Salesforce Agentforce のパフォーマンスを上げるには

競争の激しい今日のビジネス環境では、卓越した顧客サービスはもはや差別化要因ではなく、参入のための必須条件です。Salesforce Agentforce を活用する中小企業にとって、エージェントのパフォーマンスを把握してその効果を最適化するのは、生き残りと成長のために絶対不可欠であり、データアナリストには、Agentforce のデータの潜在能力を最大限に引き出す力があります。そこでこの総合ガイドでは、Agentforce データの分析、改善領域の特定、そして最終的により良い顧客体験とビジネス成果の推進に必要なインサイト、戦略、最新ツールをご紹介します。そして主要なメトリクスや実践的なテクニックから、Integrate.io の変革的な機能まで、あらゆることについて詳しく見ていきます。

Salesforce Agentforce とは

あまり馴染みのない方のために説明すると、Salesforce Agentforce（現在では、より広範な Salesforce Service Cloud エコシステム内でよくこう呼ばれています）は、コンタクトセンターエージェントの能力強化や、コンタクトセンター全体の効率改善に向けて設計された強力なワークフォース最適化プラットフォームです。Agentforce には、予測、スケジューリング、キャパシティプランニング、エージェントパフォーマンス管理のためのツールが備わっており、それが効率の改善や人員配置の最適化、顧客満足度の向上につながります。また、Agentforce は豊富なデータを生成してそのデータを効果的に分析することで、ビジネスに大きな影響を与える隠れた最適化の機会を明らかにしてくれます。

Agentforce の成功にデータ分析が重要な理由

中規模企業は、多くの場合はリソースが限られていたり利益率も低いため、最適化が最優先となりますが、効果的な Agentforce データ分析により、以下のようなのことができるようになります：

• スケジューリングとキャパシティプランニングの最適化：呼び出しのピーク時間の特定、呼び出し量の変動予測、適切な人員レベルの確保によって、待ち時間は最小限に抑えられ、エージェントの利用率は最大化される。これにより、顧客の不満とエージェントの疲弊を防ぐことができる
  
• 予測精度の向上：過去のデータ、季節的傾向、外部要因に基づいて予測モデルを改良することで、より正確な予測とより適切なリソース割り当てができるようになり、これがコストのかかる人員過剰やサービスに影響を及ぼす人員不足の防止になる。
  
• エージェントのパフォーマンス向上：個々のエージェントが苦戦している分野の特定、的を絞ったコーチング、トレーニング、個別サポートを提供することで、効率性、有効性、仕事への満足度が上がる。
  
• 顧客満足度の向上：ボトルネックに対処し、インタラクションを個別化し、エージェントのパフォーマンスを最適化することで、CSAT（顧客満足度スコア）、NPS（ネットプロモータースコア）、その他の主要な CX（顧客体験）のメトリクスの改善に直接貢献し、それが顧客維持とロイヤルティの向上につながる。
  
• コスト削減：人員配置の最適化やエージェントの効率改善、業務上のオーバーヘッドの最小化が、中規模市場の成長と収益性にとって重要な要素である大幅なコスト削減につながる。
  
• 問題の積極的な特定：傾向とパターンの分析によって、潜在的な問題がエスカレートする前に積極的に特定することができることから、是正措置を講じてネガティブな顧客体験を防ぐことができる。

追跡すべき主な Agentforce メトリクス

どのメトリクスを監視すべきかを理解するのは、効果的な分析の基礎であり、Salesforce で Agentforce を最大限に活用する方法を理解する上で重要です。以下で、Agentforce の主要なメトリクスをわかりやすく分類して見ていきましょう：

運用効率:

• 稼働率：エージェントが呼び出しやその他の業務に従事している時間の割合。稼働率が高いのが必ずしもいいというわけではなく、エージェントの燃え尽きやサービスの質の低下が示されている場合もあることから、バランスの取れたアプローチを目指すべき。
• 遵守：エージェントが予定のシフトをどれだけ遵守しているか。正確な予測、サービスレベルの維持、効率的なリソース管理には、一貫した遵守が不可欠。
• AHT（平均処理時間）：エージェントが顧客との応対に要する平均時間。多くの場合は AHT が低いほど効率がいいということになるが、スピードとサービスの質のバランスをとることが極めて重要。
• ASA（平均応答速度）：エージェントが呼び出しに応答するまでの平均時間。第一印象を良くし、顧客の不満を最小限に抑えるには、ASA を下げることが極めて重要。

