プロダクトマーケティング シニアマネージャーの大森氏浩生は、新たに追加された機能「ケース分類」「Next Best Action」の2つについて説明した。ケース分類は、学習データを基に、メールやWebフォームといったテキストによる問い合わせを分類し、コンタクトリーズンや原因、優先度(緊急度)といったケース情報(応対履歴)を自動入力する。これにより、コールが集中した場合など、電話をとることに集中するために応対履歴の入力がおろそかになることもない。自動入力される項目が正しくない場合は、オペレータが訂正した情報を学習。予測モデルに反映するため、使うごとに予測精度は向上する。
プロダクトマーケティング シニアマネージャーの大森浩生氏
Next Best Actionは、Salesforce製品のデータおよび外部連携システムのデータをもとに、ビジネスルールに則って、アクションを推奨する。例えば、「契約期間が3年の顧客に対し、キャンペーン情報を配信する」であれば、問い合わせた顧客の情報から「契約期間が3年」を取得し、指定のキャンペーン情報をケース画面に表示する。「離反率75%以上の顧客に解約防止用のキャンペーン提案やクーポンを配布する」であれば、予測機能で離反率をスコアリングすることにより実行可能だ。
「注文後にギフトサービスを追加する」という問い合わせを想定したデモンストレーションを披露。
写真上は、ケース画面。同下左は、ケース分類。同下右は、Next Best Action