カスタマー エクスペリエンスにおける AI: ビジネスへの影響と注目すべき兆候

公開: 2024-05-03

人工知能 (AI) は過去数年間で急激に成長し、いくつかの業界で急速に普及しました。 これが最も顕著に表れるのはカスタマー サービス、成功、サポートです。顧客へのセルフサービス オプションの提供から通話中のエージェントのサポートまで、あらゆる場面で AI が使用されています。

AI が顧客体験(CX) に与えた影響を見過ごすことはできません。 コンタクト センターがAI テクノロジー (生成 AI など) をどのように使用するか、CX への影響、CX のために AI に投資する必要があるかどうかを見てみましょう。

AI はコンタクト センターの CX にどのような影響を与えることができますか?

コンタクト センター環境における CX と AIの使用法を調べてみましょう。 AI は、顧客とのタッチポイント全体やサポートのあらゆる段階で使用でき、重要な舞台裏のプロセスを支援することもできます。

コンタクト センターにおける AI の最も影響力のあるユースケースには、次のようなものがあります。

インテリジェントな仮想アシスタントとチャットボット

CX に AI を使用する最も一般的な方法の 1 つは、AI を活用したチャットボットと仮想アシスタントの導入です。 これらを使用して日常的な問い合わせや取引を処理できるため、顧客は迅速にサポートを受けることができ、エージェントはより複雑な問題に集中できるようになります。

古いセルフサービス メニューでは、特定のオプションに基づいた応答が限られている場合がありますが、 AI を活用したチャットボットは、ダイアログ ツリー メニューではなく自然言語に基づいて、より幅広い応答とサポート機能を提供できます。 これらのツールは、人間のエージェントを必要とせずに、高速かつ中断のない顧客サービスを 24 時間提供できます。

強化されたパーソナライゼーション

今日の顧客は、履歴や過去のサービス インタラクションに基づいてパーソナライズされたエクスペリエンスを求めています。 AI を使えば、そのような体験が可能になります。

AI を活用したツールは顧客データと対話履歴を分析し、エージェントが個々の顧客に合わせた対応とソリューションを提供できるようにします。 これにより、顧客満足度が大幅に向上し、顧客が必要なサポートを確実に受けられるようになります。

適切な AI を活用したソリューションを使用すると、サポート履歴に基づいて顧客の問題を予測し、解決策や支援を積極的に提供することもできます。 問い合わせる前にサポートを受けられると、カスタマー ジャーニーがはるかに簡単になります。

エージェントの支援と生産性の向上

AI は顧客だけでなくエージェントも支援できます。 AI は人間のエージェントを完全に置き換えることはできませんし、そうすべきではありませんが、AI を活用したソリューションを使用することで、エージェントをサポートおよび支援して全体の生産性を向上させることができます。

AI カスタマー エクスペリエンス ツールは、顧客とのやり取り中にエージェントにプロンプ​​ト、スクリプト、情報をリアルタイムで提供するため、応答速度と品質の向上に役立ちます。 また、AI は通話記録、データ入力、チケット分類などの反復的なタスクを自動化し、エージェントの作業負荷を軽減し、効率を高めることができます。 インタラクションの概要とまとめを提供するために生成 AI がますます使用されており、通話後の作業に費やす時間が削減されます。

品質保証とトレーニング

やり取りを監視し、フィードバックを提供することは、エージェントが十分なトレーニングを受け、品質基準に準拠した状態に保つために不可欠です。 これは、AI を活用したツールが効率と CX の向上に役立つもう 1 つの分野です。

AI を活用した QA ツールは、やり取りを監視し、エージェントに自動フィードバックを提供して、改善と成功の領域を特定します。 エージェントに追加のトレーニングや支援が必要な場合は、これらの QA ツールからの洞察を使用して、対象を絞ったトレーニング プログラムを開発できます。

このモニタリングとトレーニングの組み合わせにより、コンタクト センターのエージェントが品質基準を満たし、優れた CX を提供していることを確認できます。

感情分析と心の知能指数

顧客が本当に素晴らしいエクスペリエンスを得ていることを確認するにはどうすればよいでしょうか? 顧客感情分析ツールは、 AI テクノロジーを使用して通話中に顧客の感情を測定し、フィードバックを提供することで、エージェントがアプローチを調整してより良い結果を達成できるようにします。

