Contact Center AI: 機能、長所、短所など

人工知能 (AI) はビジネス界に旋風を巻き起こしており、日常業務の効率と容易さが大幅に向上したことにほとんどの人が同意するでしょう。

組織は、データ分析から日常のコミュニケーションに至るまで、業務プロセスのあらゆる側面に機械学習と AI を活用したテクノロジーを導入しています。 しかし、組織の中でコンタクト センターほど AI によって変革される部分はないでしょう。

コンタクト センター AI (CCAI) は、カスタマー サポート エージェントとチームがより迅速かつ効率的に作業できるようにすると同時に、作業負荷を軽減します。 ただし、この機能には、生成的な AI を活用したチャットボットや文字起こし機能を追加するだけでは不十分です。コンタクト センターのエージェントを真に強化し、顧客を満足させるのに役立つAI を活用したツールは多岐にわたります。

そこで、コンタクト センターの AI ソリューションを詳しく見て、何ができるかを見て、コンタクト センター チームの成功にどのように役立つかを学びましょう。

コンタクトセンターAIとは何ですか?

Contact Center AI は、顧客やエージェントの支援など、コンタクト センターの運用を自動化することを目的とした顧客コミュニケーション ツールのスイートです。 これには、膨大な量の顧客対話データに基づいてコンタクト センター エクスペリエンスを向上させることができるさまざまな機能が含まれています。

カスタマージャーニー全体にわたって自動化を使用することには多くの利点がありますが、主な利点としては次のことが挙げられます。

• 洞察の抽出: AI を活用したツールは、顧客の会話からの膨大な量のデータを分析して、顧客の一般的な質問、エージェントのパフォーマンス、潜在的な問題などの新しい洞察を収集できます。
• タスクの自動化: AI ツールは、メモを取る、やり取りを要約する、顧客との通話を記録するなどの反復的なタスクを自動化できます。 これにより、コンタクト センター エージェントの作業が容易になり、時間が空くので、より緊急な問題に集中できるようになります。
• パーソナライズされたエクスペリエンスの作成: AI を活用したツールを使用すると、エージェントがパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供できるようになり、過去のやり取り、購入、個人のニーズを活用して、エージェントが各顧客について完全に状況に応じた洞察を得ることができます。

優れた AI 支援プラットフォームは、組織がこれらすべてのメリットやそれ以上のメリットを得るのに役立つ幅広いツールと機能を提供します。

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コンタクトセンター AI の機能

CCAI を機能させるツールや機能は何ですか? AI 支援のコンタクト センター プラットフォームは、顧客エンゲージメントを拡大し、通話中および通話後のエージェントのメッセージングを支援し、データを収集して分析する機能で構成されています。

顧客向けの AI 機能

これらのコンタクト センター テクノロジーは、顧客がエージェントと話す前に支援するだけでなく、エージェントと話す必要さえなくします。 これにより、顧客が必要なサポートを自分ですぐに受けられるようになり、顧客エクスペリエンス (CX) が向上します。

顧客対応 AI 機能には次のものが含まれます。

仮想エージェントとチャットボット

チャットボットは、オプションが限られたイライラする自動メニューの時代を超えて進歩しました。今日のボットはより高度で、タスクを実行し、質問やリクエストを理解することができます。

会話型 AI を備えたチャットボットと仮想アシスタントは、質問を理解して回答し、簡単な顧客の問題を解決し、24 時間年中無休でリードを評価し、リクエストを正確に理解し、自然言語を使用して人間のような応答を生成できます。

インテリジェントな通話ルーティング

もちろん、人間の対応が必要な場合もありますが、そのような場合には、AI を活用したコール ルーティングにより、顧客がその仕事に適したコンタクト センター エージェントに確実に連絡できるようになります。

AI の最も影響力のあるアプリケーションの 1 つは、自動音声応答 ( IVR ) コール ルーティングで発生します。

高度な IVR コール ルーティングは、顧客の意図と統合されたデータ ソースを分析し、顧客のニーズに最も適したスキルを持つエージェントを顧客に導きます。

感情分析

AI ツールは顧客感情をリアルタイムで分析することもできるため、AI の分析能力はそれだけにとどまりません。

感情分析は、ツールに応じて、気分を示すフレーズ (「イライラします」や「とても助かりました」など) を特定するか、顧客の口調を聞くことによって機能します。 これらの手がかりを使用して顧客がどのように感じているかを理解し、適切な応答を提供します。

セルフサービスポータル

場合によっては、お客様がサポートを必要としているものの、実際のエージェントと話す必要がない場合があります。 ここでセルフサービス ポータルが活躍します。顧客が自分で問題を解決できるように、アカウント情報、オンライン フォーム、ナレッジ ベースへのアクセスを提供できるからです。

会話型 AI により、セルフサービス ポータルがより有益かつ直感的になり、顧客は実際のエージェントと同じように効率的に情報を検索し、タスクを実行できるようになります。

