より人間らしい顧客体験を生み出す上での AI の役割

ソーシャル メディアとテクノロジーが大小のブランド間の競争の場を平準化した世界では、リーダーは唯一の真の差別化要因がカスタマー エクスペリエンス (CX) であることを認識しています。 彼らは、それがビジネスを運営する上で最も人間的な側面の 1 つであることを知っており、ビジネスを豊かにするために人工知能 (AI) などの革新的なテクノロジーを模索しています。

AI ツールは、ワークフローの効率化に加えて、カスタマー ジャーニーをより魅力的でサポート的なものに変えることができる微妙な洞察を提供します。 これらにより、顧客により良いサービスを提供し、パーソナライズされたサービスを提供し、有意義な関係を構築するための魅力的な顧客エクスペリエンス戦略を開発することができます。

この記事では、AI カスタマー エクスペリエンスとは何か、そしてそれを支えるテクノロジーについて詳しく説明します。 また、記憶に残るパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを作成するための AI の 8 つの実践的なアプリケーションについても説明します。

AI主導のカスタマーエクスペリエンスとは何ですか?

AI カスタマー エクスペリエンスとは、自然言語処理 (NLP)、テキスト分析、センチメント分析などの AI テクノロジーを使用して、顧客がどこにいても、どのようにブランドとやり取りしても満足させることです。

AI ツールは、煩雑なプロセスを高効率のワークフローに置き換えるだけでなく、非構造化データをシームレスに分析して重要なビジネス インテリジェンスを抽出します。 これらの貴重な洞察により、従業員は全体的な顧客エクスペリエンスと満足度を向上させる、より適切な意思決定を行うことができます。

実際、「2023 State of Social Media Report」によると、ビジネス リーダーの 96% は、AI が企業の意思決定プロセスを今後大幅に改善するのに役立つと信じています。

AI カスタマー エクスペリエンスを強化するテクノロジー

顧客エクスペリエンスを向上させるために相互に連携して機能する AI ベースのテクノロジーが多数あります。 これらが最も顕著なものです。

自然言語処理

NLP は、口語表現、言語ベースのニュアンス、絵文字を含むテキスト分析を通じて、コンピューターが人間の言語を理解するのに役立ちます。 これを行うために、NLP は他の 2 つの AI サブタスク、自然言語理解 (NLU) と自然言語生成 (NLG) を使用します。 NLU と NLG は、スマート アシスタントと AI 駆動のチャットボットを強化し、24 時間体制の強化された顧客サービスに使用できるようにします。

感情分析

センチメント分析はデータ内の感情やセンチメントを検出し、顧客がブランドやサービスをどのように認識しているかを測定するために使用できます。 このテクノロジーは、Trustpilot や Google マイ ビジネスなどのプラットフォーム、ソーシャル メディアのコメントや直接の言及、調査、ニュース ソースなど、幅広いソースからのフィードバックのセンチメントを特定します。

予測分析

予測分析は、顧客の行動パターンを理解して、将来の顧客のニーズを予測します。 これは、販売の最適化、物流とサプライ チェーンの計画、または最大の効果をもたらすブランド プロモーションの強化に使用されます。 たとえば、小売業者は顧客データを調査することで、場所、イベント、季節に基づいて客足の増減を予測し、それに応じてリソースを割り当てることができます。

予測分析は、顧客データの声に基づいて要因を特定することにより、顧客離れを食い止めるためにも使用できます。

機械学習

機械学習 (ML) は、膨大な量のデータから自動的に洞察を得るために使用されます。 AI システムは機械学習を使用して、テキスト分析やセンチメント分析に必要なトピック抽出、特徴分類、テキスト解析などのサブタスクを自動化します。

これらのモデルは、人工ニューラル ネットワーク (ANN) を通じてデータを分析し、データ内のパターンを理解して関連付け、進行中に学習します。 これは、顧客体験データを処理する際に、視聴者の人口統計、興味、トレンドのトピック、その他の要素を掘り下げて、時間の経過とともにますます正確な洞察を提供できることを意味します。

この例としては、Spotify が機械学習を使用してコンテンツの推奨を改善する方法が挙げられます。 消費者が現在のリスニングの選択に基づいて何を好むかを予測し、音楽ジャンル、プレイリスト、ポッドキャスト全体にわたってパーソナライズされた提案を提供します。

固有表現の認識

固有表現認識 (NER) を使用すると、コンピューターはデータ内に出現する重要な名前を識別できます。 これらの名前付きエンティティは、人、企業、通貨、場所などであり、競合分析に必要です。 NER モデルは、何百万ものデータ ポイントを認識し、それらを業界固有のコンテキストに適用するようにトレーニングできます。