トレーニングにより、AI を活用した感情分析システムは感情的な合図を認識して応答できるようになり、エージェントに洞察と提案を提供します。 これは、対話が効率的であるだけでなく、共感的なものであることを保証するのに役立ちます。

顧客感情の追跡

従業員管理のための予測分析

コンタクト センターが直面する最大の課題の 1 つは人員配置です。 対応可能なエージェントが少なすぎると、待ち時間が過度に長くなり、エージェントが疲れ、顧客がイライラすることになりますが、エージェントが多すぎると、リソースが無駄になることになります。

AI を活用したカスタマー エクスペリエンス ツールは、履歴データに基づいて通話量を予測し、より正確な人員配置とリソース割り当てを可能にします。 コンタクト センターの管理者は、この情報を使用してエージェントのスケジュールと休憩を最適化し、コンタクト センターに常に適切な人員を配置することができます。

不正行為の検出と防止

不正行為はあらゆるビジネスにとって大きな問題ですが、AI は不正行為の検出と防止に役立ちます。 顧客管理ツールはパターンを分析し、不正行為の可能性を警告し、不正行為防止チームやエージェントに迅速に警告します。 これは、組織だけでなく顧客も保護するのに役立ちます。

シームレスなオムニチャネル体験

今日の顧客は、電子メール、電話、ソーシャル メディアなど、複数のチャネルで企業とつながることを期待しています。 優れたエクスペリエンスを提供したいコンタクト センターは、各チャネル間でシームレスなコミュニケーションを実現するオムニチャネル コミュニケーションを採用する必要があります。

コンタクト センターは AI を使用して、パーソナライズされたエクスペリエンスにおける顧客のすべてのタッチポイントを含むチャネル全体のデータを統合できます。 これにより、顧客が電話、Web チャット、電子メール、ソーシャル メディア、またはそれらの組み合わせを使用しているかどうかにかかわらず、一貫したエクスペリエンスを確保できます。

さらに、AI ツールは顧客の行動を分析し、顧客がどのチャネルを好むかを理解するのに役立ちます。 これにより、顧客エンゲージメント戦略をそれに応じて調整できるようになり、顧客が好みのメディアを通じて対話し、必要なサポートを常に得ることができるようになります。

オムニチャネル vs マルチチャネル

顧客エクスペリエンスに AI を使用する価値がある 7 つの兆候

AI のあらゆる利点を考慮すると、業界を問わず、多くのコンタクト センター管理者にとって AI は魅力的な見通しとなる可能性があります。 次のいずれかの課題に直面している場合は、AI テクノロジーを統合するか、AI を活用したコンタクト センターに切り替えることで、業務と CX の両方が大幅に改善される可能性があります。

1) お客様からの大量のお問い合わせへの対応

顧客から大量の質問を受けている場合は、AI 自動化が役に立ちます。 AI を利用したセルフサービス オプション、タスクの自動化、エージェント支援機能を追加すると、エージェントが処理しなければならない通話の数と各通話にかかる平均時間の両方を削減できます。

2) パーソナライズされたエクスペリエンスの促進

顧客は、ニーズに合わせたエクスペリエンスを期待しています。 コンタクト センターではそれを提供できますか? 顧客が何度も電話をかけたことについて苦情を言ったことがあるが、エージェントには以前の通話の記録がない場合、または別のエージェントとやり取りするたびに同じことを繰り返す必要がある場合には、AI を活用したツールが役に立ちます。

適切なツールを使用すると、パーソナライズされたエクスペリエンスを大規模に提供でき、顧客にふさわしい独自のサービスを提供できるようになります。

3) 販売およびサポート業務の拡大

ビジネスが成長するにつれて、顧客の流入に対応するためにコンタクト センターも成長する必要があります。 ただし、ビジネスの成長に合わせてコンタクト センターのサポートを拡大することは、予想よりも難しいことが判明する可能性があります。

AI ソリューションは、多くの場合、プラットフォームの柔軟性とプラットフォームが提供する従業員管理機能の両方を通じて、顧客サポートの拡大に​​役立ちます。 これらは、コンタクト センターに常に適切なスタッフを配置するのに役立ちます。

4) 既存の顧客データの活用

顧客とのあらゆるやりとりはデータの宝庫ですが、多くの場合、情報が多すぎて適切にふるい分けることができません。 AI ツールは膨大な量の非構造化データを分析し、実用的な洞察を生成できるため、AI を活用したソリューションはこの問題に対処できます。

