カスタマー サービスにおける AI: これまでにないほどクライアント エクスペリエンスを簡素化

顧客維持と増加には、カスタマー サービスが非常に重要です。会社のサポート チームは、見込み客や顧客から毎日大量の質問を受けます。これらの質問に迅速かつ完璧に回答することが、サービスに対する顧客の満足感を維持する鍵となります。

毎日大量の問い合わせを手動で処理するのは、カスタマー サービス担当者にとって非常に負担が大きい作業です。そこで、複雑なプロセスを自動化し、加速する AI が役立ちます。

AI チャットボットは、ML アルゴリズムと DL モデルを活用して、多数の顧客からの問い合わせを一度に処理し、深く分析して理解し、迅速かつ正確に回答することができます。

この記事では、顧客サービスにおける AI の有用性、企業にもたらすメリット、顧客サービスを効率化するために AI を最大限に活用する方法などについてのみ取り上げます。

カスタマーサービスにおける AI の理解

AI を顧客サービスに統合することで、顧客サポートの迅速化、ワークフローの自動化、全体的な顧客エクスペリエンスの合理化が実現します。

AIテクノロジーには顧客サービスを向上させるさまざまな種類があり、 AIチャットボット、音声チャットボット、予測分析、エージェントアシスト、フィードバック分析。

これらのテクノロジーは、顧客とのコミュニケーションを迅速化し、洞察を分析して将来の顧客とのやり取りを予測し、人間の顧客エージェントによるサポートの改善などに役立ちます。

簡単な例を見てみましょう。毎日何百人もの見込み客や顧客がカスタマー サポートにテキスト メッセージを送ってきます。人間のカスタマー サービス担当者が毎日一度に問い合わせ、フィードバック、懸念事項などに対応するのは大変な作業であり、結果としてカスタマー サポートの質が低下します。

ここで AI チャットボットを活用すると、NLP、生成 AI、その他の大規模言語モデルを利用して顧客と人間のような会話をすることができるため、成功につながります。人間の介入を必要とせずに、すべての顧客からの問い合わせにタイムリーかつ正確に応答する機能があります。

カスタマーサービスにおける AI の利点

AIをカスタマーサービスに統合すると、パーソナライゼーションから生産性の最大化まで、さまざまなメリットが得られます。ここでは、カスタマーサービスにおけるAIの主なメリットをいくつかご紹介します。

最小限の時間で大量のデータ処理

AI は膨大な量の顧客データを分析し、生データを貴重な洞察に変換して、顧客行動のパターンを特定できるようにします。また、AI チャットボットによる迅速な応答と音声生体認証によるユーザー検証により、平均データ処理時間を最小限に抑えます。

強化された顧客行動予測

AI テクノロジーは、購入者の購入履歴、購入習慣、個人の好みに基づいて顧客の行動を予測できます。これにより、特定の顧客がどのように行動するかを事前に理解し、顧客体験を向上させることができます。

パーソナライズされた推奨事項とソリューション

AI は過去の顧客データややり取りを分析する優れた能力を持っています。そのデータに基づいて、顧客にパーソナライズされた提案やソリューションを提供できます。

さらに、名前、場所、言語、問題点などの重要な顧客データを入力し、この情報を人間のエージェントに送信することで、エージェントが顧客の固有のニーズに基づいて個別のソリューションを提供できるようになります。

業務の刷新

AI は、顧客の電子メール、通話、会話などから重要なデータを抽出できます。サポート チームはこのデータを活用して、顧客が問題を提起する可能性が高いかどうか、問題の解決にかかる時間などを示す兆候を発見できます。

これに基づいて、これらのクエリとポイントに自動化を適用し、ワークフローを最適化し、ビジネス オペレーションを合理化できます。

最小限の作業負荷と燃え尽き症候群

AI により、反復的で時間のかかる退屈なタスクを自動化し、人間のカスタマー サポート スペシャリストの作業負荷を最小限に抑えることができます。これにより、重要な問題解決タスクのみに集中でき、仕事のプレッシャーと疲労が軽減されます。

24時間365日のサービス提供

AI バーチャル アシスタントは、人間のカスタマー サービス プロフェッショナルとは異なり、24 時間体制でカスタマー サービスを提供できます。これにより、メッセージを受信した後、すべての顧客からの問い合わせに即座に対応できます。

多言語対応

多くの AI ツールには、あなたと顧客の間のコミュニケーションギャップを埋める多言語機能が備わっています。顧客の言語に関係なく、これらの AI ツールは顧客とプロフェッショナルに会話し、ビジネスの範囲を拡大することができます。

AIで顧客体験を効率化する方法

カスタマーサービスでAIから最大限の利益を得るには、AIの技術と活用方法を知っておく必要があります。ここでは、カスタマーサービスでAIを最適化するための7つの方法をご紹介します。

顧客とのやり取りにAIエージェントを統合

AI エージェントは、大量のデータで事前トレーニングされた高度なソフトウェア プログラムであり、顧客とのやり取りを非常にうまく処理できます。NLP と機械学習モデルを活用して、顧客の問い合わせを認識し、人間のようなスタイルで会話します。

AI エージェントは、製品/サービス情報の提供、トランザクションの処理、問題のトラブルシューティング、製品の推奨、フィードバックの収集に優れています。また、人間のエージェントが顧客の懸念や質問にスムーズかつ効率的に応答できるようにサポートします。

チャットボックスにクエリが送信されると、AI エージェントがクエリを分析し、ナレッジ ベースから関連情報を抽出して、最適な回答またはソリューションを顧客に送信します。エージェント アシストとして使用する場合、クエリに最適な情報をナレッジ ベースから人間のエージェントに提案します。

