AI を使用してより良い顧客サービスを提供する方法

カスタマーサービスチームは常にプレッシャーにさらされています。 顧客はすぐに対応し、すべての答えを知っていることを期待していますが、サイロ化されたチーム、不透明なワークフロー、チャネル間の断片化された顧客データが、サポート チームが継続的に直面する課題を増大させています。 彼らは、迅速かつ効率的な意思決定を行い、今日の競争環境で必要とされる個別の顧客ケアを提供するための適切なツールを必要としています。

幸いなことに、生成事前トレーニング モデル (GPT) やテキスト分析などの人工知能 (AI) のイノベーションにより、カスタマー ケア チームの運営方法が変わりつつあります。 これらは、さまざまなチャネルからのメッセージを追跡して統合し、ワークフローの透明性を高め、サポート時間を短縮し、顧客がブランドに何を望んでいるのか、あるいは望んでいないのかについて重要な洞察を正確に特定することにより、世界クラスのカスタマーケアを構築するのに役立ちます。

このガイドでは、AI カスタマー サービスの内容と、AI を活用する方法について詳しく説明します。 さらに、他の企業が顧客サービスを向上させるためにそれをどのように使用しているかの例もご覧いただけます。

AIカスタマーサービスとは何ですか？

AI カスタマー サービスは、機械学習、自然言語処理 (NLP)、感情分析などの AI テクノロジーを使用して、現在および将来の顧客に強化された直感的なサポートを提供します。

AI カスタマー サービス ツールは、ニューラル ネットワーク (NN) と機械学習を使用して、顧客とのやり取りにおける共通のテーマやトピックから洞察を引き出し、そこから学習します。 これを GPT 機能と組み合わせると、時間の経過とともにますますインテリジェントになり、カスタマー ケア チームにパーソナライズされたタイムリーなサポートを提供するために必要なコンテキストが提供されます。

AI をカスタマー サポート チャネルに統合するメリット

AI サポートのカスタマー サービスは、企業がエージェントに負担をかけずにサポート機能を洗練し、拡張できるようにします。 ここで詳しく見てみましょう。

カスタマーケア機能を拡張する

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 93% が、今後 3 年間でカスタマー ケア機能を拡張するには AI と ML の機能が重要になると考えています。

機械学習は、インテリジェントな自動化により、ソーシャル メディア カスタマー サービスを含むチャネル全体のサポート機能を簡単に強化します。 これには、問題に即座に応答して解決するカスタマー サービス チャットボットが含まれており、24 時間利用できます。

また、NLP などの AI テクノロジーはチャットボット データを分析して顧客との会話の中で繰り返されるテーマを特定するため、対象ユーザーが何を考えているかを把握できます。

より積極的な顧客サービスを提供する

同じビジネス リーダーの 40% 以上が、感情分析が AI と ML の最も重要なアプリケーションの 1 つであり、特に顧客からのフィードバックを理解し、問題にリアルタイムで対応するためであると考えています。

センチメント分析アルゴリズムはデータ内のポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなセンチメントを識別し、機械学習は複数のチャネルからの大量の異種データを理解するのに役立ちます。

これらを組み合わせることで、新たなトレンドを計画し、顧客を満足させるための積極的な顧客サービスを提供する方法について重要な洞察が得られます。 たとえば、関連データがあれば、問題が解決されるまでアクティブなサポート チケットを持つ顧客に対するターゲット広告をいつ一時停止するかを知ることができます。

ソーシャルメディアリスニングで顧客サポートを向上

同じ調査によると、リーダーの 62% が、ソーシャル メディア データが顧客サービス機能にとって重要であると述べています。 また、59% は、今後はカスタマー サポートにおいてソーシャル データへの依存度がさらに高まると予想していると回答しています。

