人工知能

AI(人工知能、artificial intelligence)のメリットを活かす10の方法

ボット、オートメーション、機械学習は反復作業を自動化し、お客様が24時間365日いつでも都合の良いタイミングで情報にアクセスできるという点でビジネスに大きく貢献しています。

1. AIと人(エージェント)のコンビネーションで運用する

人工知能(AI)の力とワークフォース(人材)のスキルを組み合わせることで、顧客対応において最大限の成果を獲得することができます。AIを併用することで、お客様に応じてトレーニングを受けた従業員が各人の能力に合わせた最適な対応が可能となり、より優れたカスタマーエクスペリエンスと従業員エクスペリエンスを実現することができます。

2. 音声を含め、お客様自身で選択したチャネルでエンゲージできるようにする

すべてのカスタマータッチポイントを結び付けるオムニチャネルの基盤上にAIを構築します。オムニチャネルを利用することで、対応チャネルを切り替えるときにそれまでのコンテキスト情報を共有できるようになり、エージェントの介入と平均処理時間を短縮し、コストを節約することができます。

3. セルフサービスをパーソナライズする

コンタクトセンターへの電話による問い合わせは減少し続けていますが、その一方で、音声やデジタルチャネルによるパーソナライズされたセルフサービスへの期待が高まっており、お客様の要望に応えることが重要です。セルフサービスエンゲージメントを利用することで、エージェントによるインタラクションと比べてトランザクション当たりのコストが25分の1~75分の1になり、電話による問い合わせ件数も減り、初回解決率を改善することができます。セルフサービスと人によるアシストサービスを併用することで、エージェントにアクセスするといった選択肢をお客様に提供することで、すべてのインタラクションデータを取り込めるようになります。

4. 従業員エンゲージメントと業務満足度を改善する

顧客満足度を改善しながら、従業員のエンゲージメントを維持し、離職率と欠勤を減らすことができます。従業員がより柔軟に業務スケジュールを設定し、自己管理ツールや能力開発オプションにアクセスできるようにすることを検討してください。まずは、「What-if」シナリオに基づく採用、新人研修、業績分析、パーソナライズされたトレーニングと能力開発にAIシミュレーションを利用することから始めます。

5. ナレッジのギャップを特定し、より効果的なチーム編成を実施する

機械学習機能を利用して、成果をもたらす顧客属性とエージェント属性を定義し、顧客満足度と営業の観点から重要業績評価指標(KPI)を相互に関連付けます。最小限の投資で最大限の効果を得るため、サービスレベルやエージェント占有率などの従来の業務指標も加えてトレーニングを設定します。

6. バーチャルアシスタントとカスタマーサービス担当者の連携を図る

バーチャルアシスタントがライブインタラクションのコンテンツやコンテキストを積極的に取り込んで分析し、ニーズのダイナミックな解釈に基づいて、従業員にプロンプトやヒントだけでなく、特別な提案さえも提供することができます。バーチャルアシスタントは、機械学習を使用して、従業員のために製品のアップセルを含めた顧客対応の方法を予測します。

7. プロアクティブなカスタマーエンゲージメントを実現し、カスタマージャーニーをガイドする

たとえば、どのような場合にお客様が最適なパスをたどれず、Webサイトで迷子になるかといった顧客行動を理解し、エンゲージメントのタイミングを把握します。空にされそうになっているカートの中身を確認することも可能です。カスタマージャーニーをマッピングすることにより、どのお客様や見込み顧客がサポートを必要とし、質問したいことがあり、製品やサービスの選択を迷っているか明らかにすることができます。また、ボット、人間、あるいは両方の組み合わせのどれをカスタマーエンゲージメントに活用すべきかをプロアクティブに判断したり、カスタマーエクスペリエンス、NPS、および業績を改善したりすることもでき、すべてのチャネルにわたってコストを節約するための顧客エンゲージメントとオートメーションを実現します。

8. より多くの有望なリードを購買客として取り込む

常にすべてのリードにエンゲージできるわけではないため、カスタマージャーニーを理解することが極めて重要になります。AIの併用によって促進されるエンゲージメントでWebサイトを監視し、どのような場合にユーザーが企業側の最終目標から離脱するかを突き止めます。収集された豊富な分析データを用いて、営業担当者やアドバイザーがお客様に対する理解を深め、支援するために手助けします。適切なカスタマーエクスペリエンスプラットフォームによって、クロージング(取引契約締結)担当者がそれぞれの見込み客に特化してエンゲージメントを行い、リードから大きな利益を導き出します。

9. 一般的なマイクロサービスを提供するソリューションを選択し、導入の迅速化とリスクの軽減を図る

マイクロサービスを利用することで、小規模で導入してから、支払いの受け付け、予約、対話の解釈など、特定のタスクを実行するボットを構成して展開することが容易になります。狭い範囲の問題や反復作業を選択することでコストを削減し、プロセスを効率化します。このようなマイクロサービスは、古いソフトウェアで処理速度の低下の要因となっていた依存性を伴わずに、大量に複製することができます。他のプロセスを待機する時間やダウンタイムは発生しません。いったんボットを設計すれば、任意のチャネルにわたって活用し、リスクを軽減して一貫したカスタマーエクスペリエンスを提供することができます。その後対象範囲を広げて複数のボットを階層化し、機械学習機能を改善して人間的要素をジャーニーの適切な時点で追加します。

10. お客様とエージェントのマッチングのルールを設定する

インテリジェントルーティング、従業員の業績、お客様からの問い合わせを関連付けることにより、お客様を速やかに任意のエージェントに導いたり、お客様独自のニーズに基づいて最適な能力を持ったエージェントに誘導したりするためのルールを設定することができ、こうしたルールによって柔軟性が大幅に向上します。たとえば、業務指標、職歴の長さ、知識の最適な組み合わせに基づいて専門能力を備えたリソースにアクセスするためならば待ち時間が長くなってもかまわないと考えるお客様もいます。

このように、AI と人間味をシームレスに組み合わせたアプローチによって、お客様自身で選択したチャネルに迅速にアクセスできるようにするメリットがあります。

AIを人(エージェント)と組み合わせることにより、両方の強みを実現できます。

AIと人間のエージェントと組み合わせて利用している企業では、お客様とエージェントの両方の満足度がそれぞれ61%と69%に改善されると共に、カスタマーサービス業務の効率化が進んだことが報告されています。