例えば、 ワンダログ旅行の計画と整理アプリであるは、ChatGPT データを取得して旅行先と毎日の旅程を推奨する AI エージェントを活用しています。

ワークフロー自動化を目指す

顧客サポート ワークフローを自動化すると、プロセス全体がスピードアップするだけでなく、迅速かつ正確な応答を通じて顧客満足度が最大化されます。

AI を活用して、顧客からの問い合わせの性質、意図、感情、言語に応じて適切なエージェントに転送するインテリジェント ルーティングを実装します。

それ以外にも、AI は NLP を通じてテキストを分析することでチケットのコンテキストを理解することができます。コンテンツと緊急性に基づいてチケットを自動的に分類して優先順位を付け、適切な顧客担当者に割り当てることで、タイムリーで正確な対応を保証します。

また、AI を使用してサポート チケットを要約し、エージェントが顧客のリクエストを効率的に理解して生産性を最大化できるようにすることもできます。

ソフトウェア会社に AI カスタマー サポート チケット システムを実装するとします。顧客が、製品の機能不全に関するチケットを送信する場合があります。AI ツールは、チケットのコンテキストを評価し、エージェント向けに要約し、関係部門にルーティングできます。

予測分析を活用する

AI の予測分析では、さまざまなソースからの既存の顧客データを分析することで、起こりうる顧客の問題、ニーズ、好みを予測できます。

ソーシャル メディアのやり取りを監視したり、サービス チケットで苦情をチェックしたり、アンケートから顧客からのフィードバックを収集したりすることは、PA がデータを抽出する代表的な方法です。

これにより、明示された顧客要因に対処し、リソースを適切に割り当て、オファーをすぐにパーソナライズできるようになります。

たとえば、顧客が注文処理の問題についてソーシャル メディアに苦情を投稿した場合、ここで予測分析を活用すると、投稿の感情を把握し、他の顧客が同様の問題に遭遇しているかどうかを確認できます。それに基づいて、すべての被害者と対話することで問題に対処できます。

AI駆動型セルフサービスポータルの実装

AI を活用したセルフサービス ソリューションを使用すると、顧客が質問に対する回答を見つけ、人間の支援なしで問題を解決できるようになります。

AI セルフサービス オプションは、NLP を活用して顧客の問い合わせや問題を理解し、ナレッジ ベースから関連する回答やヒントを提供します。チャットボット、仮想エージェント、ナレッジ ベース システムなどは、情報共有プロセスを自動化して加速する中核的なセルフサービス ツールです。

セルフサービスソリューションには次のような利点があります。

• テキストと音声の両方のクエリを理解
• クエリの根底にある意図を特定する
• 生成AIを活用してパーソナライズされた応答を作成します
• フォローアップの質問に回答したり、難しい質問を適切なエージェントに転送したりします

たとえば、顧客が技術的な問題で連絡してきた場合、仮想エージェントは人間による介入を必要とせずに顧客とつながり、問題を解決できます。セルフサービス システムのナレッジ ベースから関連するビデオ チュートリアル、ユーザー ドキュメント、または FAQ ページを共有して、問題を解決できます。

感情分析を利用する

感情分析は、NLP、テキスト分析などを活用してテキストの感情的なトーンを識別します。これは、顧客のフィードバック、レビュー、クエリ、ソーシャル メディアのコミュニケーションを理解する上で重要です。

感情分析機能を備えたボットは、製品やサービスに関する顧客の意見、製品やサービスを改善するための提案などを拾い上げることができます。顧客のテキストを理解するだけでなく、関連性のある有用な情報で顧客に応答することもできます。

コミュニケーションと応答に基づいて、改善すべき領域を把握し、顧客に最適なサービスを提供できます。

AIで顧客とのやり取りをパーソナライズ

多くの AI ツールは、顧客のニーズ、好み、興味、問題点を理解し、それに基づいて顧客体験をパーソナライズします。

過去の購入履歴や会話など顧客の履歴データをスキャンし、それに応じて推奨事項や対応を行います。

たとえば、顧客が過去にオンライン ストアから靴を複数回購入している場合、その顧客が再びストアを訪れたときに AI を使用してさまざまな種類の靴を推奨できます。

AI音声サポートで顧客体験を最適化

チャットボットや AI 仮想エージェントを使用するほか、電話での問い合わせを好む顧客には AI 音声エージェントを活用します。アカウント アクセスの問題のトラブルシューティングや営業時間のリクエストなど、日常的な顧客サービス タスクに活用するのが最適です。

AI 音声エージェントは、NLP とともに NLU モデルを活用してメッセージやクエリの意図を識別します。これにより、客観的なソリューションを備えた最適な応答を顧客向けに準備し、音声形式でルーティングすることができます。

顧客が、特定の技術的な問題でアカウントにログインできなかったため、カスタマー サポート部門に電話をかけたとします。トレーニングを受けた AI 音声エージェントは、同じ問題で他の顧客と以前にやり取りした経験に基づいて、迅速に問題の解決策を提供できます。

AIを活用して顧客サービスをレベルアップ

顧客サービスの改革において AI がどのような役割を果たせるかがわかりました。AI は顧客データを分析し、データを処理し、顧客の問い合わせやアクションに応じてデータベースから最適なソリューションを迅速に提供します。

しかし、重要なのは、満足のいく顧客サービスを提供するために適切なAIツールを選択することです。すべてのやり取りで顧客を総合的にサポートすることが目的であっても、特定のやり取りでサポートすることが目的であっても、 AI顧客ツール あなたをカバーするために利用可能です。

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