AI がオンライン カスタマー サービスのスタートアップ企業にリアルタイムのセルフサービスへの扉を開く方法
公開: 2018-02-27AI を活用したデジタル ソリューションは、オンライン カスタマー エクスペリエンス、ロイヤルティなど、ビジネスのあらゆる側面を改善する準備ができています
サービスの自動化は今では最速のペースで進んでおり、ユーザーは通常のタスクを実行するために非常に必要な機能を提供しています。 自動化されたソリューションを備えた高度なシステムにより、ユーザーはレストランの予約、ピザの注文、映画のチケット、ホテルの部屋の予約、さらには診療所の予約まで行うことができるようになりました。 顧客サービス業界は、特に人工知能の破壊により勢いを増しています。これは、ほぼすべてのビジネス業界を席巻した技術的ブレークスルーです。
AI を活用したデジタル ソリューションは、カスタマー サービスのやり取りを変革することで、オンライン カスタマー エクスペリエンス、ロイヤルティ、ブランドの評判、予防支援、さらには収益源の創出など、ビジネスのあらゆる側面を改善する準備ができています。 デジタル市場の大御所は、2020 年までにすべてのカスタマー サポート コミュニケーションの 85% 以上が、カスタマー サービス担当者を介さずに行われるようになると予測しています。
このブログでは、このテーマをもう少し掘り下げて、AI を活用したカスタマー サービスがカスタマー サポート エージェントをオンラインでどのように支援できるかを伝えます。
AI for Customer Service: 本物とは?
最近の Zendesk の調査によると、 B2C の顧客の 42% が、優れたカスタマー サービスを体験した後、購入への関心を高めました。 同じ調査によると、顧客サポートの 1 回の対応が残念だったため、52% が購入をやめたということです。
先進的な考え方をする人が AI テクノロジーを、カスタマー サービス プラットフォームのリアルタイム セルフサービスへの扉を開くソリューションと考えていることに異論はありません。 また、テクノロジーが顧客サービス ソリューションの設計方法を変えるのに十分な力を持っていることも事実です。 ただし、AI 支援応答が人間のエージェントの必要性を完全に置き換える方法については、大々的に宣伝されています。
AI に関する興奮のほとんどは、その 2 つの主要な機能によるものです。
a) 機械学習と
b) 自然言語処理 (NLP)
機械学習は、そこから学習するために大量のデータをかき回す強力なコンピューティング システムに起因します。 Facebook メッセンジャー、リクエストの提案、スパム フォルダーは、AI 機械学習プロセスの日常的な例です。
自然言語処理は、話し言葉/書き言葉のメッセージを処理および解釈する能力を使用して、AI ソフトウェアとの日常的なやり取りをサポートします。 Siri、Cortana、Alexa は、進化した NLP の最も良い例です。
人工知能は、主にこれら 2 つの革新的な機能を中心に展開し、カスタマー サポート エージェントの仕事を強化します。 そのコグニティブ コンピューティング パワーにより、企業は効率的なサービスを顧客に提供できます。
最近の Gartner のレポートによると、確立された企業の 55% が人工知能の可能性への投資を開始しているか、2020 年までに投資を計画しています。
コール センターで働く今日のカスタマー サービス担当者と、彼らが働く企業に対して、AI が実際にどれだけのことをできるか見てみましょう。
ブランドメッセンジャーとしてのAI
過去 5 年間、ソーシャル メディアにはメッセージ アプリをむさぼり食う人々が殺到しました。 彼らは、クローズドなアプリと通信するためだけでなく、興味のあるブランドやよく知っているブランドとやり取りするためにも、メッセージング アプリに惜しみなく依存しています。
これが、AI を利用したカスタマイズされたリアルタイム メッセージング ボット サービスが、企業に新規および既存の顧客とつながり、独自の収益源を促進する素晴らしい機会を提供できる理由です。
Facebook Messenger は、この考えに基づいたコグニティブ機能と統合された強力なチャットボットを活用しています。 ファッション、観光、フード チェーン、航空会社、e コマース、ホテルなど、この分野に向けて急速に進んでいる他の主要産業が見られます。フライト、ホテルの宿泊施設、旅行の予約、またはファッションのヒントを得るため。 世界は、次の業界がこのトレンドを採用することを熱心に見守っています。
十分な情報に基づく行動のための AI
AI は、マルチタスクを実行し、自動化されたクエリに迅速に対応する強力なパワーにより、顧客サービスの分野を急速に変革しています。 調査時間を制限し、かなりのアクション プランを提供することで、 AI を利用した顧客サービス プラットフォームの自動化により、人間が提供できない正確さと速度で応答を生成できます。
