カスタマーサービス革命における人工知能の役割

イントロ

ジェネレーティブAIとカスタマーサービスは、今日のデジタルトランスフォーメーションをリードするデュオを形成している。私たちの要望を理解しない不器用なボットや長い応答時間は、まったく新しいアプローチに取って代わられた。ディープラーニング・アルゴリズムと大規模な言語モデルによって、私たちは今、カスタマーサービスを変革し、オペレーションを向上させ、さらに重要なこととして、顧客のニーズに応えている。

ルールを決めるのは顧客であり、彼らのニーズ、要望、満足度によってサービスの展望が形作られる。だからこそ、大半の企業も適応しているのだ。戦略を変更し、AI企業をどのように立ち上げるかを考える。何百万ドルもの資金がAI投資に流れ込み、顧客満足度の向上と顧客の維持を目指している。

顧客サービスにおけるジェネレーティブAIはすでに素晴らしい結果を示しており、企業はそれを止めるつもりはない。現在のトレンドを一目見れば、テクノロジーがカスタマーサービスを変革する方向性がわかるだろう。

生成AIの舞台裏

生成AIを実際にカスタマーサービスに組み込む前に、モデルはどのように構築されるのだろうか？モデルの作成とトレーニングには、いくつかの段階がある：

• データ収集AIモデルを訓練するために、大量のデータを収集する。モデルに達成させたいタスクに基づいて、テキスト、画像、動画など、さまざまな形式のデータを収集する。さらに、訓練に回す前にデータをクリーニングし、注釈をつけます。
• モデルの選択開発者は次に、データを理解し処理するモデルを選択する。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）であろうと、Amazon Lexのような会話AIモデルであろうと、その選択はモデルのさらなるパフォーマンスを形成する。
• 技術導入機械学習と自然言語処理アルゴリズムの使用により、モデルを正しく設定することができる。ディープラーニング技術は、継続的な学習を支援し、パフォーマンスを向上させ、正確で人間のような応答を生成します。
• モデルのトレーニングトレーニングの過程で、モデルは意図を認識し、応答を生成することを学習する。微調整はモデルの調整と改善に役立ちます。
• 統合モデルの準備が整い、トレーニングが完了するとすぐに、カスタマーサービスツールとの統合が始まります。通常、統合はAPIを通じて行われるが、CRMツールとの直接的なバックエンド統合を伴う場合もある。
• テストすべての製品の開発と同様に、テストは、作成されたモデルが顧客サポートタスクの要件を満たしているかどうかをチェックすることができます。本番稼動後も、定期的なチェックによりモデルの調整とアップグレードが可能です。

新しいツールやテクノロジーを個別に、あるいは総合的に活用することで、カスタマーサポートは通常の業務とは異なる方法で取り組むことができる。カスタマージャーニーの改善はここから始まる。

顧客サービスのためのジェネレーティブAI：現在の機能

AIを使って文章を書いたり、タスクを自動化したり、分析を作成したりするビジネスもあるが、カスタマーサービスはそれらすべてを兼ね備えている。自動化とプロセス改善はすべて、業務を合理化し、顧客体験を洗練させることを目的としている。フォーブスによると、カスタマー・サービスは顧客ロイヤルティに貢献するトップクラスである。顧客との対話は、もはや問題を解決することだけにとどまらない。共通の価値観を持つ長期的なパートナーシップを築くことなのだ。

顧客サービスのためのジェネレーティブAIに目を向けることで、企業は顧客との新たなレベルの関係を構築し、彼らが気にかけていることを示すことができる。顧客サポートのためのジェネレーティブAIは、顧客からの問い合わせに答えるチャットボットに限定されると誤解されている。実際には、AIツールは顧客の意図をよりよく理解し、より迅速なソリューションを提供するのに役立つ。

テキスト生成

会話フローと意図認識のおかげで、カスタマーサービスにおけるジェネレーティブAIは、より迅速にコンテンツを作成するのに役立つ。ほとんどの場合、アルゴリズムは意図、対話の履歴データ、企業の知識ベースを分析し、応答を生成する。ディープラーニング・アルゴリズムは常にトレーニングを行っているため、エージェントが最終的なレスポンスを検証する必要がある。

このような自動化は、チャット、Eメール、ソーシャルメディアを通じたやりとりにメリットをもたらす。エージェントが顧客のリクエストを処理する時間を節約できる。その結果、待ち時間の短縮は顧客満足度を高める。

パーソナライズされたコミュニケーション

カスタマーサポートのためのジェネレーティブAIでは、企業は過去のデータを利用し、顧客の過去の選択に基づいて商品を提案することができる。オンライン・ショッピングでよく知られている機能はカスタマー・サポートに移行し、カスタマイズされた対応やよりパーソナライズされた体験を可能にしている。メダリア社が言うように、パーソナライゼーションは今や必要不可欠であり、顧客のブランド選択とロイヤルティに影響を与える。

センチメント分析

単に顧客が書いたり言ったりしたことを理解することから、今やツールは顧客の感情や行動を認識するようになった。人工知能と自然言語処理は、インタラクションのあり方を変えた。センチメント分析は、カスタマーサービスにおけるジェネレーティブAIの最も貴重な例の一つである。データを収集し、処理した後、センチメントをスコアリングし、貴重な分析結果を使ってサポートを提供する。

