AI によるハイパーパーソナライズされたサポートの実現: 2025 年の顧客の期待に応える

公開: 2024-12-05

顧客サポートへのパーソナライズされたアプローチはすでに必須となっており、それを提供していない企業は近い将来、深刻な問題に直面する可能性があります。人々は自分のお気に入りのブランドとやり取りしているときに、自分のニーズに合わせたサービスを求めるため、ありきたりな返信を受け取っただけでは満足できません。

この変化は、技術の進歩、ツールやアプリケーションの利用可能性、個人的なタッチを保証するデータの存在によって促進されました。 AI はパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する上で主要な役割の 1 つを果たしており、この傾向は 2025 年も成長し続けるでしょう。

進化する顧客の期待

リアクティブサポートからプロアクティブサポートへの移行

顧客の期待は、特に最近、大きく変化し、進化しています。以前は、クライアントに提供される支援はかなり反応的なものであったため、AI のパーソナライゼーションはありませんでした。答えは一般的なもので、あまり変わりませんでした。しかし、CRM システムの登場と、価値、ニーズ、優先チャネルに基づく顧客のセグメント化により、すべてが変わりました。パーソナライゼーションが重要になりました。

新しい標準としての積極性

最近では、人々は企業に積極性とパーソナライゼーションを期待しています。現在ではフィードバックを簡単に共有できるため、企業は通常、仮想プラットフォームで評価されます。そのため、高い評価と優れた個別化されたサポートを持つ企業が高い市場シェアを持っています。最後に、さまざまなアプリケーションやテクノロジーが利用できるようになったことで、人々は、AI のパーソナライゼーションによって、特定のニーズを満たすシームレスでスムーズなオムニチャネルエクスペリエンスを期待しています。

変化する期待の主な要因

競争: 人々は、サービスの悪さや期待が満たされていないことに関連して企業と議論することに時間を費やしたくありません。彼らはライバルよりも優れた競争相手を選ぶだけです。
技術の進歩: カスタマーサポートソリューション用の AI、スマートフォン、ソーシャルメディアは、人々と企業とのやり取りを変革しました。企業がデジタル化されていない場合、問題が発生し、顧客が不足する可能性があります。
認識: 最近、クライアントは自分たちの力を感じ、ルールを規定し、パーソナライズと高レベルのサービスを要求しています。

デジタル時代のエンパワーメント

進化する期待の背後にある重要な要素は、顧客のエンパワーメントです。ソーシャルメディアとオンラインプラットフォームは顧客の声を増幅させ、ビジネスを常に監視下に置きます。 1 つの否定的なレビューは会社にマイナスの結果をもたらす可能性がありますが、肯定的なレビューは信頼性を高めます。このため、企業はロイヤルティを構築するために非常にパーソナライズされたサービスを提供することが急務となっています。

パーソナライゼーションにおける AI の役割

機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) により、予測分析は次のレベルに進みます。膨大な量のデータが利用できるため、企業は AI を利用して、他の方法では識別するのが難しい傾向やパターンを特定します。この分析は、サービスレベルを向上させ、パーソナライゼーションを推進するために不可欠です。

AIを支えるデータソース

AI アルゴリズムは、次の履歴データに基づいて貴重な洞察を提供します。

顧客とのやり取り
ソーシャルメディアでのコミュニケーションとレビュー
購入履歴

このデータを使用して、アルゴリズムは顧客の行動を予測し、顧客の好みを特定できます。これらのプロファイルを活用することで、企業は顧客の期待にさらに応えることができます。

ニーズを予測するための予測分析

予測分析は、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために不可欠なツールです。カスタマイズされた推奨事項とソリューションを提供し、企業が顧客のニーズを予測できるように支援します。 2025 年に顧客の要求が進化するにつれて、予測分析は機能とスケーラビリティの両方で向上します。

AIによるプロアクティブなエンゲージメント

AI は顧客との対話パターンを分析することで、積極的なエンゲージメントを促進します。たとえば、サブスクリプションサービスは、更新についてユーザーに警告したり、使用傾向に基づいてカスタマイズされたパッケージを提案したりできます。このアプローチは時間を節約し、顧客の好みが真に重視されていることを示します。

カスタマイズされた顧客サポートの提供

AI ベースのチャットボットと仮想アシスタントを使用すると、カスタマーサポートはそのアクティビティを活用し、現在および将来の顧客の期待に応えることができます。主に、これらのツールは NLP を使用して、人間のエージェントとのコミュニケーションに似た会話を通じてクエリを理解し、応答します。繰り返しになりますが、前述のツールは履歴データと顧客プロファイルを使用しており、顧客サポートにおけるこの情報の重要性を強調しています。

AI応用例

クロスセルとアップセル: プラットフォームは購入履歴を使用して、同様の製品または補完的な製品を推奨します。
金融サービス: 銀行は、顧客のニーズに合わせてカスタマイズされた金融パッケージを提供します。

リアルタイム応答性

最新の AI ツールによりリアルタイムのサポートが保証され、顧客とのやり取りの遅延が排除されます。さらに、AI は顧客エクスペリエンスを監視し、必要に応じて人間のエージェントに即座に介入するよう警告し、満足度と信頼を向上させることができます。

動的なリソース割り当て

ピークシーズンには、需要の増加に対応するために AI システムがリソースを動的に割り当てます。たとえば、医療分野では、リアルタイム分析により、患者の緊急の懸念にフラグが立てられ、迅速に対処できるようになり、信頼性と信頼性の両方が向上します。

課題と考慮事項

AI の使用に関する主な問題はデータのプライバシーです。組織はクライアントの個人情報を保護し、この情報を責任を持って使用する必要があります。クライアントのアイデンティティが危険にさらされることは決してあってはならないため、企業はサイバーセキュリティ対策を計画し、GDPR などの規制や業界標準に準拠する必要があります。透明性と堅牢なセキュリティ手順は必須です。また、倫理も大切です。顧客と対話する際には、偏見や偏見を避ける必要があります。この部分に対処するには、倫理ガイドラインと公平性を推奨します。

今後の動向

将来の期待としては次のようなものがあります。

AI 主導の洞察: より優れたパーソナライズされた支援を提供します。
ハイパーパーソナライゼーション: カスタマイズされたヘルプをリアルタイムで提供します。
音声およびビジュアル AI : 拡張現実および音声アシスタント。

結論

手をつないで

全体として、将来的に顧客の期待は進化し続け、同様のことが AI ツールにも起こるでしょう。期待のレベルはさらに高くなりますが、ビジネスで自由に使える新しいツールを使えば、これらすべての新しい要件に高レベルの精度と精度で対処できるようになります。