トレンドのトピックから競合他社の洞察まで、ソーシャル メディア リスニングにより、チャネル全体で顧客サービスを向上させるための実用的な洞察が得られます。

Sprout のような AI ツールは、大量のソーシャル リスニング データを数分で分析するため、ブランドや業界で起こっている会話に基づいてデータに基づいた意思決定を行うことができます。 たとえば、カスタマー ケア チームは、ソーシャル リスニングを使用して、ソーシャル全体で同様の苦情を見つけた場合に、製品の欠陥やサービスの問題に先手を打つことができます。

カスタマーサポートチャットボットの品質向上

調査対象となったリーダーのうち、41% が仮想アシスタントやインテリジェントなチャットボットを通じて顧客との対話を改善する上で NLP が重要になると感じています。

柔軟で直感的な AI チャットボットは、NLP、自然言語生成 (NLG)、ニューラル ネットワークによって駆動されます。 彼らは顧客のリクエストをより簡単に理解して特定し、自然で人間のような方法でユーザーと対話し、さらにその対話を記憶します。

たとえば、顧客を関連部門の常駐エージェントに案内したり、ソリューションを提供するために詳細な情報を求めたりすることができ、機械の効率と人間の専門知識の完璧なバランスを実現します。

顧客サービスで AI を活用する 5 つの方法

ここでは、AI カスタマー サービスがチームに力を与え、顧客関係を保護する 5 つの具体的な方法を紹介します。

1. カスタマー サービス チャットボットをセットアップする

会話型 AI カスタマー サービス チャットボットは、顧客の質問の背後にある意図と感情を理解するようにトレーニングされており、非常に効率的です。 彼らは顧客と気軽にチャットして、より人間的なエクスペリエンスを生み出し、大量のメッセージを難なく処理します。 インタラクションごとに、今後の参照のために新しい単語、フレーズ、トレンドのトピックがニューラル ネットワークに追加されるため、適切な解決策を提供する能力が向上します。

チャットボットをカスタマー サービス業務に統合すると、顧客は営業時間内または営業時間外に連絡を取り、スタッフが不在の場合でもタイムリーで効率的なサポートを受けることができます。

たとえば、オンライン旅行代理店の Priceline と Booking.com は、ChatGPT と連携して、AI チャットボットの Penny を含めて顧客サービスの提供を拡大しています。 チャットボットは 24 時間年中無休のコンシェルジュとしてアクセスでき、顧客の予約完了を支援し、ゲスト エクスペリエンスを向上させるローカル ガイドとして機能します。

AI よりもルールベースのチャットボットを好む場合は、Twitter および Facebook アカウントで Sprout の Bot Builder を使用して数分以内にチャットボットを作成できます。 チャットボット プロファイルを選択し、ウィザードの指示に従うだけです。

テンプレートを使用することを選択した場合は、設定段階で自動的に設定される、事前に決定されたルールとスクリプト オプションを含むデシジョン ツリーが表示されます。 また、ルールを追加したり、チャットボット応答のカスタム コピーを作成したり、写真や GIF を追加したりすることもできます。 セットアップが完了すると、顧客との会話はすべて Smart Inbox に直接ストリーミングされます。

2. 顧客感情を分析する

顧客は選択の余地があり、選択し続けるのが困難です。 そのため、営業チームとマーケティング チームはカスタマー サービスと協力して、従来のマーケティング ファネルの障壁を理解し、克服しています。

TikTok のような企業は、すでにこの新しい現象に適応しています。 非常にパーソナライズされたコンテンツを作成し、視聴者の感情に基づいたエンゲージメントを作成することで、顧客とブランドの関わり方を再発明しています。

感情分析などの AI 機能は、ソーシャル チャネル、CRM ツール、チャットボット、またはカスタマー サポートでの何百もの顧客との会話から洞察を引き出し、さまざまなトピック (競合他社を含む) に関する隠れた感情を表面化します。 また、顧客サービス チームにとって重要な、顧客の行動、購入動機、ブランドの健全性に関する指標も取得できます。 たとえば、このデータを使用してチケットを監視し、エスカレーションを回避するために適切な措置を講じることがあります。

