您可以利用Feedback Management做什麼？
透過在團隊工作流程中擷取和呈現的即時客戶回饋見解來擴展主動、個人化的服務，由Salesforce Platform提供支援。
使用 AI 無縫建立調查問卷並擷取見解。
透過針對您的受眾、產業、業務目標等量身定制的人工智慧型調查問卷，簡化調查問卷建立並提升 Salesforce 客戶 360 度見解。
使用 18 種全球語言的生成人工智能調查問卷翻譯，輕鬆擴展客戶語音 (VoC) 計劃，並提高每個服務區域的團隊績效。
立即彙總調查問卷（只需一個或整個群組），以提取更深入的見解以進行客戶分析和行動。 透過可行的調查問卷摘要來更新記錄、報告關鍵趨勢，並將案例自動化，以提高服務生產力和案例解決。
跨渠道捕捉豐富的即時客戶反饋並採取行動。
通過每個服務渠道上的動態品牌調查，擴展客戶滿意度並提高跨接觸點的 NPS。 透過他們偏好的渠道即時與客戶互動，並使用進階工作流程自訂調查問卷問題，並根據參與者回覆。
通過統一的實時 CRM 自動化，主動在一個平台上解決低客戶滿意度和 NPS 分數。 透過直覺式無程式碼工作流程，無縫自動執行個案跟進，包括升級和高優先處理動作。
透過強大的 CRM 個人化欄位，包括案例編號、服務代表名稱、產品問題等功能，只需點擊幾下即可提升調查問卷參與度和反饋品質。
利用客戶情緒數據提高客戶忠誠度。
客戶體驗智慧
透過整個服務渠道和調查問卷的統一情緒分析，提供客戶體驗，以提高忠誠度。 透過衡量哪些產品、問題和服務流程導致客戶積極或負面體驗，從而獲得客戶滿意度和流失的背景，從而獲得有意義的背景。
協助團隊更快地採取正確的行動，提高服務生產力和 CSAT。 使用 Agentforce 來彙總影響情緒的問題、產生知識文章，並向服務領導和代表提供可行的指導，來填補影響客戶滿意度的知識缺口。
利用客戶情緒見解結合您的 Customer 360 資料來提升服務個人化。 提供服務團隊對客戶健康的更深入見解，包括情緒趨勢、參與歷史記錄和調查回饋，以改善每次互動中的 CSAT。
利用內建儀表板來加快產生價值的時間。
透過功能強大的預先構建 Feedback Management 報表和儀表板，在單一檢視中加速服務決策、服務代表生產力和客戶滿意度。
透過整個客戶旅程中的 CSAT 和 NPS 趨勢全面檢視，快速識別服務差距並最大限度地提高客戶終身價值。
透過針對參與者參與度量身定制的調查提醒來提高服務生產力，並提高活動後的意見反饋。
建立服務成功的道路。 使用 Service Cloud 功能和實施最佳實踐來實現業務目標，加快您的價值時間。
使用這些相關產品發揮 Feedback Management的效用。
Self-Service
讓您的客戶能夠首先找到答案，避免案例、降低成本並提高效率。
Service Cloud
使用 Service Cloud 大規模提高生產力、降低成本並提高客戶滿意度。
Digital Engagement
跨渠道大規模提供無縫、個人化的對話體驗。
Feedback Management定價
首先選擇您的 Service Cloud 版本。 然後，在這些價格點添加 Feedback Management 功能。
調查回應套件
利用情境式回饋意見深化關係。
$
300
USD/每 1,000 筆回應
(按年計費)
- Salesforce 調查 (1,000 筆回應)
- 客戶生命週期 Analytics (附加服務)
回饋意見管理 - 成長
在客戶互動歷程的每一個階段自動化並分析回饋意見。
$
46,000
USD/組織/月
(按年計費)
- 無限制的回應和聊天後調查
- 合併欄位和資料對應
- 客戶生命週期 Analytics 與地圖
加入服務雷澤社群。
與其他服務和現場服務專業人員一起學習、聯繫並成長。 網絡並實時獲得答案。
透過Trailhead的免費指導學習新技能。
利用管理分析秘訣、技巧和最佳實務，快速上手。
Feedback Management 工具常見問題
客戶反饋管理是客戶服務策略的核心部分，通常與客戶之聲（VoC）和/或客戶體驗（CX）計劃和計劃一致。 這是系統地收集，分析和回應客戶的反饋的過程。 回饋管理旨在透過了解和解決使用者的意見、需求和擔憂來改善產品、服務和整體客戶體驗。 反饋可以來自各種來源，包括調查、客戶支援互動、社交媒體、線上評論或面對話。 更廣泛的反饋管理計劃可包括其他業務利益相關者，例如業務合作夥伴和員工，Salesforce 的解決方案將支持這些措施。
有效的反饋管理可以提高客戶滿意度，提高品牌忠誠度，並推動持續改善流程，通過使客戶聲音成為核心決策。 透過統一的客戶反饋資料、CRM 自動化和 AI 支援的協助，組織可以確保其組織分析持續的客戶反饋迴圈並採取行動，以提高長期業務和客戶價值。
情緒分析是一種分析文本的方法，以確定單詞背後的情感音調。 它通常應用於客戶反饋，通話記錄和其他書面內容，它使用自然語言處理（NLP）和機器學習算法將文本分類為正面，負面，中性。 實際上，情緒分析可以幫助企業更好地了解客戶意見、客戶滿意度細節和反饋趨勢，以便更快、更準確地以客戶為中心的決策。
Feedback Management 定價旨在支援組織在客戶服務渠道、業務合作夥伴、員工等各方面收集、分析和採取行動的所有反饋資料。 根據組織的需求和目標，企業可以投資 Feedback Management Starter 或 Feedback Management Growth，並包括客戶體驗智能等附加元件。 定價通過服務團隊的生產力、營運效率、客戶滿意度和業務收入增長，為組織提供投資回報。