AIに賛成するのか、AIに反対しないのか？ サポートリーダーのジレンマ

実際、顧客サービス分野における AI 革命はどの程度の規模なのでしょうか? そうですね、テクノロジー分野で 35 年以上活動し、主に何らかのカスタマー サポートの役割を担ってきた者として、私はテクノロジーを通じてカスタマー サービス エクスペリエンスを変革する可能性について、文字通り今ほど興奮していることはありません。

私のキャリアを通じて、サポートは伝統的に非常にトランザクション的なものでした。顧客が問題や質問に連絡し、サポート担当者がそれらを解決して終了するというものでした。 近年、大規模なオンライン サポートの台頭により、顧客の期待は劇的に変化しました。 彼らは、継続的に価値のある真の経験、そしてより個人的な経験を望んでいます。

「この分野の他のリーダーたちへの私のアドバイスは、ビジネスに AI を適用する方法を考えていないのは、大きな機会を逃すことになるということです。」

顧客サービスのリーダーにとって、これは難しい移行ですが、AI によってそれが突然現実になりつつあります。 この分野の他のリーダーたちへの私のアドバイスは、AI をビジネスに適用する方法を考えていない場合、それは大きな機会を逃すことになる、ということです。 AI を採用する企業は、顧客エクスペリエンスを向上させる上で重要な立場に立つことになります。顧客維持が重要な世界では、この変化はビジネスの成功の基礎となる可能性があります。 顧客サービスにおける AI の時代は今です。

ここでは、サポートの提供方法における一世代に一度の変革に着手する際に、カスタマー サービス リーダーが考慮すべき最大の考慮事項をいくつか示します。

新しい時代を迎えて

ChatGPT に関する誇大宣伝は非常に新しいものかもしれませんが、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は実際にはかなり前から存在していました。 特に顧客サービス分野では、会話や顧客感情分析に自然言語処理 (NLP) を使用したり、前世代のチャットボットを使用したりするなど、これまでに AI と ML の革新的なアプリケーションが多数存在しています。 しかし、カスタマー サービス業界は、サポートの提供方法における真の変革を推進するためにこれらのツールを導入するのが遅れています。 これには、テクノロジのスケーラビリティや、テクノロジの使用に必要なオーバーヘッドに対する懸念など、さまざまな理由があります。 これまで、企業は AI と ML を適切に機能させるためにデータ サイエンティストの軍隊を必要としていましたが、状況はすべて変わりました。

「私たちは、AI と ML を大規模かつ顧客サービス全体にわたって使用することを検討することが非常に現実的な状況にすぐに移行しました。」

ここ数カ月間、私たちは AI の飛躍的な進歩を目の当たりにし、ChatGPT と GPT-4 の発表により、予期せず、しかし嬉しいことに、私たちを新しい時代へと押し上げました。 顧客サービスに関しては、これらの開発により、サポートのための AI の導入と管理のオーバーヘッドが大幅に削減されます。 私たちは、顧客サービスの行程全体にわたって、AI と ML を大規模に使用することを検討することが非常に現実的な状況にすぐに移行しました。 つまり、問題はもはや「AI を使うべきか、それとも AI を使わないのか?」ということではありません。 代わりに、「いつ、どのように使用するか?」が重要です。

サポートにおける人間の役割は進化している

重要なポイント

チームが AI について若干の不安を感じるのは当然のことなので、自分たちの役割の重要性についてチームを安心させることが重要です。

これがサポートの人間にとって何を意味するかについての質問はすでに聞こえているので、私は部屋の中で象に取り組みたいと思います。AI はサポートの世界においてすぐに人間に取って代わられるわけではありません。 このテクノロジーはまだ初期段階にありますが、それでも、CS チームがサポートを提供する方法に大きな影響を与える可能性があります。

「AIは人間のサポート体験を補完します」

顧客が経験している最も複雑で困難な問題や、顧客の深い共感、知識、コンテキストが必要とされる問題に対処するには、今後も人間によるサポートが最適です。 テクノロジーはまだ人間を超えることはできません。 さらに、私たちは皆、人間的なつながりを持ち、顧客として大切にされていると感じたいと思うことがあります。

AI は、多くの時間を費やす日常的で単純なクエリを自動的に解決することで人間のサポート エクスペリエンスを補完し、サポート チームを解放して、より複雑な問題を抱える顧客に付加価値のあるエクスペリエンスを積極的に提供できるようにします。 結局のところ、AI の良さはアクセスできる情報によって決まるため、AI が成功するために必要なコンテンツ アーキテクチャの設計においては人間が重要な役割を果たすことになります。 また、テクノロジーの使用方法を設計、導入、レビュー、改善するために人間も必要となり、その結果、「会話デザイナー」や「プロンプト エンジニア」などの新しい役割が生まれることになります。

AI 時代の CS に向けてチームを準備する

重要なポイント

サポートの役割が進化するにつれ、顧客サービスの新時代において重要となるスキルを育成し、雇用する必要があります。

これらの役割の最前線に立つことを私が想定しており、サポートリーダーが注力すべき 3 つの主要な領域は次のとおりです。

• トラブルシューティング スキルの構築:サポート エージェントに寄せられる問題は、AI によって単純な質問が解決されるため、より複雑になるでしょう。 そのため、トラブルシューティングのスキルが非常に重要となり、この新しいサポート時代においてサポート チームが磨き、改善するための優先事項となります。
• 対象分野の専門家になる:人々はゼネラリストになるというよりも、企業の製品やサービスの特定の分野における対象分野の専門知識を身につけることになると思います。
• 好奇心を持つ考え方を持つ:サポート チームは、そもそもなぜ顧客が人間に連絡する必要があるのか​​、何が問題なのか、そしてチームが問題を確実に解決するにはどうすればよいのかについて、継続的に質問することが非常に必要になります。二度と起こらないでください。 これは、最終的にバックグラウンドで AI マシンに供給する知識の構築と開発において極めて重要になります。