コンピュータビジョン

コンピューター ビジョンは、画像認識と光学式文字認識 (OCR) に役立ち、システムが画像ベースのビッグ データ内のパターンを検出するのに役立ちます。 このテクノロジーは、ターゲットを絞った広告や競合分析のためにソーシャル メディア プラットフォーム上の有名人、ブランド、製品を特定したり、顧客の問題を診断したりするためによく使用されます。

AI を顧客エクスペリエンスに適用する 8 つの方法

私たちの調査によると、ビジネス リーダーは、自社のブランドをより顧客中心にするために AI が大きな可能性を秘めていると考えています。 ここでは、経営幹部がより豊かで効果的な顧客エクスペリエンスを構築できると考える、AI と機械学習の最も有用なアプリケーションを紹介します。

1. 対象商品とマーケティングの行動セグメンテーション

2023 年のソーシャル メディアの現状レポートによると、ビジネス リーダーの 49% は、特定の顧客セグメントを特定してターゲットにするための行動セグメンテーションに AI が不可欠になると考えています。

AI 機能は、ソーシャル メディアやレビュー Web サイトなどのさまざまなソースから数百万のデータ ポイントをスキャンして、隠れたパターンを特定します。 これにより、従来の人口統計上の固定観念 (ゲーマーはすべて男性であるなど) を超えた洞察が提供され、必要に応じてセグメンテーションを絞り込むことができます。 これらの洞察は、より効果的なターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンの開発や、製品やサービスのより高いレベルのパーソナライゼーションに役立ちます。

たとえば、この化粧品会社は、オーディエンス プロファイリングに基づいて、化粧品ラインの一部について 50 歳以上の女性を対象とした Facebook マーケティング キャンペーンを行っています。

2. 将来の顧客の行動を予測する予測分析

同レポートによると、リーダーの 45% は、予測分析を使用して将来の顧客の行動を示すことが不可欠な AI アプリケーションになると考えています。

予測分析では、機械学習を使用して内部 (販売および顧客データ) と外部 (現在の出来事、競合他社のデータ、レビューおよびソーシャル メディアのコメント) の両方のデータを分析し、洞察を得ることができます。 これらは、市場の傾向を予測し、在庫管理、マーケティング支出、その他の投資に関する意思決定を行うために重要です。

たとえば、アルコール飲料会社 Diageo は AI を使用して、顧客の需要、商品価格、債権者の支払いをリアルタイムで予測しています。 また、AI の洞察を利用して、マーケティング キャンペーンのタイミング、長さ、リーチなどの要素に基づいた投資決定を通知します。

3. 需要に基づいて価格を最適化する

ビジネス リーダーの 45% は、将来的に動的価格設定モデルを構築するには AI と ML が重要になると述べています。

これは、顧客の需要 (フライトや目的地の人気など) や季節性 (週末または平日) が変動する接客業や観光業などの業界ではダイナミックプライシングが一般的であることを考えると、驚くべきことではありません。

AI アルゴリズムは、履歴データとリアルタイム データ (在庫、人口統計ベースの販売、競合他社の価格設定、ソーシャル メディアの投稿など) の両方を分析して、関連性が高く時間に敏感な洞察を引き出します。 この情報を使用して、チームは製品の価格設定とメッセージを積極的にカスタマイズできるため、競争力を高めて収益目標を達成できます。

4. 顧客のフィードバックを理解するための感情分析

私たちが調査したビジネス リーダーのうち、44% が、AI を活用したセンチメント分析が、顧客からのフィードバックを理解し、顧客の問題により効率的に対応するための鍵となると報告しています。

センチメント分析では、ビジネスのトピックや側面に関するターゲットを絞ったネガティブな指標とポジティブな指標を提供することで、顧客がブランドについて何を好むか、嫌いかを特定できます。 たとえば、医療システムはソーシャル メディアのセンチメント分析を使用して、患者が組織のどの側面に満足しており、どの側面を改善する必要があるかを特定できます。

このようにして、センチメント分析により、ブランドイメージ、顧客維持率、またはブランドロイヤルティに影響を与える要因を特定できます。

Sprout では、Twitter や Instagram などのさまざまなソーシャル リスニング ソースからこれを行うことができます。 ソーシャルでの言及をリアルタイムで監視および整理し、追跡したい用語やハッシュタグに基づいてセンチメントを測定することが、すべて 1 つの統合プラットフォームで行えます。

5. コンテンツをパーソナライズし、顧客エンゲージメントを向上させる

調査回答者の 44% は、パーソナライゼーションを改善するためにコンテンツ推奨エンジンを使用することが AI の最も有望なアプリケーションの 1 つであると感じています。