5) 顧客維持率の向上

顧客を失っている場合は、その理由を理解することが重要です。 CX が低いと顧客満足度やロイヤルティが低下し、顧客が競合他社に向かう可能性があります。

ただし、AI を使用して CX を向上させると、サポート エクスペリエンスが効率的かつ有益になるため、顧客維持率を高めることができます。 AI で強化されたカスタマー サポートの効率、正確さ、スピードにより、ロイヤルティは高く維持され、解約率は低くなります。

6) 運用の非効率性の修正

運用やプロセスに多額の費用を費やしているのに、依然として進捗が遅い場合は、AI 主導の自動化が解決策になる可能性があります。 AI は反復的な手動タスクを効率的に自動化し、運用コストを低く抑えながらエージェントとチームの効率を高めます。

7) 顧客サービスの応答時間の改善

顧客からの電話が多すぎる、エージェントが少なすぎる、解決に余分な時間を必要とする複雑な問題など、多くの問題によって応答時間が遅くなる可能性があります。 AI は、顧客がセルフサービス ツールやチャットボットに即時にアクセスできるようにし、エージェントの通話を支援し、従業員の管理とスケジュール設定を支援することで、これらすべての問題の解決に役立ちます。

Nextiva コンタクトセンター AI で CX を向上

AI が顧客のセルフサービスの支援からエージェントの生産性の向上まで、さまざまな方法で CX を向上できることは明らかです。 AI テクノロジーは、何らかの形で強化されていない CX の要素を見つけるのが難しいほど、コンタクト センターに大きな影響を与えており、AI を無視する企業は競争に後れを取る危険があります。

CX 戦略の一環として AI をコンタクト センターに統合する準備ができている場合は、トップランクのAI を活用したコンタクト センタープラットフォームである Nextiva をご利用ください。

Nextiva の AI を活用した機能には次のようなものがあります。

顧客体験をアップグレードします。

すべての会話を 1 つのプラットフォームで。 エージェントに権限を与える。 顧客を満足させる。

デモをスケジュールします。

カスタマー エクスペリエンスにおける AI の使用に関する FAQ

AI と ML とは何ですか? AI と ML はどのようにして CX を向上させますか?

AI は人間の知能をシミュレートするために設計されたテクノロジーです。 最新の AI を利用したツールは、膨大な量のデータを分析して実用的な洞察を開発するテクノロジーや、自然言語処理 ( NLP ) を使用して音声を理解して応答を作成する会話型 AI など、さまざまな形をとることができます。

機械学習 (ML) は、データと AI アルゴリズムを使用して「学習」し、パターンを識別し、生成される応答の精度を時間の経過とともに向上させる AI およびコンピューター サイエンスの一分野です。
AI と ML を併用すると、ユーザーのクエリの理解と応答、会話への貴重な洞察の提供、エージェントの手動タスクの自動化など、さまざまな方法で CX が向上します。

顧客サービスに AI を使用している企業は何社ありますか?

Forbes の調査によると、56% 以上の企業が顧客サービスに AI をある程度利用していることがわかりました。 テクノロジーが発展し続け、AI が顧客サービスにもたらすメリットがより明らかになるにつれて、その割合は今後も上昇し続けるでしょう。 実際、約 73% の企業がすでに AI を活用したチャットボットの使用を計画しており、その他の企業は AI を使用して電子メールを最適化したり、パーソナライズされたサービスを提供したりする予定です。

組織はまた、不正行為管理、顧客関係管理、パーソナライズされた製品の推奨のために AI を使用しています。 その割合は業界によって異なりますが、 Capgeminiによる 2023 年の包括的な調査では、小売業者の 63% が顧客サービスに AI を使用していることがわかりました。

AIを使用するリスクやデメリットは何ですか?

AIはまだ発展途上の技術であるため、リスクがないわけではありません。 顧客とエージェントが適切なサポートを受けられるようにするには、信頼性が高く実績のある AI を活用したツールと、品質と精度の実績を備えたコンタクト センター プラットフォームが必要です。

たとえば、生成 AI は「幻覚」を起こしやすい傾向があり、基本的にパターンに基づいて情報を構成するため、情報が非常に不正確になります。 そのため、生成 AI を使用して顧客と直接コミュニケーションすることにはリスクが伴います。 すべてが正確で役立つものであることを保証するには、依然として人間の要素が不可欠です。