顧客サービスの傾向に関する Forrester のレポートによると、私たちはすでに自動化された、よりスマートで戦略的な顧客サービスの時代に足を踏み入れています。 個人は、人工知能を搭載したインテリジェント エージェントが提供する先制行動を高く評価するでしょう。
カスタマー サービス向け AI は、セルフサービス インターフェイスをより直感的かつ経済的にするだけでなく、そのインテリジェンスにより、コンテキスト、以前のチャット履歴、および好みから学習した特定の顧客のニーズを予測するのに役立ちます。 AI 統合システムは、次の目的で無限のオンライン データを収集します。
- 顧客の問題を特定する
- 収集した情報を処理して学習する
- 顧客の行動パターンを定義する
- 彼らの頻繁な決定と好みを決定する
- ソリューションと適切な製品で対応
- プロアクティブなアラート メッセージでプロンプトを表示する
- パーソナライズされたオファーや割引を提案する
- リアルタイム サポートの提供 (FAQ、ヘルプ ブログ、レポート)
- 問題が発生する前に解決する
- 顧客の離脱率と苦情を最小限に抑える
このような幅広いインテリジェントな支援と先制的な推奨事項により、企業は豊かな顧客体験を後世に残すことになります。
時代を超越したメリットのための1回限りの投資
コストを抑えることは、今日の企業にとって最優先事項です。 コール センターの慣行に関して言えば、カスタマー サービスのスタッフを雇用してトレーニングするだけでなく、実店舗のインフラストラクチャ全体を構築するには、かなりの費用と時間がかかります。 わずか 10 人のサポート担当者で 35000 ドルもの費用がかかる可能性があり、新入社員が頻繁に辞める場合はさらに高くなります (コール センター業界では離職率が非常に高い) 。これは悪夢です。
一方、AI 対応の顧客サービス プラットフォームを介して応答を自動化すると、コストと時間が削減され、この負担を最小限に抑えることができます。 これが、AI プラットフォームとしての Watson の役割です。 これは、ドメイン固有の知識ベースが詰め込まれた、事前にプログラムされたインテリジェント システムです。 必要なのは、一度だけ訓練を受けることだけです。 新しいプロセスの変更を導入したら、サポート スタッフ全体を再トレーニングするのではなく、ソフトウェアを再構成するだけです。
このような AI 支援プラットフォームは、同じ日常的な顧客要求を引き継ぎ、コール センターの従業員がより重要で困難なタスクに取り組めるようにします。
AI 制御のサポートのマルチチャネル
AIテクノロジーは、顧客に直接支援を提供するだけでなく、顧客サービスの道を案内するためにも使用できます. 問題が複雑になった場合、インテリジェントなサポート システムには、顧客を並行サポート チャネルに誘導する特定の機能があります。
たとえば、電気通信のカスタマー サービス エージェントが技術的なネットワークの問題に関するクエリを解決できない場合、チャット AI は問題を専用のサポート チャネルに固有のものとして識別し、顧客をそこに移動させることができます。
このように、カスタマー サービス プロセスの AI は、サポート システムに総合的なバランスをもたらします。 顧客が効率的なソリューションを受け取る一方で、エージェントはサービスの約束を果たし、多忙なラッシュから負荷の高いサポート チャネルを解放します。
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追加サポートのための機械学習
直接的ではないにしても、AI は顧客やサービス エージェントにとって間接的にも最適に機能します。 人間の担当者は、B2C の顧客にサービスを提供するために必要な追加の支援を受けることができます。 エージェントに代わって時間内にソリューションを発見して提供することで、解決プロセスをスピードアップできます。 頻繁に解決される繰り返しの問題から学習することで、機械学習の力により、カスタマー サポートはチャットボットが対処できない困難な課題に備えることができます。
AI 機械学習機能を備えたコール センターは、特定の問題に対する正確な解決策を提案することで、優れたパフォーマンスを発揮できます。 人間の行動パターンを感知する AI の学習能力は、エージェントと顧客の両方に貢献できます。
正確な予測と洞察
頻繁なページ訪問、カート項目の選択、およびソーシャル共有に基づいて、Amazon e コマース アプリがどのようにあなたが欲しいものを知っているかに驚いたに違いありません。 そこに機械学習アルゴリズムの本質があり、好みの場所や娯楽、商品などを予測することもできます。 同様に、 AI は顧客が何を望んでいるかを予測することができ、最終的に顧客サービス エージェントに利益をもたらします。 このような洞察に満ちた予測は、顧客の選択、好み、および訪問したコンテンツに基づいて、顧客が取るべき将来の行動に変換できます。
AI は、顧客が生成したチケットに対する最適な対応を学習することで、エージェントに次善の策を提案します。 これは、製品の範囲とアクションの数が多いビジネスでは非常に役立ちます. ビジネスに不慣れなエージェントは、特に多くの助けと方向性を得ることができます.
