AIでカスタマーサービスの卓越性を実現する

通信会社TelcoSwitchのCMO、サイモン・ブラックウェル氏は、人工知能がカスタマーサービスの卓越性を確保する秘訣だと考えます。

ブランド切り替えがこれまで以上に容易になった世界で、カスタマーサービスはブランドロイヤルティ維持においてますます中心的になっており、組織がいかに顧客インタラクションを合理化するかが、成功戦略の鍵となります。実際、PwCの調査によると、顧客の32%が、愛着のあるブランドであっても、たった一度の悪い経験で取引を止めると回答しています。

これは顧客期待がいかに速く進化しているかを裏付けています。多くの顧客が今やほぼ完璧なオンライン体験を要求し、かつてない競争の中で、組織は顧客を味方につけるためにあらゆる手を尽くす必要があります。正しいオムニチャネル機能を採用する企業が増えていますが、競合から際立たせるサービスを提供するために一歩踏み込むことが不可欠です。ここで人工知能（AI）が役割を果たします。

製造業全体でのAIの台頭

AIとは、学習、計画、問題解決などの人間のような活動を行うあらゆるタイプのコンピュータソフトウェアを指します。現在、ビジネス目的でAIが最も一般的に使用されるのは機械学習を通じてであり、システムが時間とともに「学習」したように見え、タスクをますます効率的に完了できるようになります。これにより、膨大な情報を分析し、人間にとってより消化しやすい文脈データに変換するのに最適です。これがAIをIoT環境で台頭させただけでなく、データとその解釈能力が鍵となる主要なCCaaSソリューションでも台頭させています。

自動化チャットボットコミュニケーションツールの活用

AI駆動チャットボットの人気は過去数年で大幅に成長し、若年消費者は特にこの方法で企業と対話することを好みます。現在、AIを活用した自動化チャットボットコミュニケーションの利用は、多くの組織のカスタマーサービス機能で一般的になっています。多くの場合、今日の目利きな顧客が求めるシームレスな体験を提供するため、AIのこの点での変革的潜在力は明確です。サービスベースのビジネスは自動化チャットボットを使用することが推奨されます。

AIは自動化チャットボットに引き続き使用されますが、コール分析のようなより粒度の細かいアプリケーションでも大きな成長が見込まれます。

製造業におけるAIベース分析への投資の重要性

音声分析とは、キーワード、フレーズ、用語を理解・処理する能力を指しますが、さらに高度な音響アルゴリズムにより、音声のペース、音量、ピッチ、トーナリティ、その他の要因を測定・評価し、言葉の裏にある感情を判断し、各インタラクションのセンチメントを正確に把握できるようになりました。

例えば音声をテキストに文字起こしする能力は、通話録音とデータ分析の間の橋渡しとなり、AIが今やその分析の原動力となっています。

ボイス認識ソフトウェアで会話の両側を取得するのは以前は困難でしたが、技術は今や発信者とエージェントを分離できるようになり、より粒度の細かい分析を可能にし、AIの真の潜在力を前面に押し出せるようになりました。画面とビデオキャプチャを重ね合わせることで、組織は異なる顧客とオーディエンス間のインタラクションの完全なプロファイルを構築するためにこのデータを活用できます。

平均的なコンタクトセンターでは、数千件の通話、数百時間の情報を処理するかもしれません。過去では、品質保証のためのデータ抽出のために、スーパーバイザーが通話のわずかな割合を手動で選択し、それらを聴いてエージェント評価のためにスコアリングするという、非常に時間のかかる作業を強いられていました。

AIを活用したシステムは、この種の作業の必要性を完全にバイパスします。企業は今や、すべての通話やビデオインタラクションを録音し、自動的に文字起こしし、ほぼ瞬時に、完全にカスタマイズ可能なデータポイントで分析に使用できます。

文字起こしされた通話データから、顧客のトーナリティ、キーワード、ポジティブまたはネガティブなセンチメントに関連するフレーズを検索し、時間経過に伴うトレンドを把握できれば、ビジネスに迅速なROIをもたらせます。顧客体験に悪影響を与える問題を迅速に特定し、それらを解決し、他の顧客への波及を防止できます。

この分野での分析活用トレンドは決して新しくありませんが、過去2年間で組織がAIベース分析への投資をこれまで以上に促されています。

エージェントパフォーマンス向上におけるAIの能力

研究によると、82%の顧客が一度の悪い経験を理由に企業との取引を止めるため、顧客分析と同様に、エージェントパフォーマンスの一貫性を確保する能力も不可欠です。インタラクションの質の向上だけでなく、研究では、AIを活用したツールを効果的に使用するコンタクトセンターでは、チケット解決の速度も向上することが示されています。

エージェント評価（トーン、スクリプト遵守、ネガティブな顧客センチメントに直面した際のパフォーマンスを迅速に分析できること）は、ベストプラクティスの創出、トレーニーへの実装方法の指示、ポリシーが遵守されない際の通話崩壊の仕組みの理解に役立ちます。同様に、トレーニングに活用できるポジティブな事例は、エージェントの改善を支援します。

この種の分析は、マネージャーとエージェントの双方にメリットをもたらします。マネージャーは個々のエージェントのパフォーマンスをより深く把握できるようになり、エージェントは自身のパフォーマンス向上方法について明確な方向性を得られます。結果は売上増加と、ブランドロイヤルティを促進し、ビジネスの全体的プロフィールを高める、カスタマーエクスペリエンスの全体的改善です。

今こそAIへの投資の時

カスタマーエクスペリエンスはこれまで以上に重要です。現代のビジネスは、顧客がどう自分たちとコミュニケーションできるかを評価する際、この点を意識すべきです。AIを適切に活用して高品質なカスタマーエクスペリエンスを提供する企業が、最高レベルの消費者ロイヤルティを享受するでしょう。

2022年のビジネス見通しは、過去2年よりもはるかにポジティブです。その結果、リーダーがAIの完全な約束を解き放ち、顧客により完全で充実した体験を構築する最良の方法を見つけるには、今が理想的な時期です。

サイモン・ブラックウェル氏（TelcoSwitch CMO）による寄稿