効率を高めるために顧客サービスで NLP を使用すべき 9 つの方法

ほとんどすべての家庭に、Amazon Alexa、Google Home、または Apple Siri が搭載されています。 しかし、スマート ホーム システムを所有する6,990 万人は、お気に入りの曲を再生したり、天気を確認したりするためだけにシステムを使用しているわけではありません。

今日のテクノロジーとのやり取りの大部分には、スマート マシンや会話型 AI システムとの「会話」が含まれており、多くの人がこの機械学習テクノロジーを使用して顧客サービスのやり取りを改善しています。

実際、調査によると、チャットボットは顧客とのコミュニケーションの80%を処理できることがわかっています。

これが非常にうまく機能する理由は、チャットボットが自然言語処理を使用しているためです。 顧客サービスにおける NLP は、24 時間 365 日の迅速な応答時間とパーソナライズされた対話を提供することで顧客エクスペリエンスを向上させます。これにより、コストが削減され、人間のエージェントがより複雑な問題に対処できるようになります。

この投稿では、カスタマー サービスで NLP を使用してコンタクト センターの効率を高める 9 つの方法について説明します。

NLPとは何ですか?

自然言語処理は、コンピューターと人間が自然言語を通じて、つまり 80 年代のロボットと話しているように聞こえない方法で会話できるようにする人工知能の分野です。

NLP は会話型 AIの重要なコンポーネントであり、顧客との AI のやり取りを人間らしくし、人間の入力なしで顧客のクエリを解決します。 これをインテリジェントな仮想エージェントと考えてください。 顧客は NLP チャットボットを使用して、実際に相手に話しかけることなく、すぐに回答を得ることができます。

コールセンターのコンテキストでは、NLP はテキストと感情の分析、言語翻訳、音声認識、トピックの分割などのタスクを簡単に実行します。 単語、文章、会話の文脈 (この場合はカスタマー サポートの問い合わせ) を理解し、すべて人間の介入なしで、迅速かつ正確な回答を提供します。

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顧客サービスにおける NLP の利点

最近では、ほとんどの人が顧客サービスに関して高い期待を抱いています。 彼らは、迅速、正確、パーソナライズされた応答を求めており、さまざまなチャネル (ソーシャル メディア、チャット、電子メール、電話) を通じて企業とやり取りすることを期待しているため、優秀な人間のエージェントでも対応するのは困難です。 その結果、企業は品質や効率を損なうことなく、増大する需要に応えるためのより良い方法を見つける必要に迫られています。

NLP チャットボットは、自動システムが顧客の問い合わせを理解して応答できるようにし、よくある質問に答えたり、顧客からの電話を適切な部門に転送したりするなどの日常的なタスクを引き継ぐことができるため、顧客サービスにおいて大きな役割を果たします。

NLP により、チャットボットは次のことが可能になります。

• ユーザー入力の理解:メッセージの背後にある意図の特定など、ユーザーからのテキストまたは音声入力を分析して理解します。
• 人間の言語を処理する:入力を理解するために、文法、構文、セマンティクスなどのさまざまな言語構造を処理します。
• 応答の生成:ユーザーのクエリに対して、状況に応じて適切な応答を作成します。
• 多言語コミュニケーションの処理:複数言語での対話をサポートし、多様なユーザー ベースのアクセシビリティを広げます。
• 学習と改善:インタラクションから継続的に学習し、時間の経過とともに精度と有効性を向上させます。

したがって、NLP は、基本的なタスクや反復的なタスクを自動化し、即座に応答を提供することで、企業を次のように支援します。

• 従業員を増やさずに、より大量の顧客とのやり取りを処理する
• 大量のデータを分析してパターンを特定し、サービス品質を向上させる
• 顧客と自動化システムの間により自然で人間らしい対話を提供し、顧客にとって不快にならない会話を実現します。
• ソーシャルメディアやレビューなどの非構造化データソースから貴重な洞察とパターンを抽出し、顧客フィードバック分析を実行することで、ワークフローとプロセスを改善します。

一言で言えば、NLP を活用した会話型 AI を使用すると、コールセンターのチャットボットがユーザー入力を解釈し、状況に応じたクエリを管理し、正確な応答を提供できるようになり、最終的にカスタマー サービスにおけるユーザー エクスペリエンスと業務効率が向上します。

