カスタマー サービス チーム向けの人工知能と機械学習ツール

どのビジネスリーダーも、顧客サービスがビジネスの最優先事項になっていることを認めるでしょう。同社は、新規顧客を獲得するよりも、既存顧客を維持することに重点を置きます。インターネットとスマートデジタルデバイスの普及により、顧客サービスはますます成長しています。顧客はデジタルデバイスを手に持ち、スマートなソリューションを利用して日常の活動を遂行しています。企業にとって、これらの活動は、行動や思考パターンを理解するのに十分な洞察/データを生み出します。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を利用することで、企業はこれらの洞察を最大限に活用し、適切な顧客サービスを提供できるようになります。

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AI を活用した顧客サービス ソリューションは、ビジネスのあらゆる側面を改善します。優れた顧客体験を提供し、ロイヤルティ、ブランドの評判、予防支援などを維持するのに役立ちます。そして、この発展は将来的に増加するでしょう。 Moguls によれば、2020 年までに、顧客サポート コミュニケーションの 85% 以上が、カスタマー サービス担当者を雇用せずに行われるようになるとのことです。

顧客サービスのための人工知能

Zendesk の調査によると、B2C 顧客の約 42% が優れた顧客サービスを受けた後に製品/サービスを購入しました。この調査では、約52%の消費者が、期待される顧客サービスを提供できないブランドを避けることも明らかになった。顧客サービスに AI を実装し、パーソナライズされたサービスを提供することで、企業は顧客をより深く理解し、顧客が競合ブランドを選択するという課題を軽減できます。

顧客サービスの向上における AI の役割には、2 つの重要な要素があります。

• 機械学習 — 大量のデータを分析して学習できる強力なコンピューティング システム。スパムメールの識別や、オンライン動画ストリーミング サービスの「おすすめ動画」機能は、機械学習の簡単な例です。
• 自然言語処理 – 自然言語処理 (NLP) は人工知能ソフトウェアと対話して、話し言葉や書き言葉のメッセージを処理および解釈します。仮想アシスタント (Alexa、Cortana、Siri など) は、自然言語処理 (NLP) の完璧な例です。

顧客サービスのための AI ツール

ガートナーによると、2022 年までに、すべての顧客体験プロジェクトの 3 分の 2 が IT を活用して、さまざまなデバイス、アプリケーション、サービスを有効にすることになります。現在、カスタマー サービス リーダーの約 37% が AI ボットと仮想カスタマー アシスタントを使用しています。

仮想アシスタントには、顧客と直接対話して情報を提供したり、問い合わせに対応したり、問題を解決したりするロボット、チャットボット、デジタルアシスタントが含まれます。これらのアシスタントは、単純なスクリプト作成エクスペリエンスから、NLP や NLU (自然言語理解) などの高度なテクノロジーまで多岐にわたります。これらのアシスタントは人間のエージェントと一緒に働きます。

感情分析

感情分析は、マーケティング担当者が顧客とのやり取りを通じて良い結果を生み出すのに役立つ非常に便利なツールです。テキスト、文書、段落、文章などの極性（肯定的/否定的意見）を検出できます。アンケート回答の意見やソーシャル メディアの会話でのフィードバックなど、顧客からのフィードバックを分析するのに役立ちます。また、ブランドは顧客を理解し、顧客のニーズに合わせて製品やサービスをカスタマイズすることもできます。

ただし、感情分析は顧客が毎日生成するデータから得られます。実際、世界中のデータの 80% は非構造化されています。感情分析は、すべてのデータを自動的に理解、処理、ラベル付けすることで意味を成します。

企業は顧客との会話から実用的な洞察を得て、手に負えなくなる前に緊急の問題を特定することもできます。たとえば、テキストの分類や、受信したサポート クエリをトピックと優先度別に整理します。その後、これらの問い合わせは適切な部門に転送され、最も緊急なケースが直ちに処理されるようになります。もう 1 つの例としては、サービスや製品に関する多数のレビューを分析して、価格プランや顧客サービスに関する顧客のフィードバックを判断することが挙げられます。

自動ルーティング

オムニチャネル コンタクト センターの継続的な発展により、顧客ルーティングが生まれました。 IDG の調査によると、2018 年時点で 44% の企業が顧客獲得のためにデジタルファーストのアプローチを採用し始めています。また、顧客の 73% が待ち時間が長いことに不満を感じており、70% が新しいエージェントに転送された後に不満を感じていることも報告されています。

AI を導入すると、自動ルーティングで顧客の意図（情報の取得、払い戻しの要求、配送先住所の更新など）を理解できるようになります。 AI の助けを借りれば、企業は人間のアシスタントに比べて十分な時間をかけて、そのような問い合わせを適切な場所や部門にルーティングできるようになります。

ロボティック プロセス オートメーションは、特定のワークフロー内で人間がタスクを完了する方法を模倣します。インド最大手の銀行の 1 つである IICCI 銀行は、リテール バンキング、外国為替、貿易、人事管理など、チャネル全体にわたって 200 を超える機能にロボット プロセス オートメーションを統合しています。銀行は顧客応答時間を 60% 改善し、エラー率をゼロにまで削減することができました。

現代の世界では、人工知能はすでに顧客の日常生活において重要な役割を果たしています。企業にとっては、顧客ニーズに関する深い洞察を提供する、より優れた顧客分析を提供できます。時間が経つにつれて、企業はますます人工知能に依存するようになるでしょう。

ロバート・ハーフによれば、IT リーダーの 39% が現在 AI を使用しており、33% が 3 年以内に使用し、19% が今後 5 年以内に使用する予定であると回答しています。 AI を導入することで、企業は顧客をより深く理解し、チャットボットを活用して小さな問い合わせを迅速に解決し、感情分析を使用してブランドに関する顧客のフィードバックを理解し、プロセスを自動化して待ち時間を半分に短縮し、全体的に優れたエクスペリエンスで顧客を引き付けることができます。