会話型 AI とその顧客エクスペリエンスへの影響を解明する

最近の ChatGPT のようなツールの台頭により、ロボット アシスタントのアイデアは 1 年前よりも具体的なものになりました。 しかし、AI は未来の話ではありません。 会話型 AI のようなエキサイティングな新しいツールにより、それはすでに存在しており、私たちの働き方をより良い方向に変えています。

表面レベルでは、会話型 AI は仮想エージェントを通じて動作し、カスタマー ケア チームの負荷を軽減し、ユーザー エクスペリエンスを合理化します。 しかし、それはほんの始まりにすぎません。 会話型 AI は、ワークフローと顧客エクスペリエンスを向上させるだけでなく、ビジネス インテリジェンス、感情分析などのための強力なツールです。

この記事では、会話型 AI の詳細と、それがソーシャル メディアなどのチームのデジタル ツールボックスに次に追加するツールである理由を学びます。

目次 — そのまま読み飛ばしてください:

1. 会話型AIとは何ですか？
2. 会話型 AI がビジネスに与える影響は何ですか?
3. 会話型 AI はどのように機能するのでしょうか?
4. 会話型AIの4つの実践例
5. AI 会話ツールに共通する課題

会話型AIとは何ですか？

会話型 AI は、チャットボットや仮想エージェントなどの特定のテキストまたは音声ベースの AI ツールが人間の言語を理解し、生成し、学習して、人間のような対話を作成できるようにするテクノロジーです。

顧客サービスのチャットボットは、マーケティングで会話型 AI を使用できる最も一般的な例の 1 つです。 ただし、すべてのチャットボットがこのテクノロジーを使用しているわけではありません。 違いは次のとおりです。

• Sprout Social の Bot Builder で提供されているものと同様、ルールベースのチャットボットには、質問と回答の経路がすでに設定されています。 ルールベースのチャットボットは、カスタマー サービス チームの一般的な問い合わせやよくある質問をオフロードする場合に非常に役立ちます。 これらのチャットボットは、顧客からの問い合わせにおける共通の問題点、テーマ、サービスの問題を明らかにすることで、ビジネス上の洞察を提供することもできます。
• 会話型 AIエージェントとアシスタントはさらに進化します。 ニューラル ネットワーク、自然言語処理 (NLP)、および固有表現認識 (NER) を使用して、顧客のクエリを状況に応じて理解し、適切な応答を提供します。 彼らは顧客とのやり取りから新しい単語やフレーズを語彙に追加し続け、時間の経過とともにより賢くなり、より正確になります。

会話型 AI がビジネスに与える影響は何ですか?

会話型 AI ツールとそこから得られる顧客学習には、より良い顧客エクスペリエンスの提供から、組織の競争力の向上、ワークフローの改善に至るまで、ビジネス全体を改善し、影響を与える力があります。

AI マーケティング ツールの重要性を、「あればいいもの」ではなく「必須」であると認識し始めているチームが増えています。 会話型 AI も例外ではありません。 実際、ビジネス リーダーの 10 人中 9 人近くが、今後 3 年間でマーケティングのための AI と機械学習 (ML) への投資が増加すると予想しています。

会話型 AI が技術スタックへの統合を検討すべきツールの 1 つである理由をいくつか紹介します。

より良い顧客体験

優れた顧客エクスペリエンスは、ビジネスの成否を左右します。 2022 Sprout Social Index によると、消費者はソーシャル メディア上でスムーズで有益なサービス、そして迅速なサービスを期待しています。ほとんどの米国の消費者は、ソーシャル メディア上で 24 時間以内の応答を期待しています。

会話型 AI は、営業時間内および営業時間外のカスタマー ケア プロセスをスピードアップするため、サポート作業は 24 時間年中無休で継続されます。 ソーシャルまたは企業の Web サイト上の仮想エージェントは、複数の顧客やクエリを一度に迅速に処理できます。 また、顧客の注文ややり取りの履歴にアクセスできるため、顧客はチャネル全体でシームレスなエクスペリエンスを得ることができます。