顧客サービスにおける NLP の例

Amazon、スターバックス、Netflix などの企業がこのテクノロジーを使用していることはすでにご存じかと思いますが、多くの銀行も顧客の問い合わせやサポートを支援するために NLP チャットボットを使用しています。

たとえば、銀行のチャットボットは、次のようなさまざまな顧客サービス タスクを処理できます。

• よくある質問に答えます（例：「勤務時間は何時ですか？」）
• アカウント情報の提供(例: 「現在の残高はいくらですか?」)
• 取引の支援(例: 「普通預金口座に 100 ドルを送金」)
• よくある問題の解決(例: 「クレジット カードを紛失しました。どうすればよいですか?」)

これらのチャットボットは顧客の自然言語入力を理解して処理し、迅速かつ正確な応答を提供します。これは顧客にとって便利であり、人間のエージェントをより複雑なクエリに解放できます。

もう 1 つの例は、オンデマンドのライドシェア会社である Uber です。 Uber のスマート リプライ システム (またはアプリ内チャット) は、ドライバーと乗客の間で自然言語処理を使用して、コミュニケーションを容易にします。 NLP は、言語の壁がある場合でもメッセージを解釈して迅速に応答するのに役立ち、音声コマンドを使用することで、ドライバーは常にハンドルから手を離すことができます。

Uber には広範なデータセットと大規模なエンジニアリング チームがあり、NLP などの高度なテクノロジーを実装および改良するための設備が整っています。 以下の図は、NLP と機械学習がどのようにしてより良い顧客エクスペリエンスを生み出すかを視覚化するのに役立ちます。

顧客サービスにおける NLP の使用例トップ 9

1) IVR システムによる正確なコール ルーティング

カスタマー サポート ラインに電話し、財務部門につながるために「請求」と言う必要があったことがありますか? そうであれば、あなたは自動音声応答(IVR) システムと話していることになります。 IVR は、フレーズ (「クレジット カードを更新してください」または「支払いをしてください」) を適切な部門への転送に変換する基礎テクノロジーです。

顧客はこのシステムを使用してチームに連絡する可能性があります。 会話型 AI がシステムの基礎である場合、通話を最も関連性の高い回線に正確に転送することができ、IVR はインテリジェントな仮想アシスタント ( IVA ) になります。

なぜ？ NLP は発信者の要求を理解するため、発信者をより適切に支援できるからです。 言い換えれば、顧客を正しい方向に導くために「次のオプションを聞いてください」と顧客に求める必要はありません。

顧客に自分の言葉でニーズを説明してもらうだけで、IVA は電話を迅速に分析し、適切な部門またはサポート エージェントに転送できます。 これにより、プロセスが合理化されるだけでなく、待ち時間が短縮され、複雑なメニュー システムを操作する際のイライラが解消されるため、顧客エクスペリエンスも大幅に向上します。

アメリカン航空では、顧客サービス チームに NLP を使用することで大きな成果が得られました。 IVR システムを刷新した後、次のことを実現しました。

• 通話抑制が 5% 増加しました
• 航空会社は毎年数百万ドルを節約した
• 全体的な顧客エクスペリエンスが向上しました

2) カスタマーサポートチケットの迅速なルーティング

顧客がカスタマー サービスに連絡しようとすると、サポート チケットを顧客に渡します。 このやり取りはフィルタリングされてサポート チームのキューに送られます。 NLP はこのプロセスを合理化するのに役立ちます。 会話型 AI はチケットのトピックを理解できるため、サポート チケットを最も関連性の高い担当者に振り向けることができ、問題をより迅速に解決できます。

顧客が「支払い詳細の変更についてサポートが必要です」という内容のチケットを送信するシナリオを考えてみましょう。 NLP 機能が備わっていないシステムでは、このチケットは一般サポート キューに入れられる可能性があり、チケットを特定して財務部門に再ルーティングするために手動による介入が必要になります。

一方、NLPを備えたサポートプラットフォームでは、チケット内のキーワードやフレーズから問い合わせの財務的性質を即座に認識できます。 その後、チケットを適切なチーム (この場合は財務部門) に自律的に送信できます。

この自動化により、解決プロセスがスピードアップされ、カスタマー サービス エージェントの作業負荷が軽減され、顧客がタイムリーで適切な支援を受けられるようになり、最終的に全体的なカスタマー エクスペリエンスが向上します。