AI ツールは、購入履歴、Web サイトの行動 (検索、スクロール、クリック)、コメントから顧客固有の洞察を提供し、顧客が何に興味を持っているかを予測するため、コンテンツをカスタマイズして最適化して最大限の効果を得ることができます。

また、アイスクリーム ブランドの Carvel がカスタマー エクスペリエンスを向上させるために行ったように、Sprout などのツールを使用してパーソナライズされ、事前に承認された返信候補を使用することで、顧客エンゲージメントを促進し、顧客の応答率を大幅に向上させることもできます。

6. 視覚コンテンツを分析するための画像認識

ビジュアル コンテンツがソーシャル メディアから Web 検索に至るまでのあらゆるものを支配しているため、ビジネス リーダーの 43% は、ビジュアル コンテンツを識別して分析するための画像認識に AI が役立つと考えています。

ビジュアル AI アルゴリズムは、ビジュアル コンテンツのパターンを識別し、検索履歴を分析し、デザインのアイデアやバリエーションについて的を絞った提案を提供します。 Canva や Pinterest などのソーシャル ネットワークなどの多くの人気ブランドは、より豊かなユーザー エクスペリエンスを実現するために、この AI 機能をすでにプラットフォームに統合しています。

ビジュアル AI は、感情マイニング、競合他社の分析、パーソナライズされたマーケティングおよび広告戦略においても同様に重要です。 たとえば、Pinterest で「グレーの壁の寝室のアイデア」を検索していると、室内装飾ブランド Wayfair のターゲット広告も受け取りました。

ビジュアル コンテンツの AI には、ビデオ コンテンツ分析も含まれます。

ビデオは、加速された速度で表示される一連の画像またはフレームにすぎません。 AI アルゴリズムはこれらのフレームを分解し、有名人の顔、ブランド、ロゴ、場所、または検索するように訓練されているその他の要素をスキャンします。

この機能により、テキスト データと同じように簡単にビデオのセンチメントを測定できるため、ゲームチェンジャーとなります。 TikTok、Instagram、YouTube などのプラットフォーム上の動画から顧客感情を測定し、競合ブランドの競合分析を行うことができます。

7. チャットボットの対話の改善を通じて顧客サービスを向上させる

ビジネス リーダーの 41% は、仮想アシスタントやインテリジェント チャットボットを介した顧客との対話を改善する上で NLP が重要な役割を果たすと考えています。

NLP を使用すると、仮想エージェントとチャットボットが会話言語を理解し、設定されたパラメーターに基づいて応答を自動的に生成することで顧客に応答できるようになります。

ルールベースのチャットボットとは異なり、AI 主導のアルゴリズムはセマンティクスを理解する機能を備えているため、顧客の問題をより簡単に特定できます。 顧客を実際のエージェントに案内するなど、次のステップを推奨することもできます。

Walmart のようなブランドは、顧客エクスペリエンスを豊かにするために、ChatGPT による会話型 AI 機能をすでに導入しています。 顧客は直観的な顧客サービスにアクセスできるだけでなく、ウォルマートのモバイルアプリを介してテキストメッセージや音声コマンドを使用して商品をカートに追加することもできる。

8. 顧客エクスペリエンスとSEOランキングを向上させるために最適化された音声検索

最後になりましたが、リーダーの 40% は、音声検索の最適化が今後の AI の最も重要なアプリケーションの 1 つであると考えています。

AI ベースの音声検索の最適化により、Web サイトのコンテンツと構造が改善され、可視性が向上し、音声検索のランキングで上位にランクされます。 家庭内のスマートフォンやスマートデバイスを通じた音声対応の購入が 2 年以内 (2021 年から 2023 年) に 400% 増加すると予想されていることを考えると、これはブランドにとってのニーズが高まっていることです。

同様に、AI は、退屈な対話型音声録音 (IVR) システムをインテリジェントな音声自動化に置き換えて、顧客サービスの効率を向上させるのに役立ちます。

AI を使用してより人間らしい顧客エクスペリエンスを構築する

AI ツールは、パーソナライズされたケア、迅速なサポート、本物のエンゲージメントを基盤とした、より豊かな顧客エクスペリエンスを迅速に実現します。

カスタマー エクスペリエンス監査の実施は、現在何が機能しているのか、どの領域に注意を払う必要があるのか​​を特定できるようにすることから始めるのに適しています。 また、どの AI 機能がビジネス目標に最も適しているかについてのより良いアイデアも得られます。

カスタマー エクスペリエンスの監査と最適化に役立つように、当社が開発したテンプレートの一部をご覧ください。