エクスペリエンスの向上：お客様サービスにおけるAIの力

AIによるカスタマージャーニーの再定義

AIをお客様サービスに統合することで、よりパーソナライズされ、効率的で、一貫性があり、積極的なカスタマーエンゲージメントの可能性が広がります。

AIがカスタマーエクスペリエンスを向上させる方法のいくつかを詳しく見てみましょう。

パーソナライズされ、先を見越したカスタマーエンゲージメント

AIはデータ分析と、それぞれのお客様に合わせたインタラクションを通じて、カスタマーエクスペリエンスを向上させます。これにより、組織は大量の顧客データを解釈して、パーソナライズされたサービスを提供できるようになります。

レコメンデーションエンジンを使用してユーザーの過去の行動、傾向、好み、インタラクションを分析することで、AIアルゴリズムは顧客のニーズを予測し、それに応じてコンテンツを生成することができます。これらのパーソナライズされたやりとりにより、顧客は理解され、大切にされていると感じ、満足度が向上します。

AI は、事後対応型のサービスを超えて、企業が積極的に顧客と関わることを可能にします。AIは、ターゲットを絞ったコミュニケーションと推奨を通じて、収集されたユーザーアクティビティデータとパターンに基づき、顧客にタイムリーなサポートと適切なソリューションを提供できます。

シームレスなオムニチャネルサポート

顧客は、ソーシャルメディア、Eメール、チャット、電話など、さまざまなチャネルを使用して企業とやり取りすることができます。AI は、企業がこれらのチャネル間のギャップを埋めて、顧客にシームレスなエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。

セマンティック分析と機械学習を活用することにより、AI搭載システムは、ユーザーの通信チャネルや統合ポイントに関係なく、顧客の問い合わせを正確に理解し、対応することができます。データを統合し、複数のチャネルにわたる顧客履歴を追跡することで、AIはお客様との複数のタッチポイントの間でスムーズな引き継ぎと一貫した情報共有を可能にします。

良い例としては、お客様が電話で問い合わせを開始し、その後ソーシャルメディアからのフォローアップに進む場合が挙げられます。AIによって、お客様と企業との間での継続的で一貫性のある、正確で適切な対話を確保することができます。

このシームレスなオムニチャネルサポートは、摩擦のない統一されたユーザーエクスペリエンスを生み出し、信頼を築き、忠誠心を高めます。サポートチームは、さまざまなチャネルから情報を収集する必要がなくなることで、時間と労力を節約し、効率性と生産性を向上させます。

先を見越したお客様サービスで、問い合わせを効率的に解決

AIは機械学習（ML）を使用して予測分析機能を提供し、アルゴリズムを活用してパターンを特定し、インサイトを生成します。お客様サービスでは、問い合わせ内容をインテリジェントに取得して解釈し、積極的にソリューションを提供することで、問い合わせの解決時間を短縮できます。

Verintによれば、お客様の80％がボットとAIによってカスタマーエクスペリエンスが向上することを期待しています。これは消費者の高まる需要を満たすためにAI駆動のソリューションの重要性が増していることをはっきりと示しています。

チャットボットやバーチャルアシスタントなどのAI搭載ツールは、機械学習（ML）を使用して問い合わせ内容を分析し、解決策を提案し、必要な場合は複雑な問題を人間のサポートチームにエスカレーションします。これらのセルフサービスシステムは24時間365日利用可能で、ユーザーのよくある質問（FAQ）に迅速に対応します。

お客様サービスに予測AIを実装することで、組織はお客様のサポート業務を合理化し、人間のエージェントの作業負荷を軽減しながら、お客様に迅速かつ正確な対応を提供できるようになります。

> さらに詳しく | AIとMLの違いは？

創造性を解き放つ：お客様サービスにおける生成AI

生成AIは、顧客とのやり取りに革命をもたらす可能性を秘めた新興技術です。

Capgemini Research Instituteによると、生成AIは世界中の調査対象組織の96%で役員会議の話題になっています。

主にユーザーの入力に基づいて意思決定と予測を行う従来のAIとは異なり、生成AIは既存の情報とデータを基に新しいコンテンツを生成することができます。言語とパターンを理解することにより、生成AIは業務文書から情報を抽出し、適切なコンテキストでダイナミックにカスタマイズされた応答を作りだし、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。