3) 顧客のフィードバックを理解する

顧客のフィードバックは企業にとって貴重なデータです。 これは、製品の欠陥を修正したり、人々がどの側面を気に入っているかを特定したりするのに役立ち、どちらもマーケティングや広告キャンペーンの優れた基盤となります。

実際、顧客からのフィードバックを積極的に求めて評価することは、ブランドの評判を大幅に高めることができます。顧客の 83% は、苦情を求め、それに対応してくれるブランドに忠実です。

また、この種の定性的な顧客データを手動で調べるために何時間も費やす必要はありません。

NLP は、「最新」、「直感的」、「高価」など、レビューでよく使用される単語やフレーズを特定するのに役立ちます。 NLP では、「簡単なオンボーディング」や「手頃なプラン」など、フィードバック フォームで話されたトピックも見つけることができます。

NLP とセンチメント分析 (これについては、以下の 7 番目で詳しく説明します) を組み合わせて、顧客の意見のトップレベルの概要を取得し、フィードバックを通じて顧客の行動を分析するための時間効率の高い方法にすることができます。

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4) NLP およびカスタマー サービス チャットボット/ライブ チャット

AI チャットボットを使用すると、顧客の好みの方法でコミュニケーションを図ることができ、応答を待つことなくリアルタイムのサポートを提供できます。

ウェブサイトでライブチャットを使用する理由は何ですか? 顧客が企業とのつながりを好むコミュニケーション チャネルであるため、46% がライブ チャット、29% が電子メール、16% がソーシャル メディアで連絡を取ることを希望しています。

ライブチャットとチャットボットは両方とも顧客サービスに使用されますが、まったく同じではないことに注意してください。 チャットボットは、NLP を含む人工知能を使用して最初のクエリを処理し、ライブ チャット (人間のエージェント) はより複雑な問題に対処します。

多くの企業はこれらを組み合わせて使用​​し、包括的なカスタマー サポート エクスペリエンスを提供しています。

• カスタマー サービスのライブ チャット:ライブ チャットは、顧客と人間のカスタマー サービス エージェントとの間のリアルタイムのコミュニケーションを提供します。 この直接的な対話は、個人的な対応が必要な場合や FAQ タイプのページでは見つからない複雑なクエリや微妙なクエリを処理するのに最適です。 お客様は、即座に対応し、具体的な懸念事項に対処できる知識豊富な担当者と会話できることを高く評価しています。
• カスタマー サービスにおける NLP を活用したチャットボット:一方、チャットボットを使用すると、企業は人間の介入を必要とせずにリアルタイム サポートを提供できます。 NLP を活用することで、チャットボットは顧客の質問に (ほとんどの場合!) インテリジェントに応答できます。 このテクノロジーにより、文法上の誤りや不完全な文が含まれている場合でも、チャットボットが顧客のメッセージを解釈できるため、昼夜を問わずいつでもサポートを受けることができます。

ライブ チャットとチャットボットの両方を使用する主な利点の 1 つは、大量の顧客の問い合わせを効率的に管理できることです。 カスタマー サポート チームが多忙ですべてのクエリにリアルタイムで回答できない場合は、NLP を利用したチャットボットが介入して支援できます。 チャットボットは日常的な質問を処理し、より複雑な問題については人間のエージェントに顧客を引き渡すことができます。

たとえば、 Cheapflights は、顧客からの問い合わせを管理するために NLP を利用したチャットボットを使用しています。 このチャットボットは幅広い質問を理解して回答できるため、顧客は必要なサポートをすぐに受けられるようになります。

ライブ チャットと NLP を利用したチャットボットを組み合わせることで、企業は顧客のニーズを満たす最も堅牢なカスタマー サポートを提供できます。

5) エージェントサポートのための NLP

平均的なカスタマー サポート エージェントは 1 日に 21 件のサポート チケットしか処理できないことをご存知ですか? エージェントが顧客からの問い合わせに対応するのにいかに苦労しているかは簡単にわかります。ちなみに、チケットごとの平均インタラクションを計算して、これらのインタラクションにどれだけの時間がかかっているかを確認できます。

その高い需要に対処するために、機械学習ソフトウェアに目を向けるエージェントが増えています。 Salesforce の「State of Service」レポートによると、優秀なサービス エージェントの 69% が人工知能を使用する状況を積極的に探していることがわかりました。