それだけでなく、予測分析ツールがカスタマー サポートに統合されると、エージェントは顧客満足度と全体的なカスタマー エクスペリエンスを事前に知ることで、対話の質を簡単に把握できるようになります。
中断のないサービスの勢い
迅速な対応と途切れることのないサービスを提供するカスタマー サポートを高く評価しない人はいますか? 応答の自動化に AI を使用することの驚くべき利点の 1 つは、時間の制約や休暇から独立していることです。 これは、顧客がいつでも AI ロボットと対話して問題を解決できることを意味します。
このような途切れのない顧客サービスにより、組織は 24 時間年中無休で対応し、顧客からの問い合わせに対応することができます。 一貫したサポートが保証されるため、人間の顧客サービス担当者の場合に直面する問題が効果的に排除されます。
結果は次のとおりです。
- 待ち時間なし
- 迅速な解決
- 迅速なエスカレーション
- 顧客満足度の向上
- ハイグレードなサービスソリューション
- コミットメントレベルの向上
- ブランドの評判の向上
人工知能が提供する信頼性
顧客のニーズが進化するにつれて、最高の品質を提供することを決意した企業は、独自の支援方法を統合して、疑いのない信頼性と柔軟性を提供する必要があります。
テクノロジーが豊富な時代において、消費者は、企業がサービス ソリューションを提案する方法に高いレベルの成熟度を期待しています。 インテリジェントなチャットボットの認知知識ベースを使用して、サービスベースの業界は顧客との日常的なやり取りを強化できます。
正しく操作された場合、AI テクノロジは、人間のカウンターパートが達成するのが難しいほどの信頼性をもたらします。 チャットボットを含めることで、人間のカスタマー サポート エージェントの場合に発生する可能性のあるすべての障壁と問題点を克服できます。 チャットボットは次のことができます。
- 人間による障害からの自由を提供する
- すべての偏見と障壁を取り除く
- ビジネスと顧客の間の実質的なギャップを埋める
- 信頼と信頼のつながりを確立する
- 迅速な 1 回の試行でサポートを提供することで、ブランドの評判を向上させます
- 摩擦のない完璧なコミュニケーションを提供するように設計する
- 自分で解決できない場合は顧客からの問い合わせをエスカレートする
- 人間の負の感情（怒り、苛立ち、口論、攻撃性、力強さ）を超える
- 繰り返しのビジネスをもたらす
AIで考えられるメールサポート
Amazon の賢明な Alexa と Apple の Siri の後でも、AI 技術は改善と革新のプロセスを経ながら、よりスマートになっていると言えます。 顧客サービスのための人工知能としての役割にもかかわらず、AI ソフトウェアの機械学習機能には、洗練と人間のような感性が必要な特定のポイントがまだありません。
メールサポートの対応に関しては、AIロボットが提案を行い、顧客からの問い合わせにメールで回答するための適切なドラフトを作成することが理想的です. 電子メール サポートでは、顧客に直接投げかけられた自動応答では多くの結果が得られないため、企業は着信クエリに対処するのに苦労します。 ただし、このシナリオは、AI を活用した顧客サービス プラットフォームが機能する可能性があります。
AI メール サポートは、大規模なデータセットから学習する能力を徐々に開発することで、チャットボットのように特定の意味のあるソリューションを提供できます。 自然言語処理システムを利用したヘルプ記事を提案できます。 コール センターで働く人々のために、電子メールの下書きの一部を取得することもできます。
正確な学習が必要なため、AI は、サポートに関する会話の全体量が月単位で数千に上るサービス構造にとって、考えられる投資になる可能性があります。 その場合、インテリジェント サービスは効率的なソリューションとなります。
AIロボットは精度を意味します
人間の脳の能力は限られており、人々に最高のパフォーマンスを提供する場合、しばしば不正確さや欠陥の問題にさらされます。 一方、AI 支援サービス ソリューションは、所定の基準と適切にプログラムされた効率性に準拠しているため、最小限の AHT (平均処理時間) で提供される高品質で簡単な顧客体験が得られます。
AI 対応のチャットボットの高度な機械学習プロセスにより、企業は成果物が無傷であり、顧客の期待に非常に満足できるものであることを確信できます。
したがって、AI搭載ロボットの自動応答を含めることで、顧客の時間とリソースをあまり消費することなく、ビジネス目標を最大限の精度で実現できると結論付けることができます.