お客様とのコミュニケーションの向上

お客様サービスの中でも生成AIで改善しうる重要な領域のひとつが、お客様ひとりひとりに合わせて個人的な共感を得られるメッセージを作成することです。

高度な自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）により、生成AIは人間のようなコンテンツを作成し、顧客の個々の好みや興味に合致させることで、ユーザーにとってより関連性が高く有意義なインタラクションを実現します。

ジェネレーティブAIはまた、時間の経過とともに、より革新的で魅力的なソリューションを顧客に提供するために、継続的に学習し適応します。これは、企業がカスタマーサポートにジェネレーティブAIを長期間使用するほど、ユーザーとのやり取りがより個別化され、効率的になることを意味します。

お客様サービスにおける生成AIアプリケーション

生成AIはその登場以来、長い道のりを経て、現在ではお客様サービスのさまざまな分野でユーザーエクスペリエンス強化のために使用されています。

一般的な用途としては次のものがあります：

• ダイナミックなチャットボットとバーチャルアシスタント：自然言語処理（NLP）を活用することで、生成AIを搭載したチャットボットとバーチャルアシスタントは、顧客の問い合わせを理解し、個別化された応答を提供できます。
• パーソナライズされたメールマーケティング：生成AIは顧客データを分析し、各ユーザーに対して自動的にパーソナライズされたメッセージを作成することで、メールマーケティングを改善できます。
• 対話型音声応答（IVR）システム：音声認識と生成機能を活用し、AIを搭載したIVRシステムは、顧客との自然でコンテキストに配慮した電話応対を可能にします。
• お客様サービスの質の向上：生成AIは、お客様サービスの担当者が関連情報を迅速に見つけ出すのを支援できる他、適切な対応を提案することで一貫性のあるサポートを提供します。
• ソーシャルメディア管理：生成AIはパーソナライズされた回答を作成し、企業がお客様とリアルタイムでやり取りできるようにコンテンツを提案し、ソーシャルメディアプラットフォームでの問い合わせやフィードバックに迅速に対応することができます。

今後の可能性

生成AI技術が進化し続ける中、お客様サービスとサポートへの応用の可能性は無限に広がっています。

AIは、感情分析や会話型コマースのようなより複雑なアプリケーションに統合され、顧客の感情を理解して反応し、購入決定を支援することが期待されます。

また、生成AIはサポートチームの訓練とスキル向上のためのミュレーションシナリオを作成して、お客様サービスのトレーニングやマネジメントを支援できるかもしれません。

生成AIの可能性を探り続ける中で、1つ明確になっていることは、生成AIがお客様サービスに革命をもたらし、従業員とお客様のエクスペリエンスを同様に向上させる可能性を秘めているということです。

AIを活用したコンテンツ管理でお客様サービスを革新する

コンテンツ管理は、ユーザーに優れたカスタマーエクスペリエンスを提供する上で重要な役割を果たします。

適切なコンテンツ管理戦略は、優れたカスタマーエクスペリエンスを提供する上で大きな違いを生むことができます。顧客に配信されるコンテンツのパーソナライズ、一貫性、有効性を実現します。

ここで、AIを活用したコンテンツ管理が組織を差別化するための位置づけとなります。

インテリジェントコンテンツソリューション

インテリジェントコンテンツソリューションによって、組織はAIアルゴリズムを活用してプロセスを最適化し、コンテンツの取得、分類、ディスカバリなどのタスクを自動化できます。

AI は、キーワード、トピック、感情に基づいてコンテンツを分析し、特定の顧客ニーズに最も関連性の高いコンテンツを識別し、ユーザーフレンドリーな方法で整理します。これにより時間が節約され、顧客は正確な情報を迅速かつ一貫して受け取ることができます。

データ分析を活用してユーザーの好みを把握し、各顧客に響くコンテンツを適切なタイミングで提供することで、企業は顧客満足度を高めるだけでなく、ブランドと顧客の関係をより強固にする優れた体験を提供できます。

知識の迅速な取得

お客様サービスでは、迅速かつ効果的なサポートを提供するために正確な情報へのアクセスが不可欠です。ここで登場するのがRetrieval-Augmented Generation（RAG）です。