会話型 AI は、あまり注意を必要としないクエリを処理できます。 これにより、エージェントは人間の介入が必要な複雑なクエリを処理する時間がさらに増えます。 会話型 AI は次のような質問を処理できます。

• テクニカル サポート: 「Samsung TV の HDMI 入力はどこにありますか?」
• 注文ステータス: 「注文のステータスは何ですか?」
• アカウント設定: 「Google Analytics アカウントに接続するにはどうすればよいですか?」

これらのサポート チケットがチケットのかなりの部分を占めることになります。 しかし、すでに対応済みであれば、エージェントは次のようなより複雑な質問や感情的な質問に答えることができます。

• アカウントの問題: 「アカウントが閉鎖されたので、できるだけ早く助けが必要です。」
• 請求に関する懸念: 「間違って請求されたので、払い戻しが必要です。」
• 製品に関する苦情: 「届いた製品が破損していました。どうすればよいですか?」

NLP がエージェントの業務効率の向上に役立つその他の方法には、次のようなものがあります。

• 提案された応答:顧客の質問に基づいてエージェントに提案された応答を提供し、エージェントが迅速かつ正確な応答を提供できるようにします。
• ナレッジベースの統合: ナレッジベースを迅速に検索して関連情報をエージェントに提示し、顧客の問題をより迅速に解決します。
• 通話の文字起こし:記録保持、トレーニング、品質保証を目的として、口頭での会話をテキストに変換します。
• 会話の要約:顧客との長いやり取りを自動的に要約し、エージェントが会話ログ全体を読まなくてもコンテキストを理解できるようにします。
• 多言語サポート:メッセージをリアルタイムで翻訳するため、エージェントは複数の言語に堪能でなくても、好みの言語で顧客とコミュニケーションをとることができます。

6) ビジネスデータ分析

先ほど、NLP を使用して企業が顧客フィードバックからの定性データをどのように分析できるかについて説明しました。 また、他の場所から情報をマイニングし、チームが従うべき共通の傾向を明らかにすることもできます。

あなたの会社が電子メールで多数の苦情を受け取ったり、「なぜ当社を辞めたのですか?」というシナリオを考えてみましょう。 キャンセルフォームに含まれるアンケート。 そして、提出すべき苦情が 150 件あるとします。 キャンセルフォームでは、次のボックスのいずれかをチェックするよう求められます。

• 紛らわしいオンボーディングプロセス
• これは高すぎる
• 時間がない

人々は間違ったボックスにチェックを入れ、問題の誤解につながる可能性があります。 たとえば、多くの人が「高すぎる」オプションを選択したため、主な問題はコストであると考えるかもしれません。 ただし、実際には、顧客が誤って分類した請求プロセスにさらに深刻な問題がある可能性があります。

その結果、フィードバックに基づいて、許容可能な措置であると判断して、価格を引き上げることを検討する可能性があります。 しかし実際には、中心的な問題は、請求プロセスの混乱など、別のところにあります。 NLP は、顧客のフィードバックを正確に分類して分析するのに役立ち、データを誤解するのではなく実際の問題に対処できるようになります。

別の例では、製品の新機能や最近のアップデートに関する質問が突然急増したとします。 NLP はチームにさらに調査するよう警告できます。 これらの傾向を理解することで、企業は潜在的な問題に迅速に対応し、将来のサポートのニーズを予測し、それに応じてリソースを調整することができます。

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7) 感情分析と顧客満足度

おそらく、顧客からのフィードバックがフィルタリングされてサポート チームに届けられているでしょう。 しかし、全体的に人々があなたの製品やサービスに満足しているかどうかをどうやって知ることができるでしょうか? おそらく、このすべてのデータを自分で精査する時間はありません。

感情分析では、NLP を使用して、メッセージの根底にある感情を特定します。 たとえば、フィードバック フォームから次のような応答を受け取ったとします。

• 「私が話したエージェントは素晴らしい人でした。」
• 「注文した商品が思ったより早く届きました。」
• 「データの同期は簡単です。 オンボーディングに関するドキュメントをまとめてくれてありがとう!」

その後、感情分析がそれらの言葉を感情として解釈します。 上記の場合、それらの言葉は「素晴らしい」、「速い」、「簡単」などです。 機械学習システムは、フィードバックの大部分が肯定的であることを通知します。 これにより、自分のパフォーマンスがどの程度優れているかをよりよく理解できるようになります。

