Salesforce ngày 2/7 công bố Agentforce Help Agent, công cụ AI mới dành cho dịch vụ khách hàng. Sản phẩm được giới thiệu như giải pháp giúp doanh nghiệp giảm gánh nặng triển khai và vận hành AI agent, đồng thời áp dụng mô hình tính phí theo số vụ việc được giải quyết thành công.

Theo Salesforce, Agentforce Help Agent được xây dựng trên nền tảng Agentforce 360 Platform, tận dụng dữ liệu doanh nghiệp và các chính sách dịch vụ hiện có để trả lời câu hỏi của khách hàng, hỗ trợ quản lý từng yêu cầu và thực hiện các tác vụ liên quan đến dịch vụ.

Salesforce cho biết sản phẩm không chỉ dừng ở chức năng hỏi đáp mà còn được thiết kế để xử lý các tác vụ phát sinh trong quy trình dịch vụ khách hàng. Bên cạnh xử lý các yêu cầu cơ bản và quản lý yêu cầu hỗ trợ, doanh nghiệp có thể bổ sung thêm các chức năng như quản lý đơn hàng, đặt lịch và quản lý tài khoản.

Agentforce Help Agent cũng hỗ trợ mang lại trải nghiệm nhất quán trên nhiều kênh tương tác, gồm kênh thoại, web, cổng thông tin và nhắn tin.

Một điểm đáng chú ý là mô hình “Pay-per-resolution”. Theo đó, doanh nghiệp chỉ phải trả phí khi AI agent tự động giải quyết trọn vẹn vấn đề của khách hàng từ đầu đến cuối. Nếu khách hàng yêu cầu chuyển sang nhân viên tư vấn hoặc không hài lòng với kết quả xử lý, doanh nghiệp sẽ không bị tính phí.

Salesforce cũng cho biết sẽ không thu thêm phí riêng cho việc sử dụng Data 360 và Agentforce trong quá trình hội thoại giữa AI agent và khách hàng.

Cùng ngày, hãng công bố thêm Agentforce Customer Service Portal nhằm giúp doanh nghiệp triển khai môi trường tự phục vụ cho khách hàng dễ dàng hơn.

Thông qua cổng thông tin này, khách hàng có thể nhập câu hỏi để nhận phản hồi được cá nhân hóa và tiếp tục thực hiện các bước cần thiết sau đó.

Ông Kishan Chetan, Phó chủ tịch điều hành phụ trách mảng dịch vụ Agentforce tại Salesforce, cho biết giá trị cốt lõi của AI agent trong dịch vụ khách hàng không chỉ nằm ở tốc độ phản hồi, mà ở khả năng giải quyết vấn đề đến cùng.

Theo ông, Agentforce Help Agent được phát triển dựa trên kinh nghiệm tích lũy trong môi trường vận hành thực tế suốt hai năm qua, qua đó hỗ trợ doanh nghiệp triển khai trải nghiệm khách hàng đa kênh theo hướng chủ động và cá nhân hóa dễ dàng hơn.

Ông cũng cho rằng mô hình tính phí theo số vụ giải quyết thành công có thể nâng giá trị của dịch vụ khách hàng ứng dụng AI theo hiệu quả vận hành thực tế, đồng thời cải thiện hiệu suất đầu tư.