エージェント向け AI 機能

顧客が人間のエージェントに連絡すると、コンタクト センター AI ソリューションは通話中ずっと支援を続けることができます。

通話が終了した後でも、AI を活用したプラットフォームは、エージェントのパフォーマンス向上に役立つ有益な洞察と指標追跡を明らかにします。

エージェント向け AI 機能には次のものが含まれます。

リアルタイムのエージェント支援

重要な機能は、リアルタイム エージェント アシストです。これは、通話中にキーワードや質問を聞き、通話中にエージェントに情報を提供します。 これには、システムのナレッジ ベースからの即時提案、取るべき最善のアクションの推奨事項、さらには顧客との対話中の段階的なガイダンスが含まれます。

たとえば、顧客がエージェントに特定の機能の説明や問題のトラブルシューティングを依頼した場合、エージェント支援ツールは質問を理解し、顧客を迅速かつ効率的にサポートする方法を即座にエージェントに示します。

通話の自動文字起こしと要約

エージェントが、モデル番号、顧客が行った以前の手順、その他の重要な詳細などの情報を追跡する必要がある場合は特に、通話ごとに詳細なメモを作成することが重要です。 ただし、通話中にすべてを書き留めるのは時間がかかり、気が散る可能性があります。 そこで、リアルタイムでメモを取り、話された内容をすべて記録する自動通話文字起こしが役立ちます。

いくつかのコンタクト センター ツールには、文字起こしに伴う自動通話概要が含まれており、アクション アイテムを強調表示したり、各会話から役立つメモを作成したりできます。

これらのトランスクリプトと概要を使用すると、エージェントは各通話から重要な情報を簡単に見つけることができます。 自動的にメモを取って通話を要約すると、時間を大幅に節約でき、エージェントは他の顧客に集中できるようになります。

予測分析

AI の大きな強みの 1 つは、大量のデータを分析してパターンを特定できることです。 AI ベースのソリューションは、顧客データを分析してニーズを予測し、カスタマイズされたインタラクションを作成することで、より良いエクスペリエンスを提供できます。

通話コーチングと品質モニタリング

コンタクト センター ソリューションの多くは、通話後も機能し続けます。 この例には、通話コーチングと品質モニタリングが含まれます。通話、顧客満足度、エージェントのパフォーマンスを分析して、改善すべき領域を特定し、パーソナライズされたコーチング ツールを提供することで、各通話が学習の機会にもなるようにします。

パフォーマンスダッシュボード

コンタクト センターのマネージャーやスーパーバイザーも、チームのパフォーマンスを理解する必要がありますが、AI が解き放つ分析機能はそれをさらに容易にします。

AI を活用したパフォーマンス ダッシュボードは、平均処理時間、最初の通話解決、顧客満足度などのエージェントのパフォーマンス指標を監視できるため、スーパーバイザーは 1 つのダッシュボードからエージェントをリアルタイムで監視できます。

従業員管理ツール

最後に、コンタクト センター プラットフォームには、人員配置とワークロードの管理を容易にするための労働力管理 (WFM) ツールが含まれていることがよくあります。 AI を活用したツールは、通話量を予測し、管理者が人員配置スケジュールを最適化し、エージェントの作業負荷を管理して、誰も圧倒されず、コンタクト センターに常に適切な人員が配置されるようにすることができます。

WFM は、エージェントが過重労働にならないようにすると同時に、顧客を迅速にサポートできる十分なエージェントを確保するのに役立ちます。

コンタクト センターのデータと分析

コンタクト センターはまさに情報の宝庫ですが、分類するデータが多すぎるため、すべてを分析するのは人間にとって大変な作業です。 ただし、AI の最大の強みの 1 つは、エージェントと企業のリーダーにとって同様にデータ分析を実用的なものにすることです。

AI ベースの分析により、次のような詳細で豊富なレポート機能が提供されます。

• 音声分析:自然言語処理を使用して通話録音を強化し、傾向、潜在的な問題、顧客感情などの新しい洞察と情報を取得します。
• オムニチャネル分析:オムニチャネル環境におけるチャットのトランスクリプト、電子メール、ソーシャル メディアのやり取りなどの書面による会話を分析します。
• AI を活用した洞察:十分な大規模なデータセットを使用して、情報に基づいた顧客への推奨事項を作成し、意思決定を改善するための実用的な洞察を明らかにします。
• レポートとダッシュボード:コンタクト センターの統計情報を視覚化する使いやすいダッシュボードとレポートにより、チームや監督者は目標の達成状況を一目で確認できます。
• CRM の統合:多くのコンタクト センターは、顧客関係管理 (CRM) ソリューションやその他のビジネス アプリケーションと統合しています。 このようなCCaaS統合により、顧客とのやり取りの全体的で統一されたビューが提供され、CRM での通話の記録が支援されます。

コールセンター AI が最適である 3 つの兆候

コンタクト センターにおける AI の意味をしっかり理解できたので、コールセンターに AI を追加したいと思うのは自然なことです。 ただし、その実用性はビジネス ニーズによって異なるため、利点を比較検討して、それが自分にとって適切かどうかを確認する必要があります。

