Salesforce Agentforce для брендов электронной коммерции: практические примеры использования

Agentforce — это платформа Salesforce для автономных ИИ-агентов. У каждого агента есть роль, темы, которые он обрабатывает, инструкции на естественном языке и набор действий, которые он может выполнять, например, проверка статуса заказа, поиск по каталогу или создание сервисного обращения. Механизм рассуждения выбирает действия, необходимые для каждого запроса, а Einstein Trust Layer применяет такие элементы контроля, как маскирование данных и ведение журналов аудита.

Для электронной коммерции Salesforce разместила агентов на протяжении всего пути покупателя, включая агентов, ориентированных на покупателя на витринах и в каналах обмена сообщениями, агентов, ориентированных на продавца, которые помогают с работой над каталогом и акциями, и сервисных агентов для вопросов после покупки. Они лучше всего работают в Salesforce Commerce Cloud с подключенными Service Cloud и Data Cloud, хотя агенты также могут обращаться к внешним системам через API и MuleSoft.

Названия продуктов, упаковка и цены часто менялись с момента запуска, поэтому перед планированием подтвердите текущие функции с помощью документации Salesforce или партнера.

Управляемый поиск товаров

Покупатель в магазине снаряжения для активного отдыха спрашивает куртку для осенних походов в рамках определенного бюджета. Агент может задать уточняющий вопрос о фасоне или активности, выполнить поиск по каталогу, используя атрибуты продукта, и предложить краткий список со ссылками. Это работает, когда данные о продукте включают атрибуты, о которых спрашивают покупатели, такие как степень водонепроницаемости, материал и размерный ряд.

Вопросы о размерах и совместимости

“Подойдет ли этот чехол к моей модели телефона?” или “Совместим ли этот фильтр с моей кофемашиной?” — это частые, повторяющиеся вопросы. Агент с доступом к данным о совместимости может мгновенно ответить на них и сократить количество возвратов, вызванных неправильными покупками.

Статус заказа и доставка

Вопросы о том, где находится заказ, часто являются самой большой категорией сервисных обращений для онлайн-ритейлеров. Агент, подключенный к управлению заказами и отслеживанию перевозчика, может отвечать на них в чате, WhatsApp или по электронной почте в любое время.

Возвраты и обмены

Агент может проверить право на возврат в соответствии с политикой, инициировать возврат, создать этикетку через подключенную систему и предложить обмен, если позволяет запас. Ограничения на то, что он может одобрить, должны быть четко установлены.

• Поддержка мерчандайзинга: составление описаний продуктов и значений атрибутов на основе данных поставщиков для проверки, а также пометка продуктов с отсутствующей информацией.
• Настройка акций: помощь мерчандайзерам в настройке акций и проверка на наличие конфликтов с существующими предложениями, при этом человек утверждает изменения.
• Поддержка сервисного агента: обобщение истории заказов клиента и предыдущих обращений, чтобы агент-человек начинал работу с полным контекстом.
• Запросы на получение аналитики: ответы на вопросы, например, в каких категориях был самый высокий уровень возвратов в прошлом месяце, на основе подключенных данных.

Агенты быстро выявляют проблемы с качеством данных. Перед запуском проверьте:

• Данные о продукте: полные атрибуты, точный запас, размеры и таблицы совместимости.
• Интеграция заказов и выполнения: надежные данные о статусе заказа и отслеживании в реальном времени.
• Политики: политики возврата, гарантии и доставки, четко прописанные в статьях базы знаний, которые будет использовать агент.
• Идентификация клиента: безопасный способ проверки клиента перед обсуждением заказа, например, номер заказа плюс электронная почта.
• Каналы: какие точки входа будет охватывать агент, например, чат на витрине, WhatsApp или электронная почта.
• Согласие и конфиденциальность: требования GDPR или KVKK для обработки данных клиентов и хранения транскриптов разговоров.

• Определенная область действия: агент отклоняет темы вне своей роли и вежливо передает управление.
• Лимиты на одобрение: никаких возвратов, компенсаций или изменений цен сверх согласованных порогов без участия человека.
• Точные источники: ответы о продуктах и политиках поступают только из утвержденных данных и статей.
• Триггеры эскалации: запросы клиентов, повторяющееся непонимание, жалобы или юридические темы направляются человеку.
• Раскрытие информации: покупатели знают, что они разговаривают с ИИ-агентом.
• Мониторинг: еженедельная выборка транскриптов и обратная связь для неправильных ответов.

Выберите метрики, привязанные к сценарию использования, и установите базовый уровень перед запуском.

• Для сервисных агентов: завершенные разговоры, которые были правильно разрешены, среднее время обработки, удовлетворенность клиентов и частота повторных обращений.
• Для помощи в покупках: коэффициент конверсии сессий, в которых использовался агент, по сравнению с аналогичными сессиями, где он не использовался, средняя стоимость заказа и уровень возвратов по заказам, оформленным с помощью агента.
• Для внутренних агентов: время, сэкономленное на каждой задаче, и уровень ошибок, обнаруженных при проверке.

Просматривайте эти цифры еженедельно во время пилотного проекта и ежемесячно, как только агент станет стабильным, потому что изменения в каталоге, новые акции и обновления политик могут незаметно снизить точность. Будьте осторожны с цифрами, предоставляемыми самой платформой. Покупатели, которые используют чат, возможно, уже более склонны к покупке, поэтому сравнивайте с аналогичными сессиями или проводите контролируемое развертывание.