AI顧客サービス指標について話す

インテリジェントな顧客サービスの評価基準は何かというビジネス上の問い合わせを頻繁に受けます。これは答えるのが非常に難しい質問です。なぜなら、インテリジェントな顧客サービスの使用を正当化し、それがビジネスにどのようなメリットをもたらすかを確認する必要があるからです。

インテリジェントな顧客サービス ソリューションに対する「本当の」評価基準はありませんが、いくつかの例を挙げて、ヒントを得ていただければ幸いです。

まず、インテリジェントな顧客サービスとは何でしょうか?

インテリジェント カスタマー サービスとは、ユーザーがカスタマー サービス担当者の支援なしに情報にアクセスし、単純なタスクを自律的に実行できるようにするソリューションまたはソリューション セットです。

では、インテリジェント カスタマー サービスが処理または実行できるクエリやタスクとは何でしょうか?

荷物の追跡、見積りの依頼、カスタマー サービスに連絡せずにオンラインでの請求書の支払いはすべて、私たちが定期的に実行するビジネス タスクです。

顧客からの問い合わせに関しては、複雑な問題の中には依然として人間の介入が必要な問題もあるため、すべての問い合わせをインテリジェントな顧客サービスで処理できるわけではありません。ただし、インテリジェントな顧客サービス ソリューションは、Tier 1 の繰り返しの問い合わせを解決するのに非常に効果的です。これらは非常に一般的で頻度の高いリクエスト タイプであり、ユーザーの質問の 80% 以上を占めています。これらの質問は多くのリソースを消費するため、自動化を使用してこれらの質問に答えることができます。

インテリジェントな顧客サービス指標を定量化できる指標はどれですか?

インテリジェントな顧客サービスの指標を定量化しようとする場合、各企業は独自の指標評価基準を持っています。以下は、定期的なデータの更新と監視を必要とする、一般的に使用される指標の一部です。

コールデフレクション率

「通話転送」とは、顧客からの問い合わせをチャットボット、FAQ、ナレッジ センター データベースなどの代替サービス チャネルにルーティングすることを指します。コール転送の目的は、顧客が最も効率的な方法で求めている回答を確実に受け取り、ライブエージェントにルーティングされるコールの数を減らすことです。この指標は「通話」を指し、ライブ チャットや電子メールなど、その他のコミュニケーションの基盤も含まれます。

コール デフレクション率の測定は、実際には起こっていないことを測定しようとしているため、複雑になる可能性があります。 DB Kay & Associates によると、1 つのアプローチは、エージェントに正常に連絡できたユーザーの割合と、人間に紹介されたユーザーの割合を推定することです。これら 2 つのパーセンテージの差が偏向率を表します。

顧客満足度

インテリジェントな顧客サービス チャネルの使用を促進することは、あらゆる企業にとって、顧客体験を改善/強化するための魅力的なプロジェクトです。しかし、顧客が AI によって提供されるツールに満足していない場合、つまり、使いにくい、または非効率的だと感じた場合、AI チャネルは成功したとは言えません。どのチャネルが最も成功しているか、どのチャネルに改善が必要かを明確に把握するには、アンケート、直接のフィードバック、ネット プロモーター スコア (NPS) を通じて、各スマート カスタマー サービス チャネルの顧客満足度を追跡する必要があります。

インテリジェントな顧客サービス成功率

AI カスタマー サービスの成功を判断する簡単な方法は、人間のエージェントにエスカレーションされることなく AI カスタマー サービス チャネルによって処理された顧客からの問い合わせの数を追跡することです。たとえば、これは、「注文方法」に関する FAQ が顧客が開始したチャット セッションではなく注文につながった回数の割合、またはナレッジ ベース検索が役立つ記事につながった回数の割合 (記事が「役に立った」または「これで問題が解決した」というユーザー評価で示される) になります。

現在、多くのソリューションが、他の多くの有用な指標とともに、これを自動的に追跡、計算、レポートしています。

インテリジェント顧客サービス比率の計算方法

まず、インテリジェントなカスタマー サービス チャネルを使用して顧客自身で解決できる問題の割合を定義しましょう。前述したように、すべての問い合わせをインテリジェント カスタマー サービスで処理できるわけではなく、より複雑な問い合わせには人間の介入が必要になります。 AI カスタマー サービスの長年の経験から、この割合はビジネス シナリオ、業界での経験、さらにはアプリの使用状況に大きく依存しますが、一般的に、問い合わせの 50% は顧客自身で解決できることがわかります。

その 50% のうち、どれだけが冗長または重複しているかを定量化する必要があります。前述したように、人間のエージェントが受信したクエリの約 80% がこのカテゴリに分類されます。これらはインテリジェントな顧客サービスに適しています。

スマート エージェントの最大の有用性は、これら 2 つのパーセンテージの積、つまり 0.5 x 0.8 = 0.4 になります。したがって、期待できる最大のスマート エージェント率は 40% になります。

最後に、ツールを動かす AI の効率を考慮する必要があります。適切な AI、適切なコンテンツ、強力な業界知識ベースがあれば、インテリジェントなカスタマー サービス ソリューションは、繰り返される問い合わせの最大 80% に回答できます。

したがって、32% (0.4 x 0.8 = 0.32) は、インテリジェントな顧客サービス比率の適切な目標となります。

もちろん、これらは単なる例であり、ビジネス、業界、または AI ソリューションを支えるテクノロジーの種類によって結果は大きく異なる可能性がありますが、比較するための良い基準となるはずです。