カスタマーサポートの未来: AI がどのように能力、パフォーマンス、満足度を向上させるのか

プラトン再発行

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顧客サポートのためのAI

カスタマーサポートはますます重要になっており、バイヤーの88％企業が提供するエクスペリエンスは、その製品やサービスと同じくらい重要であると述べています。について顧客の72％即時のサービスを要求し、ほぼ70％彼らが対話する人は誰でも完全なコンテキストを知っていると期待します。しかし、このレベルの顧客ケアには費用がかかるため、ビジネスリーダーはコスト効率を高め、できれば高いサービスレベルを求めて AI に注目しています。

AIは特効薬ではありませんし、ほとんどのボットインタラクション結局、消費者は人間のエージェントとの接続を要求することになります。しかし、会話エージェントはより自然で人間らしくなりつつあり、消費者は、迅速で高品質なサービスが得られるのであれば、AI との対話をよりオープンに受け入れるようになっています。

私たちは、顧客体験は人工知能の応用において最も実りある分野の XNUMX つであると信じています。マシンインテリジェンスを通じて、顧客のニーズをより深く洞察し、低コストで一貫して素晴らしいエクスペリエンスを提供できます。

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カスタマーサポートにおける予測AIと生成AI

予測 AI は、高度な分析、フィードバック分析、リソース割り当てを提供することで、これまで顧客サポートを強化してきました。次のレベルの会話型 AI エージェントを備えた生成 AI テクノロジーの台頭により、顧客サポートは新たなレベルに引き上げられています。

予測AI アプリケーションは、以下を通じてカスタマーサポートのコストを削減し、カスタマーエクスペリエンスを向上させることを目的としています。

自動チケットルーティング。予測分析を使用して、過去の実績と専門知識に基づいて顧客のチケットを最も適切なサポートエージェントに自動的にルーティングします。
リソース予測。さまざまな時点でのサポートリソースの需要を予測し、スタッフの配置を改善し、顧客の待ち時間を短縮します。
問題の予測。顧客が抱く可能性のある一般的な問題や質問を予測し、エスカレーションする前にそれらを解決するための予防的な措置を可能にします。
チャーン予測。離脱する可能性のある顧客を特定し、彼らを維持するためのタイムリーな介入を可能にします。
生涯価値の予測。顧客の生涯価値を予測し、それに応じてサポートとリソースに優先順位を付けます。
予知保全。メンテナンスが必要な製品の場合、メンテナンスの時期や故障の発生時期を予測し、タイムリーなサポートを確保し、ダウンタイムを最小限に抑えます。

一方、 generative AI 以下を実現することで、顧客エージェントの効率を向上させ、作業負荷を軽減できます。

高度な会話エージェント。問い合わせを解決したり情報を提供したりするために、顧客を自然で有意義な対話に参加させることができる高度なチャットボットと仮想アシスタントを作成します。
ナレッジベースの生成。一般的な問い合わせや進化する顧客ニーズに基づいて、ナレッジベースの記事や FAQ を生成し、継続的に更新します。
内部検索ツール。生成 AI を使用して内部検索ツールを強化し、サポートエージェントや顧客がナレッジベースやサポートポータル内で情報を検索するときに、より正確で状況に応じた関連性の高い結果を提供します。
自動要約生成。顧客との長いやりとりやフィードバックを要約して、サポートエージェントによる分析やフォローアップを容易にします。
予測入力。予測入力によりサポートエージェントを支援し、顧客への対応プロセスをより迅速かつ効率的にします。
回答草案作成。顧客の電子メールに対する最初の応答の草案を作成することでサポートエージェントを支援し、時間を節約し、コミュニケーションの一貫性を確保します。
自動応答生成。過去のやり取りと当面の問題の状況理解に基づいて、顧客の問い合わせに対する回答を生成します。
応答のパーソナライゼーション。顧客データに基づいてパーソナライズされたコンテンツと応答を作成し、エンゲージメントと満足度を向上させます。
スクリプトとトレーニング資料の生成。一般的なシナリオと進化するカスタマーサービスプロトコルに基づいて、サポートエージェント向けのスクリプトとトレーニング資料を作成します。

