顧客サービスにおける AI の活用方法 (5 つのアイデア)

私たちは急速なテクノロジー進化の時代に生きており、ここ数年で最も話題になっているものの 1 つは人工知能 (AI) です。 実際、AI は顧客サービスの状況にも革命をもたらし、あらゆる規模の企業が 24 時間体制のサポートを提供し、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようになりました。

では、カスタマー エクスペリエンス業界が AI から恩恵を受ける重要な方法は何でしょうか? ️

まず、AI カスタマー サービスの内容、その利点、課題について簡単に説明し、その後、自社のカスタマー サービスのニーズに合わせて AI の使用を開始できる 5 つの方法を紹介します。

これをやろう！

AIカスタマーサービスとは何ですか？

顧客エクスペリエンスにおける AI の目標は、全体的なエクスペリエンスを向上させ、消費者とのより有意義なインタラクションを生み出すことです。 仮想アシスタントから感情分析に至るまで、多くのソリューションはすでに顧客サービス業務のさまざまな側面にシームレスに統合されています。 例えば：

• チャットボットと仮想アシスタント: 最新の顧客サービスの最前線にあるツールの 1 つは、AI を活用したチャットボットと仮想アシスタントです。 これらのデジタル エージェント (自然言語処理または NLP を使用) は、たとえば、一般的なクエリで顧客を支援し、即座に応答して解決策を提供できます。
• 自動化されたセルフサービス: AI カスタマー サービスは、情報の検索、注文の追跡、人間との直接のやり取りを必要としない日常業務の実行など、顧客の多くのセルフサービス オプションも容易にします。
• パーソナライゼーションとレコメンデーション: 人工知能は購入履歴、閲覧行動、好みを調査し、パーソナライズされたレコメンデーションや提案を提供できます。
• センチメント分析: AI は、顧客のフィードバック、レビュー、ソーシャル メディアでのやり取りを評価して、センチメントを測定し、改善すべき領域を特定し、問題に対処することもできます。
• 予測分析: 過去のデータを活用する AI 主導の予測分析により、顧客のニーズや行動も予測できます。 したがって、企業は、いくつかの例を挙げると、潜在的な懸念に積極的に対処したり、的を絞ったプロモーションを提供したり、在庫管理を最適化したりすることができます。
• 音声アシスタント: 音声アシスタントはハンズフリーで情報にアクセスできるため、ユーザーは自然な音声で製品について問い合わせたり、注文したり、予定を立てたりすることができます。
• リアルタイム サポート: AI により、ソーシャル メディア、メッセージング アプリ、ライブ チャットなどのさまざまなチャネルを通じてリアルタイム サポートも可能になります。
• 言語翻訳: AI を活用した言語翻訳ツールを使用すると、ビジネスが世界中の顧客ベースと効果的にコミュニケーションできるようになります。
• 不正行為の検出: 最後に、AI のパターン認識機能 (トランザクションとユーザーの行動を分析する) により、不正行為を検出して防止できます。

AI カスタマー サービス自動化のメリット

顧客サービスのやり取りに人工知能を追加すると、いくつかの利点が得られます。 まず、チャットボットはユーザーからの日常的な質問のほとんどにすぐに応答できるため、カスタマー ジャーニーのあらゆる時点での摩擦を軽減できます。 さらに、AI は大量のリクエストを数秒以内に簡単に処理できるため、AI により企業の応答指標も向上します。

しかし、AI の真の力は顧客サービス データの活用にあります。 AI はリアルタイム データを使用するため、予測を行うのに非常に強力です。 いくつかの例を見てみましょう。

AI を活用したソリューションは、カスタマー サービス チームにリダイレクトする必要がある日常的な顧客問い合わせを自動化できるため、大幅なコスト削減につながります。 特に、注文の追跡や特定の製品に関する情報の提供など、基本的な顧客の問い合わせについて話しています。 代わりに、AI カスタマー サービスを使用すると、人間のエージェントが最も複雑で特殊な顧客のニーズに集中できるようになり、日常的で反復的なタスクに取り組むプレッシャーも軽減されます。

例えば：

• 航空会社は、Web サイトでチャットボットを使用してチェックイン プロセスを自動化し、手荷物ポリシーやフライトの詳細に関するよくある質問に答えることができます。
• e コマース プラットフォームには、注文状況や納期に関する顧客の問い合わせに即座に応答する、AI 駆動の e コマースに特化したチャットボットを統合できます。
• 金融機関は AI を活用して顧客の問い合わせを分析し、クレジット カードの問題、住宅ローンの問い合わせ、投資に関する質問など、適切な部門に問い合わせることができます。
• オンライン ファッション小売業者は、AI アルゴリズムを使用して顧客の閲覧履歴と過去の購入を分析し、顧客のスタイルの好みに合わせた製品の推奨事項を表示するように Web サイトを調整できます。
• ホテル チェーンは、AI 主導の翻訳ツールを採用して、海外からの宿泊客に多言語サポートを提供できます。