会話型 AI は、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスも生み出します。 仮想小売エージェントは、顧客に合わせた推奨事項を作成して、顧客をファネルの下に迅速に移動させることができます。買い物客はこの種の支援を求めています。 PwC によると、消費者の 44% は、購入前にチャットボットを使用して製品情報を検索することに興味があると回答しています。

より効率的なワークフロー

会話型 AI はチームに代わるものではありません。 むしろ、これはチームの生産性を高めることを目的としたツールです。 実際、255 人のソーシャル マーケターを対象とした 2023 年第 2 四半期の Sprout パルス調査では、AI と ML をワークフローに統合したマーケターの 82% がすでに良好な結果を達成しています。

AI は FAQ や解決しやすいタスクを処理できるため、ユーザーを待たせることなく、チーム メンバー全員がより高度な複雑な問題に集中できる時間を確保できます。

会話型 AI は、特に他の AI 搭載ツールと組み合わせた場合に、作業負荷の軽減に役立ちます。 たとえば、会話型 AI が FAQ を処理する一方で、Sprout Social の AI Assist などの AI コピー生成ツールを利用すると、ソーシャル チームやカスタマー ケア チームが作成する応答も高速化されます。

アクセシビリティの向上

会話型 AI は、よりアクセスしやすい顧客エクスペリエンスへの扉を開きます。

たとえば、言語の壁を取り除くのに役立ちます。これは、世界中の顧客を抱える大企業にとって特に重要です。 カスタマー ケア チームはわずか数言語で顧客をサポートすることに限定されている場合がありますが、仮想アシスタントは複数の言語オプションを提供できます。

また、会話型音声 AI ツールは、顧客にさらにシームレスでアクセスしやすいエクスペリエンスを提供し、キーボードで入力することなく回答を得ることができるようにします。

より良いビジネス上の意思決定を行う能力

AI テクノロジーはすでに、企業がより賢明なビジネス上の意思決定を行えるようにしています。 「2023 State of Media Report」によると、ビジネス リーダーの 96% が、AI と ML が企業の意思決定プロセスの大幅な改善に役立つことに同意しています。

会話型 AI ツールも例外ではありません。 仮想エージェントが行うすべての会話により、ユーザーに関するデータが生成されます。これは、感情を分析し、顧客の洞察を明らかにし、製品やデジタル エクスペリエンスを改善するのに役立ちます。 一部のツールでは、データ分析を実行し、推奨事項を提供することで、これをさらに進めることができます。

競争上の優位性の獲得

これまで述べてきたことはすべて、1 つの真実につながります。それは、会話型 AI などのツールを使用している企業は、同じテクノロジーをまだ採用していない競合他社を上回る可能性があるということです。

実際、2023 年のソーシャル メディアの現状レポートでは、ビジネス リーダーの 59% が、効率的なワークフローを作成するために新興テクノロジーに投資することで、企業が将来的に競争上の優位性を得ることができることに同意していることがわかりました。 この優位性は、チームが革新的になるためのより多くの時間を与え、ワークフローをスピードアップし、ブランドを真の顧客中心として位置付けるという形で実現します。

こうした AI 主導のツールが主流になるにつれて、前進し、そこにとどまるためには、それらを採用することがより重要になります。

会話型 AI はどのように機能するのでしょうか?