これらの洞察は、マーケティングや販売などの組織を超えたチームにとっても不可欠であり、顧客の好みに合わせて取り組みを適応させることができます。 顧客の人口統計に基づいて広告をカスタマイズするか、ソーシャル リスニングからの競合他社の洞察に基づいてメッセージを差別化するかを考えてみましょう。

Sprout を使用すると、さまざまなネットワーク上でのソーシャル メンションのセンチメントを追跡および分析したり、Twitter、Instagram、Facebook、Google マイ ビジネスなどのプラットフォームをレビューしたりできます。

感情検索をキーワードで絞り込んだり、苦情、褒め言葉、特定の顧客エクスペリエンスなどの特定のクエリをすべて 1 か所で絞り込むことができます。 感情分析ウィジェットを使用して、肯定的、否定的、中立的な言及をリアルタイムで監視したり、時間の経過に伴う感情の変化を追跡したりできます。

3. 顧客とのやり取りを迅速にパーソナライズする

顧客は無名になることを望んでいません。彼らはあなたのブランドと個人的なつながりを持ちたいと考えています。 そしてそのためには、共感的でパーソナライズされた顧客サービスが不可欠です。 顧客エンゲージメントを高め、ロイヤルティを構築し、長期的な関係を育みます。

しかし、特にチームが複数のチャネルからの顧客リクエストを管理している場合、すべての顧客の苦情や問い合わせに合わせた応答を作成することは持続可能ではありません。

ここで、Sprout のような AI 対応ツールがカスタマー ケア技術スタックをレベルアップします。

たとえば、Sprout の返信の提案は、チームが Twitter でよくある質問に迅速に応答するのに役立ちます。 これらは、ツールが受信メッセージのコンテキストを自動的に理解できるようにする ML およびセマンティック検索アルゴリズムを利用しています。

これらのアルゴリズムはトピックとテーマを特定し、最も適切な回答を提案します。 さらに、チームはこれらのメッセージを完全に制御して、よりパーソナライズされた雰囲気にカスタマイズしたり、関連する詳細を追加したりできます。

OpenAI 統合を利用した Sprout の Enhance by AI 機能は、この機能をさらに強化します。 カスタマー サービス チームは、状況に合わせて応答の長さや口調を迅速に調整できます。

4. チームの生産性を向上させる

従業員の燃え尽き症候群は、あらゆる業界のカスタマー ケア リーダーにとって深刻な問題であり、AI カスタマー サービスは待望の休息を提供します。 インテリジェントなツールによりワークフローが透明になるため、チーム メンバーはすべての顧客メッセージを一元的に表示し、タスクを可視化して重複を解消できます。

たとえば、ING Turkey は、会話型 AI 企業 Sestek と協力して、自動的に転送される集金電話を管理するインテリジェントな会話型自動音声応答 (IVR) システムを開発しました。 これにより効率が向上し、サポート スタッフが他の貴重なやり取りに専念できるようになりました。

AI ツールは複雑な顧客とのやり取りを簡単に処理し、多忙を極める ING の顧客サービス チームの作業負荷を半分に軽減します。 また、顧客の支払い額も 60% 増加しました。

5. 傾向と洞察を収集する

トピックのクラスタリングと側面ベースのセンチメント分析により、顧客の苦情や問い合わせに共通するテーマが明らかになり、改善が必要なビジネスまたは製品領域についての詳細な洞察が得られます。 これには、顧客の人口統計や新たなトレンドに関する洞察が含まれており、顧客ケア戦略を導くための鍵となります。

たとえば、このデータを使用して、視聴者にとって最も重要なことをカバーする情報をリソース センターに追加したり、顧客からのよくある質問 (FAQ) を更新したりできます。 これにより、製品を閲覧している意思決定段階の潜在顧客に対する透明性が向上します。

