AIはどのようにカスタマーエクスペリエンス戦略を改善できますか？

公開: 2019-07-09

人工知能はもはや空想科学小説ではありません。

ますます多くの企業が、AIの基本的なメカニズムと、顧客エンゲージメントとエクスペリエンスを強化するためのテクノロジーの使用方法を理解することに関心を示しています。

しかし、テクノロジーは本当に効果的ですか？そして、それはあなたのカスタマーエクスペリエンス戦略をアップグレードすることに本当に違いをもたらすことができますか？企業はビジネス目標を達成するためにAIテクノロジーをどのように統合していますか？

この記事で答えを見つけましょう–非常に基本的なこと、つまり、顧客体験に注意を払う必要がある理由から始めましょう。

なぜ企業は顧客体験に焦点を合わせる必要があるのですか？
カスタマーエクスペリエンスにおけるAIの役割
AIでより高いカスタマーエクスペリエンスを提供するさまざまな業界
カスタマーエクスペリエンスにおける人工知能の未来
より良いカスタマーエクスペリエンスを提供するためにAIを使用する手順
2019年以降のカスタマーエクスペリエンスを革新するその他のテクノロジー
カスタマーエクスペリエンスにおけるAIに関するよくある質問（FAQ）

なぜ企業は顧客体験に焦点を合わせる必要があるのですか？

「カスタマーエクスペリエンスは新しい戦場です」– Gartner、Chris Pemberton

ユーザーエクスペリエンスとカスタマーエクスペリエンスの違いを理解している人々にとって、後者の用語は、ビジネス市場で比類のない機会を開拓するための鍵になりつつあります。顧客を理解し、これらの洞察を使用してマーケティング戦略を計画し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するプロセスが不可欠になっています。したがって、市場でより高い成功を収めるために不可欠になります。

そして、これは以下の統計から明確に証明することができます：-

カスタマーエクスペリエンスに焦点を当てる衝動を提供する統計

顧客体験に焦点を当てる理由を一瞥したので、AIがこれらすべての中で立っているところに直接飛び込みましょう。 2019年のCXの世界にとってAIは何を意味しますか。言い換えれば、カスタマーエクスペリエンス戦略で人工知能を使用することの利点は何ですか。

カスタマーエクスペリエンスにおける人工知能（AI）の役割

カスタマーエクスペリエンスにおける人工知能の利点

1.あなたの顧客を知る

AIを使用してカスタマーエクスペリエンス戦略を改善する必要がある最大の理由の1つは、 AIが十分なリアルタイムのユーザーデータを提供することです。これは、ユーザーデータをリアルタイムで収集および分析するのに役立ち、このようにして、ユーザーの行動や期待の変化に精通し続けることができます。

2.シンプルさ、効率、生産性

AIを使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させるもう1つの理由は、AIがビジネスプロセスにシンプルさ、効率、生産性を追加することです。

このテクノロジーは、チャットボットと自動運転ソフトウェアの形で、反復プロセスを自動化します。これは、反復タスクの実行に必要な労力と時間を半分に削減することを意味します。

また、ユーザーデータをリアルタイムで収集および分析して、ユーザーが必要とする機能や概念を紹介し、ユーザーが対話したい方法を紹介できるようにします。さらに、品質保証にAIを含めることで、より高い効率範囲とシンプルな構造を備えた革新的なモバイルアプリケーションを設計できます。

さらに、これらのAIを利用したボットとプラットフォームは、日常業務のほとんどを実行し、従業員に他の生産的なタスクを実行する機会を与えます。

3.より良い意思決定

人工知能は、意思決定プロセスの観点から、ビジネスの適切なコンパニオンとしても機能しています。このテクノロジーは、ユーザーの操作履歴と現在の市場動向を調査し、企業が将来を予測しやすくします。これにより、最終的に、市場で大きな勢いを得るためにビジネスソリューションに導入する機能/機能が明確になります。