会話型 AI は、自然言語処理 (NLP) などのテクノロジーを使用して人間のテキストや音声を解釈します。 固有表現認識 (NER) などのプロセスは、これらのツールが読み聞きしたテキストやフレーズ内の重要な単語を識別するのに役立ちます。 そして、自然言語生成 (NLG) を使用して、人間の会話を模倣した応答を作成します。

ルールベースのボットとは異なり、ソーシャル メディアや Web サイトで対話するような会話型 AI ツールは、ニューラル ネットワークと ML のおかげで、時間の経過とともに解釈と応答を学習し、改善します。 会話が増えれば増えるほど、チャットボットや仮想アシスタントはより多くのことを学習し、将来の対話がより良くなります。

会話型AIの4つの実践例

会話型 AI をワークフローに組み込む方法をいくつか紹介しました。 しかし、複数のチームにわたるビジネスにそれを適合させる方法はたくさんあります。

会話型 AI ツールが業界全体で使用されている 4 つの実践的な方法を見てみましょう。

1. よくある質問と個別の顧客サービス

顧客サービスのチャットボットは、会話型 AI の最も顕著な使用例の 1 つです。 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 ケア機能を拡大するには AI と ML への投資の増加が重要であることに同意しています。

AI を活用したカスタマー エクスペリエンスとは、顧客を 24 時間 365 日サポートできることを意味します。 そして、これらのボットには人間の言語を模倣する能力があるため、顧客は引き続きフレンドリーで親切、迅速なインタラクションを受けることができます。

しかし、これは人間のチームの必要性に取って代わられるものではありません。 むしろ、AI カスタマー サービス ツールの効率性によって「簡単な」質問が優先順位付けされるため、チームはより複雑な顧客の問題に専念できる時間が増えます。

2. データ収集と消費者洞察の強化

カスタマー サービス チャットボットと顧客との会話はすべてデータです。 会話型 AI を使用すると、このデータを使用してブランドに関する豊富な洞察を明らかにし、顧客を深く理解して、より適切なビジネス上の意思決定をより迅速に行うことができます。

AI ベースのツールは、感情分析や固有表現認識 (NER) などのタスクを使用して、顧客の会話 (仮想エージェントや AI ベースのチャットボットを考えてください) から収集したデータを統合し、ブランドと顧客に関する詳細で実用的な洞察を提供します。 これらの洞察は、よりターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを構築し、製品とサービスを改善し、競争市場で俊敏性を維持するのに役立ちます。

3. 顧客への直接販売

会話型 AI は、販売やアップセルによって顧客の問題の解決を支援するだけではありません。 ウォルマートの「テキスト トゥ ショップ」ツールは、これを実際に実行した際立った例です。 顧客は特定の製品または一般的なキーワードを検索して購入し、パーソナライズされた推奨事項を受け取ることができます。 また、在庫と製品出荷の追跡により、買い物客は在庫と注文がどこにあるかを把握できます。

このような仮想アシスタントが勤務時間外の販売を促進できることはすでにご存知でしょう。 しかし、この販売方法は、若い世代や彼らのショッピングの好みにアピールすることもできます。 最近のレポートによると、Z 世代の回答者の 71% が製品の検索にチャットボットを使用したいと考えています。

4. 顧客のセルフサービスを強化する

会話型 AI は、顧客が簡単な問題を自分で処理できるようにする場合に威力を発揮します。

これが、銀行および金融業界で役立つツールであることが証明されている理由です。 ある記事では、2023 年は「銀行業界におけるチャットボットの年」であるとさえ宣言されています。 AI の会話を通じて、顧客は残高の確認などの簡単なセルフサービスの問題に対処できます。 ただし、ユーザーがお金を使う方法についての提案を提供するなど、より複雑な問題にも役立ちます。

これは、誰も待たされたくない医療業界でも役立つことが証明されています。 会話型 AI は、より迅速なタスクを処理することで長い待ち時間と患者の摩擦を軽減し、チームを解放してより複雑な患者のニーズに対応できるようにします。

会話型 AI を使用することで、患者は近くの場所で予約を入れたり、処方箋の補充をリクエストしたり、教育リソースにアクセスしたり、軽微な問題の診断を受けることもできるため、待合室の混雑の緩和に役立ちます。 そして、これらのどちらの業界でも、AI はユーザーを適切な部門や担当者に誘導する前の出発点として機能します。

AI 会話ツールに共通する課題

会話型 AI をチームのワークフローに導入すると、多くの扉が開かれます。 しかし、この新しいテクノロジーには問題点がないわけではありません。 これらのツールとそれを使用するチームに発生する一般的な課題をいくつか見てみましょう。