予測 AI はタスクの自動化と高度な分析による生産性の向上に優れており、生成 AI は人間のエージェントが顧客に迅速で関連性の高いパーソナライズされた支援を提供できるようにすることで顧客サポートを強化します。

ここで、カスタマーサポートにおける AI アプリケーションの最も顕著な例として、会話型エージェントと AI を活用したコンタクトセンターについて詳しく掘り下げてみましょう。

会話エージェント

カスタマーサポート用のチャットボットは以前から存在していましたが、最近までは最も基本的なサービスリクエストしか処理できませんでした。大規模言語モデル (LLM) 機能の最新の進歩により、LLM を利用したボットが以前のものよりもはるかに複雑な会話を処理できるようになり、カスタマーサポートアプリケーションに革命が起こりました。ただし、近い将来、生成 AI がカスタマーサポートエージェントに完全に置き換わると期待すべきではありません。このテクノロジーはまだ信頼性が十分ではなく、事実誤認を引き起こす可能性がありますが、顧客との直接コミュニケーションではそれを許容できません。

生成 AI 手法は、予測 AI やその他のソフトウェア手法と組み合わされて、基本的なリクエストに対する完全なソリューションを提供し、より複雑なリクエストに対して人間のエージェントを支援することになるでしょう。たとえば、会話型エージェントは FAQ に直接回答し、一連のセキュリティの質問をして顧客を認証し、顧客の意図を検出して問い合わせを適切な人間のエージェントにルーティングすることができます。さらに、長い顧客リクエストを要約し、顧客との過去のやり取りを考慮して回答を作成し、リクエストと回答をさまざまな言語に翻訳して多言語サポートを提供することで、カスタマーサポートエージェントがより迅速で優れたサービスを提供できるようになります。

会話型 AI エージェントは、LLM を利用したカスタムエージェントを最初から構築する方法から、ChatGPT のようなサービスをそのまま使用する方法まで、さまざまな方法で実装できます。ほとんどの企業は、優れたパフォーマンス、十分な制御と透明性を提供し、予算を満たすバランスの取れたソリューションを求めています。一般的なアプローチは次の XNUMX つです。

事前にトレーニングされた言語モデル（プロプライエタリまたはオープンソース）を選択し、それを内部ナレッジベースで微調整または強化して、より優れた信頼性の高いパフォーマンスを実現します。
会話型 AI エージェントの開発と展開を専門とし、企業に最新のテクノロジーと専門知識へのアクセスを提供できる AI 企業と提携します。これらのソリューションの例としては、次のようなものがあります。 Amazon Lex, IBMワトソンxアシスタント, LivePerson.

特定のビジネスに最適なアプローチは、その特定のニーズとリソースによって異なります。

コンタクトセンター

カスタマーサポートを強化する AI について話すとき、それはチャットボットをはるかに超えています。テキスト読み上げおよび音声からテキストへの AI モデルの最新の進歩により、コンタクトセンターでの幅広い AI アプリケーションが可能になり、AI は書面によるリクエストだけでなく顧客からの電話にも対応できるようになりました。

ソリューションのようなアマゾンコネクト, コンタクトセンターAI Googleによって、クレスタ, ポリ AI 複数のチャネルを通じて年中無休のサポートを提供することで、顧客満足度スコアを大幅に向上させ、平均処理時間を短縮すると主張しています。たとえば、ポリAI クレームアシスタントは着信通話の最大 50% を処理できるということです。発信者の認証、顧客の電話での支払い、予約や予約の処理、よくある質問への回答、注文の追跡と配送の再スケジュールの支援、トラブルシューティングと技術サポートのプロセスを通じて発信者をガイドすることができます。これらはすべて自然な会話を通じて、複数の言語で行われます。

音声ボットで通話を処理できない場合、AI は通話ルーティングを最適化し、自動メモ取りと要約によって通話後の作業を排除し、社内の知識ベースを迅速に表示して、人間のエージェントの生産性を向上させる複数のソリューションを提供します。最も複雑なケースでも解決策を提案します。

AI はすでに顧客とのやり取りに大きな影響を与えており、AI が発展し続けるにつれて、顧客サポートに AI を導入するさらに革新的で効果的な方法が登場すると期待されています。

このような要約記事がさらにリリースされたらお知らせします。

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