新しい「顧客の声」の洞察を促進する

重要なポイント

サポートを分析する方法を再考する必要があります。 AI は、顧客の洞察を明らかにし、改善を推進する必要がある箇所を特定する機会を強化します。

サポート リーダーとして、AI はサポート ビジネスの運営方法の変革に役立ちます。 AI を適用して顧客とのやり取りを深く分析し、継続的な改善の取り組みに最も関連性のある機会を示す大規模な洞察を明らかにできることを想像してみてください。 これにより、サポート運用チームがより重点的にサポート プロセスの改善を推進できるようになります。

これらと同じ洞察によって、社内の「顧客の声」としての役割も劇的に向上し、製品、販売、オンボーディングなどの他の部門に役立つ顧客洞察を表面化する能力が強化されます。

リアルタイムでサポート品質を向上させる

重要なポイント

AI が顧客とのやり取りをすべて解析することで、まったく新しい QA プロセスを導入できるようになります。

また、AI を使用すると、サポート エージェントのパフォーマンスを監査するために会話やケースをサンプリングするだけでなく、すべての顧客とのやり取りを実際に評価し、顧客エクスペリエンス全体を監査する、堅牢な品質保証 (QA) プロセスを作成できるようになります。

この分析は、会話やケースの進行中にも実行できるため、内部品質スコアを使用して、改善が必要な顧客の状況をリアルタイムで特定できます。

顧客とサポートチームのエクスペリエンスを変革する

重要なポイント

AI による 24 時間 365 日の多言語サポートにより、顧客はいつでも迅速で正確な回答にアクセスできます。 これにより、チームは顧客に積極的に価値を提供し、困難または複雑なクエリに取り組むことに集中できるようになります。

私は、AI によってサポート リーダーが 24 時間 365 日、数分で多言語サポートをオンにできるようになるため、顧客エクスペリエンスに根本的かつ永続的な影響を与えると考えています。 これは顧客にとって、より迅速な回答と 24 時間のサポートを意味し、最終的にはより良いエクスペリエンスを得ることができます。

「サポートをより積極的かつパーソナライズできるようになり、顧客の価値の実現を加速するのに役立ちます。」

リーダーは、顧客エクスペリエンスがシームレスであり、AI と人間のサポート間の引き継ぎが顧客にとって自然で楽なものであることを保証するために、会話の設計に慎重な検討と検討を加え、信頼できる AI ボットを選択する必要があります。 ボットをサポート技術スタック内の他のツールとどのように統合するかを考えることも重要です。 すべてが適切に接続されていることを確認することで、ボットに関連する顧客のコンテキストや情報へのアクセスを許可し、各会話がパーソナライズされたものであると感じられるようにすることができます。

チームにとっての最も明白なメリットは、現在多くの時間を費やしている日常的で単純なクエリの大部分を AI が削除し、顧客にとっても有益であるだけでなく、より挑戦的で興味深い作業に集中できるようになることです。自分自身の役割を果たすために。 たとえば、AI は長時間にわたる会話やケースを要約するのに役立ちます。これは、太陽追従サポート モデルでチームメイトに会話を引き継ぐのに理想的です。また、サポート エージェントがメッセージのトーンをすばやく調整し、推奨されるメッセージを使用することもできます。内部ナレッジベースから回答を得ることができ、貴重な時間を節約できます。

「AI は、カスタマー サービスのリーダーに、サポートの提供方法を​​真に変革する機会を与えます。 それは必然的にサポートを提供する経済性を変えます。」

この余分な時間があれば、サポート チームは顧客の相談役としての役割を開始し、顧客が抱えている現在の問題や質問以外のアドバイスやガイダンスを提供できるようになります。 ここでは、サポートをより積極的かつパーソナライズできるようになり、顧客の価値の実現を加速するのに役立ちます。

未来はここにあります – 準備はできていますか?

重要なポイント

AI はサポートの経済学を変え、従来の「コストセンター」のダイナミクスを変えています。

AI は、カスタマー サービス リーダーに、サポートの提供方法を​​真に変革する機会を与えます。 それは必然的にサポートを提供する経済性を変えます。 過去に、私は、この分野の他の多くのリーダーと同様に、サポート チームを拡大しようとしましたが、需要を満たすのに十分な速さで人材を雇用することができませんでした。 AI がそれを変えました。

今後は、サポート チームを同じ割合で拡大することなく、ビジネスを拡大し続けることができます。 それは本当に根本的な変化です。 これにより、大規模なサポートが可能になり、チームは多くの時間と帯域幅を解放して、顧客の観点だけでなくビジネスの観点からも価値を高めることができます。

顧客サービスに AI を導入する時代が来たということをご理解いただけたでしょうか。 Intercom のカスタマー サポート チームを率いている私は、この分野で推進しているイノベーションの一部に早期にアクセスできる特権に恵まれました。 私はこれまでの結果に驚き、喜んでいますが、今後数か月、数年でさらなる進歩が見られることを楽しみにしています。 顧客サービスのリーダーになるのに今ほど良い時期はありません。

AI の旅をお楽しみください。