2024年にAIが顧客体験に与える影響

2024 年までに、AI は少なくとも 3 つの異なる方法で顧客体験 (CX) に影響を与えるでしょう。まず、顧客ニーズの解決において人工知能がより大きな役割を果たすようになるにつれて、コールセンターは変革します。第二に、CX やその他の分野の「シチズン デベロッパー」の仕事は、自動化によって変革されるでしょう。 3 つ目は、AI がショッピング体験に影響を与え、カスタマー エクスペリエンス チームに、カスタマー ジャーニーの参考にできる豊富な顧客データを提供することです。

予測1: AIが顧客コンタクトセンターのエクスペリエンスを向上させる

AI は、エージェントと顧客の両方のエクスペリエンスを強化し、やり取りを特定のニーズに合わせて調整することで、顧客サービスに革命を起こしています。顧客エンゲージメントから推測を排除することで、企業はコールセンターを変革し、従業員により多くの選択肢を与え、顧客に迅速なサポートを提供します。

AI を活用し、AI 支援による応答や、複雑なクエリに対する人間のエージェントへの高速ルーティングなどを通じて、人間のエクスペリエンスを豊かにします。いずれにせよ、顧客はより高速で効率的なソリューションの恩恵を受けることができます。

コールセンターにおける AI の役割を調べると、仮想アシスタントやチャットボットから、リクエスト ルーティング、感情分析、エージェント分析、文字起こし、カスタマー ジャーニー オーケストレーションまで、AI の多様な用途が明らかになります。いずれの場合も、AI は促進者として機能し、有意義な人間の交流への道を開きます。

今後、AI の統合により、企業はコンタクト センターでより多くのエンゲージメント オプションを利用できるようになります。 AI は、顧客を適切なチャネルに誘導し、コンタクト センターのエージェントを日常的なタスクから解放し、必要なときに関連情報を表示することで、顧客とのやり取りを効率化できます。 AI が進歩し続けると、顧客エンゲージメントはより動的、効率的、パーソナライズされ、より良い見通しがもたらされるでしょう。

予測2: データの民主化により、ほぼすべてのチームメンバーが自動化を作成および編集できるようになる

データを民主化することで、CX チームがデータの自動化を制御できるようになります。顧客体験の形成に責任を持つ人々は、現在、オーディエンスとどのように関わるかについても責任を負っており、顧客と関わる能力を民主化するプラットフォームを積極的に模索しています。

ノーコードおよびローコード プラットフォームは、CX チームが自動化を実現するためのきっかけとなります。これには、追加の調査を実施したり、ユーザー ジャーニーの戦略的なポイントでターゲットを絞った顧客コミュニケーションを開始したりすることが含まれます。

「シチズン デベロッパー」の出現は大きな変化を示しており、顧客や従業員のエクスペリエンスを監督するチームがデータを活用して情報に基づいた意思決定を行えるようになります。重要なのは、この変革には技術的な専門知識や IT 介入は必要ないということです。

この傾向はリアルタイムで展開しており、ノーコードおよびローコード ソリューションが Microsoft エコシステムなどの環境に導入されつつあります。ユーザーは、Microsoft Teams などのプラットフォーム内で直接、自動化されたワークフローを作成できるようになりました。別の例として、AlchemerWorkflow はデータの民主化を体現し、CX チームとマーケティング チームが顧客と従業員とのフィードバック ループを効果的に閉じるワークフローと自動化を構築できるようにします。

人工知能と機械学習の統合により、こうした自動化の進歩が加速されます。来年は、チームが独自に自動化を構築して開始するにつれて、データの民主化が実際に起こるようになると予想されます。

過去 5 年間を振り返ると、変化は顕著です。部門の業務を担当する個人は、自動化ではかつては考えられなかった能力を身につけるようになりました。これらのプラットフォームは、これらの体験を形作る人々に力を与え、意味のある行動をとるためのコンテキストとツールを提供します。

予測3: AIはショッピング体験を変革し、カスタマーエクスペリエンスチームにカスタマージャーニーに関するより多くのデータを提供する

2028年までに、小売業界における人工知能の応用価値は年間成長率24.4%で241億米ドルに達すると予想されています。 2024 年までに、実店舗とデジタル店舗の両方の小売業者が AI を使用して顧客のショッピング体験を向上できるようになります。

たとえば、仮想アシスタントやチャットボットを考えてみましょう。生成 AI は自然言語の理解と応答生成を強化し、仮想アシスタントとチャットボットがよりシームレスに、より状況を認識しながら会話を行えるようにします。これにより、顧客の行動に関する情報を提供できる豊富なデータが提供されます。

ショッピングにおける AI の変革力の一例は、推奨エクスペリエンスです。 AI を使用すると、ブランドは過去の購入履歴や顧客の人口統計情報を簡単に追跡、分析して、カスタマイズされた製品を提供できます。たとえば、セフォラのColorIQは、顧客の肌の表面をスキャンし、肌の色に基づいてメイクを推奨します。

2024 年には、リーダーは適切な製品を適切な人に適切なタイミングで提供する以上のことを行う必要があります。小売業者は、ショッピング体験における AI の利点に注目し始めています。調査によると、小売業の回答者の約 50% が AI テクノロジーを使用していると報告しており、関心は飛躍的に高まっています。 2024 年までに、カスタマー エクスペリエンス チームは、ショッピング エクスペリエンスから収集した情報をカスタマー ジャーニーに適用し、より情報に基づいた意思決定を行うことが期待されています。