不十分なトレーニング

新しいテクノロジーには、学習曲線や不確実性が伴います。 会話型 AI ツールも例外ではありません。

2023 年のソーシャル メディアの現状レポートによると、マーケティングで AI と ML テクノロジーを活用する際に企業が直面する可能性のある 3 つの主な課題には、ビジネス リーダーのトレーニングと能力開発が不十分であること、組織の経験が限られていること、AI の活用方法についてのビジネス リーダーの理解不足が含まれます。そしてMLの仕事。

このような課題にもかかわらず、これらのツールの導入とその影響に対する認識が明らかに切望されています。 同じレポートでは、ビジネス リーダーの 86% が、長期的なビジネスの成功には AI および ML テクノロジーの導入が重要であることに同意していることがわかりました。

今日私たちが知っている会話型 AI には、確かに学習曲線が必要です。 これらのツールの実装がよりシームレスになっても、企業 (およびリーダーシップ チーム) は、チームの継続的な教育をサポートできる信頼できる AI ベンダーと協力することで恩恵を受けることができます。

データのプライバシー

私たちが言及した 2 つの業界、銀行業とヘルスケアには共通点があるのでしょうか? どちらも、安全に保つ必要がある非常に機密性の高い個人情報を扱います。

ユーザーが AI の会話に機密情報を入力するあらゆる業界では、データが漏洩して情報が漏洩し、信頼に影響を与える可能性があります。

これは、データのプライバシーとセキュリティを念頭に置いて会話 AI アプリを精査する必要があることを意味します。 ツールの安全対策は何ですか? 業界のコンプライアンス基準と要件を満たしていますか?

進化し続ける人間の言語

皮肉なことに、会話型 AI の課題の 1 つにつながるのは人間の要素です。 人間の言語は常に進化しています。 また、AI 会話ツールは常に学習するように設計されていますが、言語の性質の変化により誤解が生じる可能性があります。

テキストベースの仮想アシスタントの場合、専門用語、タイプミス、俗語、皮肉、地域の方言、顔文字はすべて、会話型 AI ツールの理解能力に影響を与える可能性があります。

音声ベースのツールの場合、背景雑音、アクセント、接続の問題により、ユーザーは情報を何度も繰り返す必要が生じ、満足のいくユーザー エクスペリエンスが得られません。

ユーザーの不安

私たちは皆、人間のエージェントに連絡するために「0」をダイヤルしたり、ボットと対話するときに「人と話したいのですが」と入力したことがあります。 誰もが準備ができているわけではありませんし、常に AI と会話したいと思っているわけでもありません。

しかし、人間との会話を望むからといって、会話型 AI テクノロジーを導入するという考えを打ち消す必要はありません。 むしろ、これは、「ロボット アシスタント」との会話をより人間らしく、シームレスにするための兆候であり、これらのツールが進んでいる方向性です。PwC によると、スピード、利便性、親切な従業員、フレンドリーなサービスは消費者にとって最も重要であり、すべての要素が重要です。 - 訓練された AI 仮想アシスタントが提供できると同時に、チーム自身がこれらの品質を提供できるようになります。

さらに、これは次世代の買い物客にとって好まれるものとなる可能性があります。 Tidio の調査では、Z 世代の回答者の 60% が、カスタマー サービス担当者とのチャットがストレスであると感じています。

会話型 AI についてチームと話し合う時期が来ました

「ロボットに頼む」が当たり前の時代になりました。 会話型 AI テクノロジーがより主流になり、より高度になるにつれて、それをチームのワークフローに導入することは、組織が競合他社に先んじるための重要な方法になるでしょう。

AI アシスタントが標準となる日は SF や憶測ではなく、すでに到来しています。 AI ツールがチームのワークフローに与える可能性のある影響を引き続き調査するには、マーケティングにおける AI の将来に関するデータを確認してください。