4.購入プロセスを合理化します

現在のシナリオでは、さまざまな顧客がカートに商品を追加しますが、読み込みが遅い、チェックアウトプロセスが複雑であるなどの理由で、先に進むことはありません。このコンテキストでは、人工知能は、顧客が直面する課題を理解し、シームレスな購入体験を提供するのに役立ちます。これは、企業がアプリカートの放棄率を下げるのに役立ちます。

5.不正の検出

金融、小売、その他の業界での人工知能の主な用途の1つは、顧客体験の観点から、不正の検出に役立つことです。このテクノロジーは、ユーザーデータをリアルタイムで収集、保存、比較する可能性を利用して、ユーザーの行動の変化を簡単に特定できるようにし、不正行為に対するタイムリーな予防策を講じるのに役立ちます。

6.顧客分析

人工知能は、顧客データ分析プロセスにおいても注目に値する重要性を示しています。 AI対応のツールとプラットフォームは、さまざまなソースからユーザーデータのヒープを収集し、主要な要素に従ってそれらを効果的に配置するプロセスを簡素化します。

さらに、人工知能は、テクノロジーの適切なユースケースとデータから得られた洞察を迅速かつ正確に使用して、ユーザーインタラクションのコンテキストを予測し、より優れたカスタマーエンゲージメント戦略を構築することを可能にします。

[また読む：ThoughtSpotはAI主導のデータ分析プロセスをスピードアップするためにシリーズEラウンドで2億4800万ドルを調達します]

7.セルフサービス

最近の多くの顧客は、エージェントを雇ったり、任意のマシンから助けを借りたりするよりも、自分ですべてを行うことを好みます。これが、AIへの投資が時間の必要性になりつつあるもう1つの理由です。

人工知能は、すでに知っているように、顧客が行き詰まっている場所や、顧客がサポートチームとつながるための疑問や質問についての貴重な洞察を提供します。これらの洞察を使用して、ユーザーにいくつかのオプションまたはFAQを提供して、ユーザーが対話なしで、またはより適切に言えば、自分で問題の解決策を見つけたと感じることができます。

8.ビジュアル、テキスト、および音声のエンゲージメント

AIを利用したプラットフォームは、対象となる視聴者の声や顔の表情に基づいて、最適な顧客体験を提供する機会も提供しています。

このテクノロジーは、顔認識と仮想アシスタントを使用して、特定の時点でのユーザーの感情や感情を簡単に把握し、オファーや払い戻しなどを通じてユーザーに即座にプラスの効果をもたらす方法を特定します。企業は長期的な利益を得る。

9.予測的なパーソナライズされたエクスペリエンス

大事なことを言い忘れましたが、AIは、スタートアップや確立されたブランドがユーザーインタラクション履歴を分析し、次の動きを予測し、得られた情報を使用して完璧なマーケティングオファーを提供することを容易にします。そしてこのようにして、より高い顧客エンゲージメントと利益を得ることができます。

これは、人工知能（AI）が一般的に顧客体験をどのように改善するかについてのすべてですが、テクノロジーがさまざまな業種と2020年以降の顧客体験の取り組みにとって何を意味するのかを理解しましょう。

AIでより高いカスタマーエクスペリエンスを提供するさまざまな業界

1.小売

AIが変革している業界について話すとき、脚光を浴びる最初のビジネスドメインは小売業です。

このテクノロジーは、トランザクションデータと機械学習のヒープを使用して、顧客の購入履歴と行動を追跡および分析することを可能にします。これにより、顧客の注意を引くためにいつ、どのようなプロモーションオファー/メッセージを配信するかを決定できます。したがって、より高いROIを得ることができます。

小売業におけるAIの影響の明確な証拠は、キャップジェミニによる400人の小売業幹部の調査によると、このテクノロジーが2022年までに小売業者にとって年間約3,400億ドルを節約することが強調されたことです。

この調査では、小売業の顧客体験に人工知能を使用することで、顧客満足度が9.4％向上し、ユーザーの解約率が5.0％低下したことも明らかになりました。ブランドが顧客体験を改善するためにAIの使用にどのように焦点を合わせているかの例は、ユーザーの買い物行動を予測するためにナイキがCelectを買収したことに見ることができます。

