstein Bots는 NLP (Natural Language Processing)를 사용하여 일반적인 질문에 답하거나 올바른 정보를 수집하여보다 복잡한 질문이나 사례에 대해 올바른 상담원에게 원활하게 대화를 전달함으로써 고객에게 즉각적인 도움을 제공합니다.
아인슈타인 봇이 현재 답을 알지 못하는 경우 채팅 창에서 브랜드 인사말로 고객을 즉시 맞이할 수 있으며 신속하게 적절한 상담원에게 안내 할 수 있습니다. 고객이 즉각적인 모바일 웹 기반 세상에 살고 있다는 점을 고려하면 즉각적인 일대일 서비스를 기대합니다. 신속한 응답을받지 못하면 브랜드에 대해 덜 생각할 수 있습니다. Einstein Bots는 이러한 마찰을 제거합니다.
Einstein Voice를 사용하면 모든 사용자가 모든 장치에서 Salesforce와 대화 할 수 있습니다. Einstein Voice는 조직 활성화 (Einstein Voice Assistant)와 고객이 대화 할 수있는 스마트 비서로 고객 활성화 (Einstein Voice Bots)의 두 가지 버킷으로 나뉩니다.
아인슈타인 예측 빌더
Einstein Prediction Builder는 암호화되지 않은 Salesforce 데이터에 대한 사용자 지정 예측을 빠르게 수행 할 수있는 간단한 포인트 클릭 마법사입니다. 코드가 아닌 클릭만으로 영업, 서비스, 마케팅, 상거래, IT, 재무, HR 등 비즈니스의 모든 부분에 대한 예측을 생성 할 수 있습니다.
Einstein Next Best Action (NBA)을 사용하면 규칙 기반 및 예측 모델을 사용하여 비즈니스의 모든 사람에게 지능적이고 상황에 맞는 권장 사항 및 제안을 제공 할 수 있습니다. 작업은 최대한의 영향을 미치는 순간에 전달되어 Salesforce 내에서 직접 통찰력을 제공합니다.
. Salesforce 인스턴스에는 고객 이탈을 예측하는 데 도움이되는 중요한 필드가 있습니다. Prediction Builder에서 Lightning Service Console을 통해 예측을받는 서비스 담당자는 소수의 고객이 손실 위험에 처해 있음을 깨닫기 시작합니다. Prediction Builder는 몇 가지 높은 수준의 이유를 알려 주지만 서비스 담당자는 문제의 원인을 파악하려고합니다.
Einstein Language는 Einstein Sentiment와 Einstein Intent로 구성됩니다
의류 회사에서 일하고 새로운 스웨트 셔츠 라인을 출시했다고 가정 해 보겠습니다. 마케팅 담당자가 고객이 새로운 스웨터 라인에 대해 어떻게 느끼는지 이해하도록 돕고 싶습니다.
