ジェネレーティブAIがコンタクトセンターをどう変えるのか

新しいテクノロジーによって、コールセンターのエージェントと顧客とのやり取りの方法が変化したことを学びます。生成型 AI が登場した今、業界の専門家はこれがこれまで経験した中で最も変革的なテクノロジーになると考えています。

プロンプトに基づいて会話テキストを生成できる AI の新しい開発である生成 AI は、2022 年後半に ChatGPT がリリースされるまではニッチな用語でした。それ以来、生成 AI は、電子商取引やヘルスケアから教育や旅行に至るまで、さまざまな業界で注目を集め、話題になっています。そして当然のことながら、クライアントや顧客に定期的なサポートを提供する企業は、生成 AI から大きなメリットを得ることができます。

適応性の高いコンタクト センターでは、すでに日常業務に生成 AI を導入する可能性を検討しています。最も有望なユースケースとして、AI はコンタクト センター エージェントに新たな効率をもたらし、顧客にとってより良い成果を導き、企業がこれまで以上に高い顧客満足度を達成するのに役立ちます。

生成 AI がコンタクト センターに最適な理由は何でしょうか?

ChatGPT や、Microsoft の Bing、Google の Bard などの同様の生成 AI ツールは、自然言語処理を使用して、プログラミング言語ではなく人間の言語でユーザーと即座にコミュニケーションします。さらに複雑さが増すのは、機械学習アルゴリズムにより、ユーザーがテクノロジーと対話してフィードバックを提供すると、AI のパフォーマンスが向上することです。

想像どおり、ユーザーとリアルタイムで会話し、そこから学習する能力を備えた生成 AI は、コール センター業界に大きな影響を与えます。チャットボットは、コンタクト センター業界で生成 AI テクノロジーが広く使用されている最初の分野であると考えられます。個々のユーザー入力に基づいて、自然で状況に応じた応答を生成できるテクノロジーの能力を考えると、これは簡単な選択でした。

現在のほとんどのチャットボットとは異なり、生成 AI は以前のやり取りから学習し、顧客のフィードバックに適応することができます。これにより、ロボット的ではなく、台本通りの、より人間味のある、迅速で魅力的な応答が実現します。生成 AI が登場する前は、チャットボットは事前にプログラムされた一連のトピックと回答に一致する問い合わせにしか応答できませんでした。しかし、生成 AI で強化されたチャットボットは、ユーザーが入力するほぼすべての質問に答えることができるため、よりパーソナライズされたサービスと、より多くの初回ソリューションを提供できます。

顧客の観点から見ると、生成 AI を搭載したコンタクト センターは、よりパーソナライズされた、効果的で迅速なサポートを提供します。しかし、生成 AI の恩恵を受けるのは顧客だけではありません。企業の内部チームは、AI を活用したロボティック プロセス オートメーション (RPA) を通じて、合理化された分析レポートのメリットを享受できます。今後、顧客ソリューション データから洞察を抽出するために必要な面倒な手動プロセスは時代遅れになるでしょう。対照的に、生成 AI アシスタントは会話の感情とパターンを合成して即時の洞察を提供し、企業が効率を高めて業務を改善できるようにします。

生成 AI は、洞察を得るためのデータマイニングを容易にするだけでなく、企業が重要な知見を行動に移すのにも役立ちます。オンボーディング ツールとして、生成 AI は、個々の学習スタイルに合わせてトレーニング教材を最適化し、顧客とのやり取りをシミュレートできるため、企業は実際の顧客とやり取りする前にスキルを練習できます。同様に、ライブ会話では、生成 AI によってエージェントに個々の顧客に合わせた最新のスクリプトとコンテンツが提供され、満足度と解決率が向上します。

AIの進化に遅れを取らないためのプロセス強化を検討する

生成 AI は急速に進歩しており、コンタクト センターの運用にこのテクノロジーを導入するのは、ほんの第一歩にすぎません。技術の進歩に遅れを取らないためには、AI の継続的な改善と、既存の技術やプロセスとの統合を優先する必要があります。これらの機能強化により、よりパーソナライズされたプロアクティブなサポートが提供され、運用が効率化され、コストが削減され、顧客エクスペリエンスが向上します。

•市民ユーザー向けの AI 出力の向上: 市民開発者は内部アプリケーション機能を強化し、以前のチャットボットを迅速に更新できるため、これが不可欠であることが証明されています。しかし、生成 AI の台頭により、AI 出力の改善と改良のために一般ユーザーを活用するコンタクト センターがますます増えていくでしょう。

市民ユーザーは、生成 AI 出力を専門的に解釈し、エラーを修正してモデルをトレーニングできるようになります。このプロセスは、望ましい結果を得るために複数回の反復が必要になる場合がありますが、繰り返すごとに AI の精度と効率が向上します。

• ケース クラスターの高速化: 生成 AI により、類似のケースを即座に分析し、以前の成功した結果に基づいて次のステップを推奨することで、ユーザーはケース クラスターを高速化できます。これには、特定の問題を解決するために最も関連性の高いスキルと専門知識を持つチーム メンバーを特定し、推奨される解決戦略を作成することが含まれます。最終的に、これによりエージェントは問題解決プロセスを迅速化し、より早く解決を達成できるようになります。

このプロセス中、生成 AI は顧客に進捗状況を自動的に更新して、解決策が間もなく提供されることを保証し、顧客の不満や不安を軽減します。ユーザーは、生成 AI を使用して顧客のフィードバックや感情を分析し、次回同様の状況に遭遇したときに改善できる領域を特定することもできます。

• 強化された予測分析: 生成 AI は、より高度で正確な予測を可能にすることで、ユーザーの既存の予測分析モデルをサポートできます。これが可能なのは、生成 AI がより大規模で多様なデータセットを理解できるためです。継続的な学習プロセスにより、AI は変化する顧客の行動や好みに適応できるようになります。これにより、よりパーソナライズされたサポートとより迅速なコンバージョンが実現します。 AI はトレンドを分析する際に、顧客の将来のニーズを予測して積極的に対応し、パーソナライゼーションの新たなレイヤーを追加できます。

生成AIを活用するための継続的な適応性を推進

AI アシスタンスを顧客向けツールとバックエンド操作に統合することで、ユーザーは顧客ソリューションをより迅速かつ効率的に実行できます。しかし、生成 AI のメリットを最大限に実現するには、企業は継続的な改善を推進し、テクノロジーが顧客と社内チームのニーズを満たすようにする必要があります。これには、継続的なトレーニングと開発、AI パフォーマンスの定期的な評価、最適化とイノベーションの新たな機会を特定する取り組みを含む戦略的なアプローチが必要です。

ここで説明したユースケースは氷山の一角にすぎません。コンタクト センターにおける生成 AI の応用の可能性について、人々はようやく想像し始めたところです。あなたのチームは早期導入者になるでしょうか、それとも遅れをとるでしょうか?