2.ヘルスケア

AIはさまざまな方法でヘルスケアを変革しており、カスタマーエクスペリエンスが最上位にあります。

このテクノロジーは、患者の健康履歴の分析を容易にし、成功の可能性を高める医療（または手術）を考案することにより、ヘルスケアのユーザーエクスペリエンスエコシステムの神経系であることが証明されています。

また、医療機関が仮想看護助手の形ですべての患者に最善の支援を提供し、すべての面倒を見るのを支援しています。適切な形で、薬の摂取タイミングを通知し、対応する医師とリアルタイムの健康データを共有します。

この影響は、AIヘルス市場が2021年までに66億ドルを超え、CAGRが40％になると予測されていることです。

3.エンターテインメント

AIとそのサブセットである機械学習も、エンターテインメントドメインで模範的な顧客体験を提供する上で何の問題もありません。その明確な証拠はNetflixです。

エンターテインメントプラットフォームは、ユーザーの行動、ニーズ、期待を明確に把握できるため、パーソナライズされたオプションを画面に表示できます。これにより、顧客維持率が向上し、顧客の忠誠心が高まり、最終的には利益が増加します。

Netflixプラットフォームで非の打ちどころのない顧客体験を提供するための人工知能の使用についてさらに知るには、このビデオをチェックしてください：-

4.モバイルバンキングとファイナンス

人工知能はまた、モバイルバンキングおよび金融アプリのユーザーエクスペリエンスを刷新しています。このテクノロジーは、チャットボットの形で、ユーザーに24時間年中無休の支援を提供し、ユーザーが自分に適した財務計画を決定するのを支援しています。また、プロセスにおける不正のリスクを検出して低減し、最終的には顧客エンゲージメントと既存顧客維持率を向上させます。

これまでこの記事で取り上げたように、人工知能は、業界が何らかの形で顧客体験を刷新するのを支援しています。しかし、これは今後も続くのでしょうか？ AIは今後数年間でカスタマーエクスペリエンスの一部になるのでしょうか？

カスタマーエクスペリエンスの分野におけるAIの将来を調べて、これらの質問に対する明確な答えを見つけましょう。

カスタマーエクスペリエンスにおける人工知能の未来

AI市場は、過去数年間で指数関数的に成長しました。 Microsoft、Google、IBM、Amazonを含む1,500以上の企業が、より高い顧客体験を提供するための次世代アプリの開発に力を注いできており、さらに多くの企業が時流に参加することが期待されています。より多くの企業が、生産性を高め、関連する時間とコストを削減するAIの機能を信頼するでしょう。これは、以下で共有する統計から予測できます。

AIの未来

このテクノロジーは、次のようなさまざまな方法で、ビジネスの世界と顧客体験の未来に革命をもたらします。

それは日常業務を自動化し、人間が創造的なことに集中することを奨励します。それは、制作の細部に注意を払うのではなく、彼らのビジョンに注意を払うのに役立ちます。
これにより、ビジネスと顧客のやり取りが「ワンクリック」から「ゼロクリック」になり、ターゲットユーザーベースにシームレスで時代を超越したエクスペリエンスを提供します。
AIは、接続ネットワークにも大きな影響を与えます。パターン分析のアイデアを奨励して、問題のトラブルシューティングを行い、複数のチャネルから重要なユーザー情報を引き出して、ユーザーが何を必要としているかをすばやく効果的に把握します。
とりわけ、人工知能はまた、偏ったデータを取得する慣行を終わらせ、最終的には取得される情報の質を向上させます。

人工知能が顧客体験を促進するもの、時期、方法について説明したので、2020年以降、企業がこのテクノロジーを統合してより良い洞察を得て顧客体験を向上させる方法に向かうのに最適な時期です。

より良いカスタマーエクスペリエンスを提供するためにAIを使用する手順

AIでカスタマーエクスペリエンスを向上させるための手順

1.カスタマーエクスペリエンス（CX）戦略を設計する

AIがカスタマーエクスペリエンスをどのように改善するかを検討する前に、CXのビジョンと戦略を明確に理解する必要があります。したがって、チームを参加させて、「CXベース」の期待とそれらの期待を満たすために従う方法について話し合います。そして、得られた洞察に基づいて、堅牢なカスタマーエクスペリエンス戦略を作成/更新します。