RAG は、検索と生成という2つの AI 技術を組み合わせたものです。2つの機能が連携して、膨大なナレッジベースから関連する情報を検索し、ユーザーからの質問に対する回答を生成します。RAGを使用すると、お客様サービスチームは大規模なコンテンツリポジトリから必要な情報をすばやく見つけ、正確かつタイムリーなソリューションを提供できます。

これにより、時間を節約できるだけでなく、提供される情報の一貫性と正確性が確保され、お客様の満足度と信頼が向上します。RAGを活用することで、組織は処理時間を短縮し、お客様とのやり取りを効率化して顧客サービスを向上させることができます。

AIによるお客様サービスソリューションを実装する際の重要な考慮事項

AI駆動型のソリューションがお客様サービスを変化させている中、最良の成果を出すために、ビジネスリーダーは実装すべき適切なツールと戦略を慎重に選択する必要があります。

> 詳しく知る | エンタープライズコンテンツ管理（ECM）とは

AI駆動型のお客様サービスにおける人間的な要素

AI駆動型のお客様サービスソリューションを実装する際のもう1つの重要な考慮事項は、人間のエージェントの役割です。AIは多くのタスクを自動化し、プロセスを合理化できますが、多くの場合、優れたカスタマーエクスペリエンスを提供するには依然として人間による仕上げが重要です。

共感や批判的思考を必要とする複雑で感情的に敏感な状況など、人間の介入が必要な場面を考慮してください。一方、AIは、FAQへの回答、予約のスケジュール設定、製品やサービスに関する情報の提供、請求に関する問い合わせの処理、複雑な問題を人間のサポートチームにエスカレーションするなど、より日常的で簡単なやり取りを処理することができます。

これにより、顧客はAIからの効率的かつ正確な応答と、必要に応じた人間のエージェントからの共感的なサポートという両方の利点を享受できます。

これにより、AIを活用したソリューションはカスタマーエクスペリエンス全体を強化するだけでなく、カスタマーサービス担当者の業務の満足度も向上させることができます。AI によって作業負荷が軽減されることで、人間のエージェントはより意義のある挑戦的なタスクに集中でき、従業員のエンゲージメントとパフォーマンスが向上します。

統合戦略

AIをお客様サービスに効果的に組み込むためには、明確に定義された統合戦略を整えることが重要です。そのため、以下をはじめさまざまな要素を考慮する必要があります。

• ビジネスプロセスとワークフロー：AIの統合は、スムーズな移行を実現するために、既存のビジネスプロセスとワークフローに整合させる必要があります。
• 従業員トレーニング：AI駆動のソリューションが普及するにつれて、従業員がこれらのツールを効果的に活用できるようにトレーニングとサポートを提供することが重要です。
• ユーザーエクスペリエンス：AIベースのツールが顧客との対話に与える影響を考慮し、シームレスでポジティブな体験を確保するために必要な調整を行うことが求められます。
• 全体的なサービスエコシステム：統合戦略では、AIによる影響を受ける可能性があるサードパーティのツールやシステムを含め、サービスエコシステム全体を考慮に入れる必要があります。

企業は、社内業務の中でAIによるソリューションをもっとも活かせる分野を見定め、それに合わせて実装の優先順位を決定する必要があります。たとえばお客様からの基本的な問い合わせに対応するチャットボットの実装は、問い合わせの量が多くお客様の待ち時間が長引きがちな組織にとってはよい出発点となるかもしれません。

成果の測定

今日のダイナミックな環境において、お客様のニーズと好みは常に進化しています。したがって、組織はお客様サービス戦略を継続的に改良・調整し、関連性と競争力を維持する必要があります。

AIは自動的に、あるいは人間の監督のもとで継続的に学習して結果を改善できるため、能動的な学習と最適化が可能です。AIを活用したソリューションの実装にあたっては、イニシアチブの成果を評価する主要指標を継続的に記録することが不可欠です。

記録すべき重要な指標には以下のものがあります。

• 顧客満足度スコア
• 平均解決時間
• AIと人間のエージェントがそれぞれ処理した問い合わせの件数
• コストの節減率と効率の向上率

こうした指標を継続的に確認することで、組織は改善が必要な領域を特定し、必要な調整を実施して、AIを活用したお客様サービス戦略で確実に最良の成果を上げることができます。