Sprout の AI および機械学習機能を使用すると、ソーシャルおよびオンラインの顧客から重要な洞察を抽出し、顧客のフィードバックとエクスペリエンスを一元的に表示できます。 チームはメッセージを見逃さず、状況に応じた洞察を利用してクエリを解決し、迅速かつ細心の注意を払ったサービスを実現します。

3 AI顧客サービスの例

これら 3 つの例は、AI カスタマー サービスがどのように革新的な方法でブランドに力を与えているかを強調しています。

1.ウーバー

ライドシェアおよび交通会社である Uber は、AI を活用してユーザー エクスペリエンスを向上させ、顧客サービスを向上させることに取り組んでいます。 同社の社内データ サイエンティスト チームは、Uber のカスタマー サポート チームが問題を迅速かつ効率的に解決できるようにする会話型 AI を構築しました。 また、このツールを使用すると、ドライバー、パートナー、カスタマー ケア スタッフ間のよりシームレスなやり取りが可能になり、コミュニケーションと交通安全が向上します。

Uber はさらに AI を活用してより正確な位置情報を提供し、ドライバーと乗客のマッチングの精度と正確な到着予定時刻を向上させています。これにより、キャンセルや顧客ケアの問題が減少しました。

2. 1-800-フラワーズ

1-800-Fflowers は、米国内だけで 93 か所の拠点を持つオンラインの花とギフトの配達サービスであり、国際的にサービスを提供しています。

同社は IBM と協力して、顧客が注文するために Web またはモバイル アプリ上でアクセスする AI カスタマー サービス チャットボットを開発しました。 会話型 AI である 1-800-Fflowers のチャットボット GWYN (「必要なときにギフトを」の頭字語である賢い言葉遊び) をベースに構築されており、人間のような方法で顧客と会話し、さまざまなクエリに基づいてパーソナライズされた提案を提供します。

仮想アシスタントを導入すると、顧客はどこにいるか、どのタイムゾーンにいるかに関係なく、年中無休でサービスを受けられます。

3. 感覚のフィットネス

マイアミを拠点とする健康とフィットネスの会社、Sensory Fitness は、激しいトレーニングや回復ストレッチと回復プログラムを含む総合的なジム体験を提供しています。 急成長する顧客のニーズに応えるため、同社は AI 企業 FrontDesk AI と協力して、パーソナライズされた AI 仮想アシスタント Sasha を開発し、顧客サービス機能を強化しました。

Sensory Fitness のブランド ボイスを反映するようにカスタマイズされた Sasha は、会話形式で顧客に話しかけ、予約や予約変更から新規顧客のオンボーディングまで、さまざまな方法でサポートを提供します。 ニューラル ネットワークを利用して、サーシャは各発信者の履歴とサービスの好みを記憶しており、ボイスメールに転送されるはずの通話に平均 160 件応答します。

同社の予約アプリと統合された AI カスタマー サービス アシスタントにより、年間 30,000 ドル以上の運用コストが節約されました。

AI カスタマー サービスでより良いサポートと幸せなチームを推進します

カスタマー ケア リーダーとしてのあなたの最終的な目標は、顧客ロイヤルティを獲得し、深めることです。 顧客サービスにおける AI は、この目標を達成するためにパーソナライズされたエクスペリエンスを設計するのに役立ちます。 AI チャットボット、カスタマイズされたメッセージング、インテリジェントなワークフローを活用することで、チームは、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、自信を持ってサポートできるようになります。 そして、ソーシャル データは、スケーラブルな自動化とパーソナライズされたサービスの間のバランスを取るための鍵となります。

ビジネス リーダーがどのようにソーシャル メディアに投資しているか、また組織全体でソーシャル データと洞察を活用する際に AI が果たす役割について詳しくは、「2023 年のソーシャル メディアの現状」レポートをご覧ください。