パーソナライゼーションに変換されたデータマイニング
オンライン空間では、私たちは一生のうちに膨大な量のデータを置き去りにします。 しかし、実際に分析する価値があるのはその 1/3 だけです。 適切に分析して活用すれば、組織はそれを活用してビジネスを変革し、ブランド エンゲージメントを高めることができます。 このような膨大なデータを収集する企業は、ビッグデータ、AI、およびその機械学習機能を組み合わせて使用することで、カスタマー ジャーニーをより活性化し、パーソナライズすることができます。
ブランドは、顧客ごとに魅力的な製品理論やパーソナライズされた推奨事項を織り込み、毎日比類のない顧客の流れを生み出すことができます. 顧客のレビューとフィードバックに基づいて、ニーズと閲覧パターンをナビゲートし、個々の顧客の好みに合わせて Web デザインをカスタマイズすることが容易になります。 パーソナライゼーションのためのこのようなレベルの AI 技術介入は、以下に大きな影響を与えます。
- カスタマーサービスのやり取り
- エンゲージメントレベル
- CSAT
- 顧客維持
- ビジネスを繰り返す
- コンバージョン指標
AI 支援型ヒューマン エージェント モデルの台頭
洗練された企業が革新的なフロントエンド チャットボット サービスのために人工知能への戦略的投資に目を向けるにつれて、AI によって強化されたカスタマー サービスは成熟しています。 AI は、効率の向上、迅速な解決、正確な支援、ブランドの評判、収益の増加などの魅力的なメリットを世界中に広めています。
オラクルは、顧客サービスとしての AI に関する調査で、10 社中 8 社近くの企業が 2020 年までに顧客ケア ソリューションに AI の力を採用しているか、採用する予定であると述べています。
多くの企業は、完全に自動化されたフロントエンドの AI を利用したボットを実装する代わりに、人間の顧客サービス担当者が AI テクノロジによってサポートされる、AI 支援のヒューマン エージェント モデルに投資することを好みます。
フロントエンドの AI チャットボットは、過去のチケット、FAQ、サポート ドキュメントから学習した一般的な第 1 レベルのクエリを処理し、AHT (エージェント処理時間) を最適化するのに役立ちます。 AI の機械学習により、インテリジェント エージェントは、エスカレーション イベントを最小限に抑え、FCR (初回連絡時の解決) を促進し、エージェントのトレーニング コストを削減できます。
顧客サービスのための AI の現在の栄光
Tata Consultancy Services の最近の調査によると、大企業のほぼ 31.7% が顧客サービス分野で AI を使用しています。
カスタマーケアの分野でAI技術を大いに活用している銀行は中国
中国の大手クレジットカード発行会社であるMerchant Bank。 WeChat メッセンジャーを利用した銀行のフロントエンド ボットは、毎日 200 万件近い顧客からの問い合わせを処理しています。 ほとんどのクエリは非常に一般的であるため、AI チャットボットによる自動応答は費用対効果の高いソリューションであることが証明されており、何千人もの従業員を雇用する必要がなくなります。
AI 支援のヒューマン エージェント モデルに関して言えば、カスタマー サービス プラットフォーム プロバイダーとしての LivePerson はかなりの成果を上げ、効率を 35% 向上させています。
オランダの航空会社である KLM は、AI を活用したカスタマー サービス ソリューションを提供し、クエリに回答するまでの待ち時間を短縮するために、DigitalGenius を利用しました。 このソリューションには、AI がライブ サポート インタラクションから学習し、返信形式に適応し、人間の担当者への応答を提案します。
Subway、Dominos、Starbucks などの最も人気のあるフード チェーンはすべて、最近 AI を採用して、顧客が人間の関与なしに注文できるようにしました。 彼らは Facebook Messenger チャットボットに頼るか、単に Amazon の AI ボット Alexa に一口注文するように伝えることができます。
他の金融構造と同様に、バンク オブ アメリカは、デジタル バンキングをはるかに次のレベルに引き上げる、AI テクノロジに基づくインテリジェントな仮想バンキング アシスタントである Erica を展開することも決定しています。
結論は
カスタマー サポート用の AI を活用したチャットボットは、革新の限界を押し広げ、顧客を支援する方法に革命をもたらしています。 AI とは、高品質のカスタマー エクスペリエンス、パーソナライズされたサポート、スピードと効率、およびコスト削減を意味します。 すべてのビジネス セグメントの中で、カスタマー サービスは人工知能が広く採用されている分野であり、企業は、チャットボットが最初のレベルのクエリを効率的に処理し、運用コストを大幅に最小限に抑える方法に自信を持っています。
カスタマー サービス ソリューションを改善するために、AI を活用したアプリケーションでさらなるイノベーションを経験する可能性が最も高いでしょう。 現在、顧客サポート分野で人工知能に依存している主要産業は、食品、旅行、金融、小売、航空、衣料品です。
Maruti Techlabs は、リアルタイムで回答を提供するチャットボットを使用して、比類のない自動化されたカスタマー サポート エクスペリエンスを提供します。 企業は、特定のビジネス ニーズに合わせてチャットボットを簡単にカスタマイズし、顧客のクエリを解決し、カスタム コンテンツを提供しながら、同時にブランドの声とトーンを一致させることができます。