CX（顧客体験）：

• FCR（初回呼び出し解決率）：最初の接触で解決された顧客問題の割合。FCR が高いと顧客満足度の向上やコール数の減少、運用コストの削減になる。
  
• サービスレベル：特定の時間枠内に応答された電話の割合（例：２０秒以内で８０％の呼び出しに応答）。これは CX での重要なメトリクスであり、顧客のブランドに対する認識に直接影響を及ぼす。
• CSAT（顧客満足度）：顧客が受けたサービスにどれだけ満足しているかを示すメトリクスであり、多くの場合は顧客との対話の後にアンケート調査によって収集される。
• NPA（ネットプロモータースコア）：顧客ロイヤルティと、その顧客がその会社を他の人に勧める可能性を示すメトリクス。

エージェントのパフォーマンス：

• エージェントの利用率：呼び出し対応などの生産的な活動と、休憩やトレーニングなどの非生産的な活動の両方を考慮し、エージェントがいかに時間を有効に使っているかを示すメトリクス。
• エージェントのスキルごとのパフォーマンス：さまざまなスキルや製品分野にわたるエージェントのパフォーマンスを分析し、強みと弱みの特定や、的を絞ったトレーニングの提供を行う。

Agentforce データを分析するためのツールとテクニック

• Salesforce のレポートとダッシュボード：Salesforce 内蔵されているレポート機能を活用してカスタムレポートやダッシュボードを作成し、主要なメトリクスの可視化や、長期的なパフォーマンスの追跡ができる。
  
• データのエクスポートと操作：より複雑で詳細な分析のために、Agentforce データを Excel や Google Sheets などのスプレッドシートや、R や Python などの他のデータ分析ツールにエクスポートする。
  
• データの可視化：魅力的なチャート、グラフ、インタラクティブなビジュアライゼーションを作成して、ステークホルダーにインサイトや傾向を効果的に伝える。その際、Tableau、Power BI、Google Data Studio のようなツールが非常に有用。
  
• 統計分析：回帰分析、相関分析、時系列分析などの統計的手法を適用し、データのパターン、相関関係、異常値を特定することで、より深いインサイトや予測能力につながる。
  
• Integrate.io ‐ データ統合と変換のパワーハウス： Integrate.io の強力な ETL（抽出、変換、格納）プラットフォームは、Agentforce のデータ分析にとって画期的なものであり、それで Salesforce の Agentforce、Salesforce 自体のような CRM システム、MA（マーケティングオートメーション）プラットフォーム、顧客フィードバックプラットフォームなど、様々なデータソースへの接続プロセスがシンプルになる。Integrate.io を使うと、以下が可能になる：
  
  • データの一元化：総合的な分析のために、関連データをすべて１つの統一されたビューに取り込む。
    
  • データのクレンジングと変換：さまざまなソースからのデータをクレンジング、変換、標準化することで、データの品質と一貫性が確保される。
    
  • データパイプラインの自動化：自動化されたデータパイプラインを構築し、定期的にデータを抽出、変換、格納することで、常に最新の情報に基づいて分析を行うことができる。
    
  • より深いインサイトの獲得：Agentforce のデータを他のデータソースと組み合わせることで、隠れた相関関係が明らかになり、カスタマージャーニーとエージェントのパフォーマンスが総合的に理解できるようになる。たとえば、顧客の属性とエージェントのパフォーマンスを関連付けて、トレーニングを個別化したり、マーケティングキャンペーンが通話量や顧客の感情に与える影響を把握したりできる。
    
  • ビジネスユーザーのアクセス強化：Integrate.io の直感的なインターフェースで、技術的なユーザーもそうでないユーザーも、データへのアクセスと分析がしやすくなる。

Agentforce データ分析のベストプラクティス

• 明確な目標を定める：データに取り掛かる前に、AHT の削減なのか、FCR の改善なのか、人員配置の最適化なのかなど、達成したいことを明確にする。目標を知ることで、分析の指針となり、最も関連性の高いメトリクスに集中できる。
  
• 定期的な監視と積極的な分析：主要なメトリクスを継続的に監視し、傾向と潜在的な問題を積極的に特定する。問題が発生してからデータを分析するのではなく、顧客に影響を与える前に問題を予測して未然に防ぐ。
  
• データの品質が重要：Agentforce のデータの正確性、完全性、および一貫性を確保する。データ検証プロセスとデータ品質チェックを実施し、エラーを最小限に抑え、信頼性の高いインサイトを確保する。
  
• コンテクストが鍵：数字だけを切り離して見ずに、データの背後にあるコンテクストを理解する。外部要因、季節的トレンド、ビジネスイベントなど、メトリクスに影響を与える可能性のあるものを考慮する。
  