その結果、顧客の要望に合わせた対応は、パーソナライゼーションで驚かせるだけでなく、問題を未然になくすことができる。少なくとも、苦痛のレベルを素早く下げることができる。

予測分析とレポーティング

予測分析を提供するAI機能は、企業をリアクティブな顧客サービスからプロアクティブな顧客サービスへとシフトさせる。顧客サービスのためのジェネレーティブAIは、顧客のプロフィール、過去のやりとり、ウェブサイトのアクティビティからデータを収集する。また、ソーシャルメディア上での顧客のやり取りを分析することもできる。このデータのモデル分析により、さらに予測が構築され、顧客の行動パターンが生成される。

アナリティクスとレポーティングは、商品の推奨、あらゆる問題の予測、または顧客からのコンタクトの可能性で役立ちます。顧客のニーズを予測することで、エージェントは顧客に積極的に働きかけ、潜在的な問題を排除することができます。

多言語サポート

さまざまな国で事業を展開している企業にとって、異なる言語でサポートを提供できるとは限りません。複数の言語を話すエージェントを見つけるのは簡単ではありません。カスタマーサービス用のジェネレーティブAIを使えば、リアルタイムでの翻訳が便利になる。このツールは、カスタマーサポートのエージェントが顧客のリクエストに基づいて、指定された言語で応答を生成するのにも役立ちます。

ナレッジ・ベース

ナレッジベースボットは、膨大なデータセットに基づいて訓練されたスマートアシスタントです。顧客の問い合わせをリアルタイムで解決できるほど賢く、関連する情報源や取るべき行動を提案する。まるで検索エンジンを使っているかのように、顧客はセルフサービスのための解決策を提案される。

ナレッジ・ベース・ツールによって、カスタマーサービスはエージェントの時間を節約し、同時に顧客に迅速なソリューションを提供する。ナレッジベースによって、生成AIとカスタマーサービスは完璧にマッチし、ビジネスと顧客の双方にとってWin-Winの結果を生み出す。

カスタマーサービスにおけるジェネレーティブAIのメリット

人工知能の導入は、チームの増員を減らすことが目的だと考える人もいるかもしれないが、実際には顧客サービスをより有意義な空間に変えるものだ。かつて私たちが機械に数を数えさせたように、繰り返しの多い手作業を機械に任せて、戦略的な活動のための時間を解放してはどうだろう？

ジェネレーティブAIツールは、カスタマーサービスに次のような利点をもたらす：

• 継続的な業務AIは現在、業務を継続的に行うためのツールと可能性を十分に備えている。営業時間外にも膨大な数の問い合わせに対応する場合、バーチャル・アシスタントが役立ちます。カスタマー・サポートの業務の一部を引き継ぎ、顧客に継続的なサポートを提供する。
• レスポンスタイムの短縮事前入力された回答とセンチメント分析が相乗効果を発揮し、顧客の要望に即座に対応。エージェントがより複雑なケースに集中している間、バーチャルアシスタントは納期や返品手続きなどの一般的な問い合わせをサポートします。顧客はすぐに迅速な解決策を得ることができる。
• パーソナライズされたアプローチ顧客とのコミュニケーションは、オーダーメイドでパーソナライズされたものになる。エージェントは顧客のニーズをよりよく理解し、それに応じて対応する。自然言語処理アルゴリズムに基づくツールは、人間のエージェントと同じように会話のニュアンスを解読する。よく訓練されたモデルは、顧客の感情や満足度を認識することさえできる。
• プロアクティブ・サポートAIツールは、顧客との直接的なやりとりの間だけでなく、ゲームにも参入する。レポートは潜在的な問題を特定し、カスタマーサービス担当者が積極的な行動を取れるようにする。アルゴリズムは、さらなる購入のための個別提案を行うのに役立つ。さらに、潜在的な顧客離れを特定し、さらなるマーケティング・キャンペーンの基礎を準備することもできる。
• ヒューマン・エラーの削減カスタマー・サポートにおけるAIツールは、顧客との対外的なやりとりにとどまらない。AIツールは、社内プロセスを最適化し、反復作業を削減するのに役立つ。機械が入力を処理し、レポートを生成し、洞察を構築することで、手作業による介入や人的ミスを減らすことができる。

最新のカスタマーサポート：よりスマートに、より速く

これまで見てきたように、カスタマーサポートにおけるジェネレーティブAIの導入は、真の変革をもたらす。これは、多くの企業が採用し、その中で発展させようとしている新しい現実である。よりスマートなツールとバーチャル・アシスタントによって、カスタマー・サポート・エージェントは顧客と長期的な関係を築くことができる。待ち時間の短縮からパーソナライズされた推奨事項の提供まで、企業は顧客を中心に業務を行う。

エージェントは時間を節約し、チケットをより早く解決し、顧客はカスタマイズされたアプローチによるより良いサービスを受けることができる。顧客が再来店する可能性は高まり、ロイヤルティは強化される。今後数年間、カスタマーサポートにおけるAIの役割は増すばかりだろう。よりスマートなカスタマーサービスを実現するために、AIツールはファーストコンタクトからクレーム、フィードバックに至るまで、カスタマージャーニーの全段階に導入することができる。このようなテクノロジーを取り入れ、進化する状況に継続的に適応する企業は、優れた顧客体験を提供し、競争が激化する市場で優位に立つことができるだろう。