2017年が自動化の年になる理由

「人間は現在、多くの日常的なやり取りを処理するには遅すぎてコストがかかりすぎています」

ネットワーク全体で収集される膨大な量の情報と、NFV、SDN、および5Gテクノロジーの登場に伴うネットワーク自体の継続的な進化により、自動化を大幅に強化する必要が生じています。

現在、人間は遅すぎて費用がかかりすぎて、多くの日常的なやり取りを処理できません。ミレニアル世代とそれ以下の世代は、とにかくコールセンターのスタッフとのコミュニケーションを好みません。

ただし、顧客は依然として、サービスを購入する企業によって自分たちが世話をされていると感じたいと思っています。 2017年には、4つのトレンドが実を結び、成功しつつもますます自動化された顧客とのやり取りへの道を開くでしょう。

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1。機械学習と人工知能

収益性を維持しながら顧客に豊かな体験を提供したいと考えている組織にとって、自動化が唯一の答えです。

ただし、自動化されたソリューションの否定的に見られる非人格の多くは、機械学習と人工知能を効果的に利用することで隠すことができます。

たとえば、機械学習が導入されている場合、システムは特定の動作パターンが次に何が起こるかを示唆していることを学習できます。携帯電話会社の場合、それは差し迫った詐欺または顧客の苦情の兆候である可能性があります。

機械学習により、システムは次のステップを回避するために相互作用が必要であることを理解でき、人工知能を適用して、以前に学習した顧客の好みに応じて適切な応答を決定できます。

企業はすでに投資を行っているため、これは2017年に重要になります。アナリスト企業のABIResearchは、モバイルオペレーターだけでも、現在から2021年までの間にビッグデータと機械学習の分析に500億ドル以上を費やし、予測分析で最大の成長が見込まれると予測しています。

同社は、機械学習は異常の発見に優れているため、機械学習に基づく予測分析の市場は、5年間でほぼ50％のCAGRで成長し、120億ドルに達すると予想していると指摘しています。

2。パーソナライズ

私たちは数十万または数百万の顧客のうちの1つにすぎませんが、サービスプロバイダーから個人として扱われることを期待しているという期待が高まっています。

同じ年齢層または地理的な場所のすべての人をひとまとめにする大まかな人口統計セグメンテーションで処理するには、もはや十分ではありません。

以前の購入活動、特定のオファーへの関心の可能性、顧客とのコミュニケーションの好み、魅力的なチャネルを考慮した、プロバイダーからのハイパーパーソナライズされたやり取りが期待されます。

今日のマルチチャネルの世界では、組織にとっての課題は、顧客の好みに応じて、これらすべてのチャネル間で一貫した方法で通信することです。

2017年は、すべてがポジティブであるとは限らない過去の経験と、マーケティングと顧客とのコミュニケーションを1つの市場にセグメント化するための新しいテクノロジーを利用することで、企業のパーソナライズ活動の成熟度が高まるでしょう。

パーソナライズゲームは進んでいます–顧客はもはや数字であることを受け入れません。彼らは、自分たちが選んだ方法で対処し、自分たちだけに魅力的なオファーを提供したいと考えています。

3。デザイン主導のCX

カスタマーエクスペリエンス（CX）は、システムとプロセスによって主導および制御されてきましたが、パーソナライズの向上が顧客の好みになるにつれて、顧客とのコミュニケーションの限界がますます強調されています。

顧客が魅力のない形式の通信でアプローチされている場合、人工知能、オムニチャネルの一貫性、ビッグデータ分析、機械学習に投資することは逆効果です。

デザイン主導のコミュニケーションにより、企業は顧客と会話し、顧客を知っていて気にかけている印象を与え、各顧客が何を見たいかを理解することができます。

デザイン主導のCXとは、顧客にとって魅力的なエクスペリエンスを意味し、顧客にさらなる好みを明らかにするように促すことができるため、既存の関係に深みを加えることができます。

次に、彼らに最も関連性の高いコンテンツを送信し、彼らの合図された感情に基づいて適切な声のトーンで組み立てることで、これを追加できます。

デザインは無視されてきた顧客体験の主要な領域であるため、デザイン主導のCXは2017年に主流になります。優れたデザインは、顧客のエクスペリエンスに非常に大きな価値をもたらし、ビジネス全体に展開するのは比較的簡単です。

4。チャットボットと自然言語

現在、企業は自然言語理解を提供し、それを顧客に提供するオムニチャネルエクスペリエンスに組み込む必要があります。

自然言語理解により、ユーザーは通常の日常の言語で質問をし、探している回答を得ることができます。

しかし、効果的に達成することは困難です。ドメイン固有のアルゴリズムが必要です。これにより、複雑なサービスプロバイダー、複数の製品、複数のデバイス、複数のサービスを提供するカタログで顧客が何を求めているかを理解できます。

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自然言語理解アルゴリズムは、Uberタクシーまたはすべてのトリミングを備えたピザを注文する顧客と、適切な金額を提供する特定のサービスプランを備えた新しいモバイルデバイスを求める顧客とでは、どちらも単純な相互作用であるため、かなり異なって見えます。適切な価格で必要なデータの一覧。

2017年中、自然言語理解は消費者サービスにおいてより重要な役割を果たします。スマートテレビとストリーミングサービス、およびIoTとスマートホームは、この変化の始まりを見るでしょう。

2016年に、最初の商用自然言語理解ベースのアプリが市場に登場し始めました。ミレニアル世代は、電話でのやり取りを避けながら、スマートフォンアプリやウェブアプリに引き寄せられます。

Siriやその他の携帯情報端末は今後も改善を続け、顧客の自然言語の要求を理解するようにさまざまな業界にさらに圧力をかけます。

サービスプロバイダーがベンダーに連絡を取り始めて、独自のドメイン固有の自然言語理解アルゴリズムとタッチポイントの開発を支援するときが来ました。そうしないと、それをより適切に実行できる企業によって商品に変えられるリスクがあります。

Brite：BillのCEO、AlanColemanからの情報