• 連携は非常に重要：コンタクトセンターのマネージャー、エージェント、その他のステークホルダーと緊密に連携し、彼らが抱える課題を把握し、フィードバックを集め、改善点を特定する。彼らは第一線のエキスパートであるので、貴重なインサイトを得られるはず。
  
• 行動可能なインサイトが目標である：データから得たインサイトを、エージェントのパフォーマンス向上、プロセスの最適化、CX 向上のための行動可能な提案に変換する。データだけでなく、ソリューションを提示する。
  
• 継続的な改善：データ分析は継続的なプロセスである。定期的にメトリクスを見直して分析テクニックを磨き、戦略を適応させることで、常に時代の先端を走り、コンタクトセンターの運営を継続的に改善していく。

Integrate.io による分析例

例えば、火曜日に AHT が突然急増することに気づいたとします。Integrate.io を使うと、Agentforce のデータと CRM のデータをシームレスに結合し、その急増が最近の製品アップデートに関連する複雑な顧客からの問い合わせの増加と相関しているかどうかを確認できます。このきめ細かなインサイトにより、火曜日の人員配置レベルを積極的に調整したり、新しい製品機能に関する追加トレーニングをエージェントに提供したり、あるいは既知の問題を顧客に積極的に伝えたりすることができるようになり、それで最終的に AHT の削減や、FCR の改善、顧客満足度の向上が実現できます。

まとめ

Agentforce のデータ分析力を活用することで、中規模企業はコンタクトセンター業務の大幅な改善や顧客満足度の向上、持続可能なビジネス成長の推進ができるようになります。そしてデータアナリストは、このような貴重なインサイトを引き出す鍵であり、この総合ガイドで概説されている戦略に従い、特に Integrate.io の変革力を活用することで、データ主導の意思決定、エージェントパフォーマンスの最適化、および Agentforce の最適な効果を達成するための力を組織に与えることができるのです。

Q&A

Q: Agentforce の料金はいくらですか?

A: Salesforce には、さまざまな Agentforce ライセンスと価格オプションがあり、Salesforce Agentforce の価格設定の詳細は、エディション、サポートニーズ、および使用量によって異なります。組織の要件に合わせた最も正確で最新の価格情報については、Salesforce にお問い合わせください。 

Q: Salesforce で Agentforce を使うにはどうすればいいですか?

A: Salesforce Agentforce（現在、Salesforce Service Cloud のエコシステム内でよく使われます）は、ワークフォース最適化プラットフォームであり、以下のようなツールが備わっていることによって、コンタクトセンターのエージェントを強化します：  

• 予測
• スケジュール
• キャパシティプランニング
• パフォーマンス管理

このツールは、人員配置とエージェントの効果を最適化することで、効率と顧客満足度を改善することを目的としています。 

Q: Agentforce は Copilot と同じですか?

A: いいえ、Salesforce Agentforce と GitHub Copilot には、それぞれ異なる目的があります。どちらも AI を活用していますが、Agentforce はコンタクトセンターの人員最適化のために設計されており、GitHub Copilot はデベロッパーのコーディングを支援する AI ペアプログラマーです。 

Q: Agentforce は Einstein に代わるものですか?

A: Agentforce と Einstein は互いに排他的なものではなく、Salesforce のエコシステムの中で補完し合っています。Einstein には、Agentforce が稼働しているService Cloud など、さまざまな Salesforce クラウドに AI を活用した機能が備わっており、Agentforce は Einstein の機能を活用しています。また、Einstein は、Agentforce が使われていないクラウドでも使えます。 

Q: デベロッパー向け Agentforce は無料ですか?

A: Salesforce には、デベロッパーがさまざまな機能を試すことができるデベロッパーエディションとトライアル組織があります。詳しくは、Salesforce Developer の Web サイトをご覧ください。

Q: デベロッパーの組織で Agentforce を有効にするにはどうすればいいですか?

A: デベロッパーの組織で Agentforce を有効にする方法に関する最新の手順については、Salesforce の公式ドキュメントおよびデベロッパーリソースをご参照ください。

Q: AI エージェントの価格設定方法を教えてください。

A: AI エージェントの価格モデルは様々であり、考慮すべき要因には以下のようなものがあります：  

• 使用量
• 提供される機能
• AI の複雑さ
• 統合要件

具体的な価格の詳細については、関連するベンダーにお問い合わせください。

Q: コーディングに無料で使えるアプリはどれですか?

A: コーディングには、以下のような多くのツールが無料で利用できます。

• Visual Studio Code、Sublime Text、Atom などのテキストエディタ
• Eclipse や NetBeans などの IDE（統合開発環境）
• Google Colab や GitHub Codespaces などのクラウドベースの開発環境（制限あり）