2.ユーザージャーニーの計画と分析

発見からプリセールス、販売、カスタマーサポートなどに至るまで、ユーザーはさまざまなタッチポイントやプラットフォームでブランドとつながります。したがって、時間と労力を費やして、これらすべての接続ポイントに関する包括的な知識を取得し、AIベースのオムニチャネルカスタマーエクスペリエンスを提供してください。

3.AIソリューションを明確に理解する

AIプロジェクト管理の最初のステップは、テクノロジーをさまざまな形で使用して、推奨エンジン、仮想アシスタント、予測検索エンジン、コンピュータービジョン、感傷分析ツールなどの顧客体験戦略を改善できることを理解することです。ただし、すべてではありません。あなたのビジネスニーズと期待にぴったり合うことができます。

したがって、カスタマーエクスペリエンス戦略にAIを採用する次のステップは、あらゆる形態のテクノロジーをビジネスモデルに統合できるかどうかを判断することです。

4.AIソリューションを作成/購入するかどうかを決定する

AIを使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させる方法について話すとき、考慮すべき次のステップは、 AIを既存のアプリケーションに統合するか、事前に作成されたCX / AIソリューションに投資するかを決定することです。

ここでは、資格のあるAI専門家チームが社内にいる場合、または適切なAI専門のモバイルアプリケーション開発機関と提携している場合は、前者がビジネスに適したオプションになります。一方、後者のオプションを使用すると、アプリケーションを開発する時間が少なく、ベンダーが顧客の問題を理解し、重要なポイントに集中できる能力がある場合に、有益な取引になる可能性があります。

5.成功の追跡と測定

最後に、CX戦略に人工知能を組み込んだ直後に後部座席を取るだけでは十分ではありません。人工知能（ AI）と顧客体験を組み合わせた成功率を追跡するには、主要業績評価指標（KPI）と指標を監視することが不可欠です。したがって、より良い未来のために戦略を改善してください。

また読む：チャットボットのパフォーマンスを評価するための主要な指標

これは、カスタマーエクスペリエンスでの人工知能の使用がどのようにより良い結果をもたらすことができるか、そしてそれを戦略に実装するために考慮すべきステップについてのすべてですが、他の可能性を探求することによってこの会話をさらに進めましょう。

または、2019〜2020年以降のカスタマーエクスペリエンス戦略を改善するプロセスで、他のすべてのテクノロジーが何を支援できるかを調べてみましょう。

2019-2010以降のカスタマーエクスペリエンスを革新している他のテクノロジー

1.モノのインターネット（IoT）

2019- 2020年には、接続されたIoTデバイスの数は260億に達するでしょう。さらに、5Gテクノロジーは、高速、低遅延、およびその他のそのような機能を備えた市場でより重要になります。

これにより、ユニバーサルコネクティビティへの新たな扉が開かれます。これにより、企業は顧客の行動やライフスタイルを理解するためのより良い洞察を見つけることができ、思い出に残る顧客体験を提供するための貴重なデータポイントと戦略がもたらされます。

言い換えれば、企業が顧客のニーズや期待についての仮定だけでなく事実を処理し、最終的に顧客体験戦略を再定義するのに役立ちます。

2.機械学習

IoTベースのソリューションの増加に伴い、データポイントの量も徐々に増加します。その明確な証拠は、 2020年に市場に約45,000エクサバイトのデータ量があることです。