AI カスタマー サービスの課題

どのテクノロジーでも起こることですが、顧客サービス プロセスを扱う場合、AI にもマイナス面があります。

そのようなハードルの 1 つは、人間味と共感の欠如です。 AI は人間のやりとりを再現することを目指していますが、複雑な感情のニュアンスや顧客固有の状況を理解し、適切に対応することは依然として困難です。

AI カスタマー サービスの導入には顧客情報の収集と分析も必要となるため、セキュリティとデータ プライバシーに関する懸念が生じる可能性があります。 さらに、一部の顧客は会話が人間と行われることを期待しており、AI システムとの対話に躊躇したり抵抗したりすることがあります。

もう 1 つの考慮事項は、AI は正確なデータと十分にトレーニングされたモデルの両方に依存しており、既存の顧客サービス プラットフォーム (CRM やデータベースなど) に正しく統合する必要があり、これが困難な場合があるということです。

顧客サービスで AI と機械学習を使用する方法

AI ツールは常に進化していますが、以下では、顧客サービスにおける新しい AI ツールとそのア​​プリケーションをいくつか紹介します。

1. 会話型 AI プラットフォームと拡張メッセージング
2. 音声分析
3. 感情分析と感情AI
4. 予測分析
5. 多言語サポート

1. 会話型 AI プラットフォームと拡張メッセージング

これらのプラットフォームは高度な自然言語処理 (NLP) を使用して、AI と顧客間のより高度な会話をサポートします。 これらは通常、チャットボット、仮想アシスタント、メッセージング アプリで使用され、素早い応答とパーソナライズされた対話を提供できます。

たとえば、旅行会社は会話型 AI プラットフォームを使用して仮想旅行アシスタントを作成し、顧客のフライト、ホテル、アクティビティの予約を支援できます。

テストに最適なチャットボット

顧客サービスを変革する優れたチャットボットを探している場合は、次のことを試してみてください。

2.音声分析

音声分析ツールは、顧客とのやり取りをリアルタイムで観察し、音声会話から洞察を抽出して感情を測定し、顧客の感情を検出し、傾向を特定します。

たとえば、コールセンターは音声分析を使用して、通話中にイライラしている顧客を特定し、エスカレーション解除技術の訓練を受けた専門のエージェントに自動的にルーティングできます。

テストに最適な音声分析ツール

音声分析ソフトウェアに関しては、AI を活用したカスタマー サポートを次のレベルに引き上げるためのアイデアをいくつか紹介します。

3.感情分析と感情AI

これらのツールはテキストとやり取りを分析して顧客のセンチメントと感情を理解し、企業がそれに応じて対応や介入を調整できるようにします。

たとえば、オンライン ストリーミング サービスは感情分析を使用して、番組に関するソーシャル メディアでの議論を監視し、潜在的な懸念を早期に特定できます。

テストに最適な感情 AI ツール

AI ツールは視覚認識を使用して人間と機械の相互作用を理解することもできます。 例えば：

4. 予測分析

これらの AI カスタマー サービス ツールは、履歴データを活用して顧客の行動を予測できるため、ビジネスのニーズの評価、製品の推奨、サービス提供の最適化に役立ちます。

たとえば、e コマース プラットフォームは予測分析を使用して、顧客の閲覧履歴や購入履歴に基づいてどの製品に興味があるかを予測し、よりカスタマイズされたクロスセルの機会を提供できます。

テストする予測分析ツール

ビジネス内で予測分析を検討できるプラットフォームをいくつか紹介します。

5. 多言語対応 ️

AI を活用した多言語サポートでは、自然言語処理と機械翻訳アルゴリズムを使用して、さまざまな言語での顧客の質問を理解します。 これらのシステムは、さまざまな言語のニュアンスを解釈するだけでなく、さまざまな言語で応答を提供することもできます。

たとえば、世界中の顧客に衣料品やアクセサリーを販売する国際企業は、Web サイトとモバイル アプリに多言語サポート チャットボットを統合して、さまざまな言語で顧客をサポートできます。

テストする多言語サポートツール

最後に、多言語サポートを提供したい場合に使用できるツールをいくつか紹介します。

結論

ただし、AI カスタマー サービス インターフェイスやシステムの設計が不十分だと、フラストレーションや不満が生じるだけです。 したがって、AI による効率性の利点と人間中心の要素とのバランスを維持することで、顧客サービス AI の潜在的な課題に正しく対処することが重要です。

言い換えれば、顧客サービス業務を AI で強化しますが、AI だけに依存しないでください。

顧客サービスを向上させるために人工知能の使用を開始しましたか? コメントでお知らせください。また、仕事を完了するためにどの AI ツールを使用したかについても言及してください。