したがって、コンタクト センターが AI 機能から恩恵を受けることができる兆候をいくつか示します。

1. 問い合わせ件数が多い

コンタクト センターが大量の電話、電子メール、チャット、またはその他の形式の顧客コミュニケーションを処理している場合、チームはすぐに圧倒されてしまう可能性があります。 AI は、日常的なタスクを自動化し、問い合わせをより迅速に処理し、より優れたセルフサービスを可能にしてエージェントを解放し、より迅速に顧客をサポートするのに役立ちます。

エージェント支援機能を備えた AI を活用したツールは、発信者が技術的な問題や複雑な問題について質問した場合でも、迅速かつ効率的な応答を提供できます。 リアルタイムのサポートとナレッジベースの提案により、エージェントと顧客を瞬時に支援できます。

2. 顧客満足度を向上させたい

顧客満足度 (CSAT) スコアが低い場合は、AI が役立ちます。 AI 支援サポート ツールは、パーソナライズされた対話を提供し、問題を迅速かつ効果的に解決できるようにすることで、顧客エクスペリエンスを向上させます。

待ち時間が長いと満足度も低下する可能性があります。 コールセンターの AI 機能は、よりインテリジェントなチャットボット、セルフサービス オプション、インテリジェントなルーティングにより、処理時間を短縮し、サービス レベルを向上させることができます。

3. 業務効率の向上が必要である

コンタクト センターの離職率は、あらゆる企業の中で最も高いものの 1 つです。 AIはそれにも役立ちます。 エージェントの離職率が高い場合、AI を活用したツールを使用すると、エージェントの生産性を向上させ、離職率を最小限に抑え、スケジュールを最適化し、トレーニング コストを削減できます。

コンタクト センター AI はエージェントの効率を向上させ、データの入力、通話の記録、メモの作成などの単調で時間のかかるタスクを排除します。 これにより、エージェントは重要な作業に集中し、毎日の時間を節約できます。

コンタクト センターの AI が適さない状況

AI は、コンタクト センターのすべてのニーズに即座に対応できるソリューションではありません。 このテクノロジーは便利ですが、特定の問題を解決するように設計されているため、それらの問題に直面していないコンタクト センターには同じメリットが得られない可能性があります。

たとえば、ほとんどの質問に回答できる十分に確立された知識ベースがすでにあり、エージェントが複雑な問い合わせに対処し、優れた顧客エクスペリエンスを提供することにすでに熟練している場合、AI はそれほど役に立たない可能性があります。

AI を活用したテクノロジーも多額の投資となる可能性があるため、予算面の懸念を考慮する必要があります。

コンタクト センターが AI の恩恵を受けられない可能性がある兆候:

1. 連絡量が少ない

人工知能は、大量の通話を処理したり、膨大な量のデータを分類したりするのに最適です。 しかし、どちらも持っていない場合、わかりやすい推奨事項を提供することはできません。

コンタクト センターが比較的少数の顧客とのやり取りのみを処理する場合、CCAI の導入はコストと複雑さの価値がない可能性があります。

2. エージェントは顧客の高度なリクエストに対応します

コンタクト センター AI は、一部のコンタクトをセルフサービスで振り分けて、基本的な質問に対応したり、単純なタスクを実行したりできます。 しかし、エージェントがハイタッチな顧客サービスを提供する場合、AI は投資に見合う十分な価値を提供できない可能性があります。

3. 顧客満足度が高い

AI ツールは顧客エクスペリエンスの向上に役立ちますが、コンタクト センターにはこれ以上改善の余地がない場合があります。 顧客満足度スコアがすでに高い場合、CX の向上に AI は必要ない可能性があります。AI により、サポートを受けるために必要な顧客の労力が増加する可能性があります。

4. 従業員の抵抗を感じる

コンタクト センターにおける AI はまだ新興テクノロジーであり、多くの人がそれを使用することに躊躇するでしょう。 エージェントがその使用に反対している場合、またはその使用に何のメリットも感じていない場合、エージェントに新しいテクノロジーを採用してもらうのは、困難な戦いになる可能性があります。別の機会に取っておくのが最善です。

場合によっては、テクノロジーによって、行き届いた顧客ケアの提供という基本から逸れてしまうことがあります。 それを成功させてから、AI プラットフォームを検討してください。

AI コンタクト センター ソフトウェアのオプションがあります

AI を活用したソリューションがコンタクト センターに適していると判断した場合は、利用可能なオプションを検討してください。 不必要な追加機能で行き詰まらない、手頃な価格のプラットフォームが必要な場合は、Nextiva のクラウド コンタクト センターを選択して間違いありません。

Nextiva のコンタクト センター ソリューションには、インテリジェントな仮想エージェント、対話型音声応答、通話録音と品質モニタリング、通話分析、トップ CRM システムとの統合など、堅牢な機能スイートが備わっています。

ただし、AI があまり適していないと思われる場合は、ホスト型コールセンターを検討する価値のある選択肢になる可能性があります。

クラウド コールセンターは、ビジネスの変化するニーズに合わせて拡張し、適応します。 たとえば、営業チームがアウトバウンド コールを担当し、カスタマー サポート チームがインバウンド コールを処理するとします。 いずれにしても、予算を重視する企業にとっても特に手頃な価格です。