そして最も優れているのは、AI システムを使用してブランドに関する言及をスキャンできることです。 次に、センチメント分析を使用して、得られる報道が期待したほど良好かどうかを判断できます。

さらに、NLP は顧客メッセージを分析して感情やセンチメントをリアルタイムで検出し、不満や怒りを感じている顧客をエージェントに警告することで、顧客がこれらのやり取りに優先順位を付けて細心の注意を払って処理できるようにします。

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8) 音声テキスト変換アプリケーション

音声検索は増加傾向にあり、世界中の 50% の人が毎日音声で検索しています。

その理由の 1 つは音声テキスト変換デバイスです。 私たちは、Google Home、Amazon Alexa、Siri などのパーソナル アシスタントに、友人の家までの最適なルートを計画したり、重要なイベントや約束を思い出させたり、お気に入りの音楽やポッドキャストを再生したりするよう依頼します。

しかし、それは顧客サービスにとって何を意味するのでしょうか? 音声認識システムを使用すると、次のことができます。

• 顧客が音声で自分のアカウントにアクセスできるようにする
• 顧客の質問を母国語からあなたの母国語に翻訳します。
• ソフトウェアを音声アシスタントと統合する

これらの状況はどれも、話された言葉を解釈する NLP なしでは機能しません。 次に、音声分析(または音声分析) を使用できます。これは、より多くのコールセンターが活用すべきあまり一般的ではない分析の 1 つであり、顧客満足度を分析して向上させることができます。

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9) ナレッジベースの組み込み検索バー

Web サイトの検索バーは基本的にミニ検索エンジンです。 また、Web サイト訪問者のかなりの部分は、サイト (特に e コマース サイト) にアクセスすると、検索バーに直接アクセスします。 これらのクエリの結果には、関連情報が表示される必要があります。 そうしないと、ユーザーは Web サイトから離れ、直帰率、コンバージョン、サイト滞在時間などの主要な指標に影響を与えます。

ただし、何らかの形式の NLP がなければ、サイトの検索バーにはこれらのクエリに関連する情報は表示されません。 機械学習ソフトウェアは、それらのクエリの意味を解釈します。 たとえそれが適切な英語でなかったり、文法上の誤りが含まれていたり、スペルが間違っていたりしても、ユーザーが探しているものを理解します。

サイトの検索バーで NLP を使用すると顧客サービスが向上する理由をいくつか示します。

• NLP は、ユーザーのクエリの背後にあるコンテキストと意図を理解することで、より正確な検索結果を提供するのに役立ち、ユーザーは探しているものをすぐに見つけることができます。
• ユーザーは自然な会話言語でクエリを入力でき、NLP がこれらのクエリを効果的に処理するため、顧客は特定のキーワードや専門用語を使用する必要がありません。
• ユーザーが関連情報をすぐに見つけられると、すぐにサイトを離れる可能性が低くなり、直帰率が減少し、潜在的な顧客の関心を維持できます。
• NLP ベースの検索バーは、顧客のクエリに正確に対応することで、ユーザーが自分のニーズに合った製品や情報を見つけられるようにし、購入の可能性を高めます。
• これらの検索クエリを分析することで、企業は顧客の好み、人気のある製品、一般的な問題についての洞察を得ることができ、戦略を知らせ、製品提供を改善するのに役立ちます。

NLP を検索バーに統合すると、Web サイトが訪問者のニーズをより適切に満たし、顧客満足度が向上することを意味します。

Nextiva + NLP = 顧客体験の向上

カスタマー サービスにおける自然言語処理は、コンタクト センターで使用する必要がある機械学習の中核部分です。

Nextiva は、NLP テクノロジーを製品に統合して、企業の顧客サービス業務の変革を支援します。 当社の NLP を活用したソリューションにより、企業は日常的な問い合わせを自動化し、顧客感情を分析し、サポート エージェントにリアルタイムの支援を提供できます。

NLP ソリューションを採用することで、カスタマー サービス チームは顧客のニーズをより深く理解し、対応できるようになり、満足度の向上、ロイヤリティの向上、そして最終的には収益の向上につながります。 Nextiva で NLP の力を活用して、競争環境で優位を保ち、期待に応え、期待を超える優れた顧客サービスを提供します。

カスタマーサービスにおける NLP よくある質問