現在、データ量の増加に伴い、データの収集、最適化、運用のプロセスが課題になります。これは、機械学習が役立つものです。

機械学習とその自己学習アルゴリズムにより、企業はデータに対してより適切なアクションを実行し、顧客体験を向上させるための新しいアプローチを見つけることができます。

3.ブロックチェーン

ブロックチェーンは、顧客体験を改善するプロセスの触媒としても機能しています。分散化、透明性、不変性などの主要な機能を備えたこのテクノロジーにより、企業はユーザーの行動データと人口統計データをブロックに安全に保存し、ポータブルにして、不変の詳細を誰と共有するかをユーザーが決定できるようになります。このテクノロジーにより、ユーザーは自分の個人情報で何が起こっているのかを正確に知ることができるため、プロセス全体を通じて安心感と信頼性を体験できます。

また読む：ブロックチェーンとAI：テクノロジーが融合するとどうなるか？

4.音声テクノロジー

人工知能だけでなく、音声技術も顧客体験の向上に欠かせない役割を果たしていると見られます。

音声検索とデジタルアシスタントの形をとるこのテクノロジーは、企業がターゲットオーディエンスに、より速く、シームレスで、柔軟なエクスペリエンスを提供するのを引き続き支援します。これにより、企業は収益性の高い方法でユーザーを引き付け、より良い行動でユーザーを促進することができます。

そしてこれは、 Pindropの調査によって証明できます。この調査によると、約28％の企業がすでにCX戦略に音声テクノロジーを採用しており、57％は今後1年間で展開する予定です。また、別の88％は、音声テクノロジーがユーザーエクスペリエンスの向上に競争上の優位性をもたらすと考えています。

5. AR / VR

最後に、AR / VRは、カスタマーエクスペリエンスの世界を再構築しているテクノロジーの1つでもあります。

このテクノロジーは、ユーザーを仮想世界に導き、カスタマージャーニーを効果的に強化します。さまざまな方法でフィードバックフォームを提示し、肯定的な回答を得る可能性を高めます。そして何よりも、ユーザー/製品をさまざまな状況や場所にさらすことで、製品テストに役立ちます。

これで、カスタマーエクスペリエンスにおける人工知能のプロセスと使用についてすべて説明しました。また、CXの世界におけるAIの将来と、他のすべてのテクノロジーがカスタマーエクスペリエンスの世界を混乱させるものを明らかにしました。

それでも疑問がある場合は、以下で共有されているFAQを確認するか、AIモビリティの専門家に直接連絡してください。

カスタマーエクスペリエンスにおけるAIに関するよくある質問

1.カスタマーエクスペリエンスにおけるAIの役割は何ですか？

AIは、反復的なタスクの自動化、プロセスの合理化、不正のリスクの軽減、そして何よりもすべての個人にパーソナライズされたオプションを提供するという点で、ビジネスドメインでの顧客体験を向上させる上で重要な役割を果たします。

2.なぜAIを使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させるのですか？

人工知能は、顧客データをリアルタイムで収集および分析する能力を備えており、顧客の行動とニーズをよりよく理解し、最終的にはパーソナライズされた顧客体験戦略を作成するのに役立ちます。

3. AIと機械学習は、カスタマーエクスペリエンスをどのように改善していますか？

AIと機械学習は、ショッピングエクスペリエンスの合理化、詐欺のリスクの軽減、パーソナライズされたマーケティングスキームの提供など、さまざまな方法で顧客エクスペリエンスを向上させています。

4. AIを使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させる方法は？

AIを使用してカスタマーエクスペリエンスを向上させるには、次の4つのステップがあります。-

カスタマーエクスペリエンス（CX）戦略を設計する
ユーザージャーニーの計画と分析
AIソリューションを明確に理解する
AIソリューションを作成/購入するかどうかを決定する
成功の追跡と測定

5. AIはどのようにカスタマーエクスペリエンスを次のレベルにシフトしますか？

AIは、将来、次の方法でカスタマーエクスペリエンスに劇的な変化をもたらします。-

それは、ユーザーが制作の細部を調べるのではなく、自分のビジョンと創造性にもっと集中することを奨励します。
これにより、「ワンクリック」エクスペリエンスが「ゼロクリック」に変わり、ターゲットオーディエンスに迅速でシームレスなエクスペリエンスが提供されます。
接続ネットワークが改善されます。
それは、偏りのない社会データを収集して採用するという考えを奨励し、すべての人に質を提供します。