AIによる顧客体験の向上

人工知能（AI）はここにとどまります。 機械学習とAIは、企業がどのように運営し、顧客体験を向上させ、理想的には顧客満足度を向上させるかを進化させ続けます。

ただし、全員が参加しているわけではありません。 アインシュタインはかつて、知性の尺度は変化する能力であると言いました。 「顧客体験を育み、向上させるための信頼できるツールとしてAIを採用する場合、私たちは何を選択しますか？」 不思議に思うかもしれません。 選択肢すらあるとは思いません。 私たちは変化する世界に適応してそれとともに変化するか、それが私たちの生活を混乱させるかのどちらかです。 変化は避けられません。 避けられないことから学んだことは私たちを変えます。 AIは私たちに取って代わるものではなく、企業文化と顧客体験を強化および向上させるためのものです。

自動化は、企業がリソースを拡張して再交渉するにつれてますます望まれるようになりましたが、それは効率やコスト削減への単なる道ではありません。 AIは、ありふれたタスクを自動化したり、アルゴリズムプロセスに委任したりするだけではありません。 成長はテクノロジーと人類の交差点で起こります。 人類の側面がなければ、AIは無関係になります。

ビジネスのビジョンと目標、および全体的な顧客満足度をサポートするAIは、達成するのが難しい場合がありますが、不可能ではありません。 AIは、企業と従業員の文化、現在および理想的な顧客体験、品質データを理解し、顧客を最前線に置くことで、顧客体験を真の方法で向上させ、変革することができます。

AI、企業価値、および顧客体験

企業の文化的つながりと価値観は、顧客体験の可能性と、本質的に顧客満足度の形成におけるAIの役割を示しています。 したがって、これらの値は、開発および初期の採用段階でAIと整合させる必要があります。

AIの価値を信頼するためには、顧客体験におけるAIの重要な役割とサイバーセキュリティの役割を学ぶように従業員を招待する必要があります。 何かの背後にある「理由」を理解するとき、私たちはそのアイデアにもっとコミットします。 自動化の観点から、理由は明らかです。それにより、従業員は、単調な割り当てではなく、創造性と批判的思考を必要とするタスクに集中できます。 従業員の真の才能が繁栄し始めます。 そのため、人々はAIと機械学習のリスクと潜在的なサイバーセキュリティに精通している必要があります。 企業が説明責任と倫理に焦点を当てていない場合、顧客満足度を達成することはより困難になります。 カスタマーエクスペリエンスをリードする企業は、遅れを80％近く上回っています。

ブランドが何を表しているのか、そしてスタートアップのビジョンと目標は、AIが解決すべき問題につながる変数です。 会社の価値観を知り、実装することはかけがえのないものですが、データは、それらの価値観がどのように最もよく満たされ、適用されているか、または成長の領域がある場所を追跡するのに役立ちます。 テクノロジーにおける人間性の強調は不可欠です。 そこでイノベーションが起こります。 データは、イノベーションがどこで起こっているのか、どこで不足しているのかを部分的に示しています。 そこからどのように進めるかを決める必要があります。 AIは、人間ができない接続や関連付けを行うことができる場合があります。 これは、忘れられない顧客体験を形作る上での多くの強みの1つです。

結局、AIと機械学習に人を中心としたアプローチを使用することが重要であるもう1つの理由があります。それは、他人の優しさと思いやりから思いやりが生まれるということです。 変化の中で会話に参加することで、自分が大切にされていることを人々に知らせましょう。 包括性は、率直に言って、人生で何をしても貴重です。

AIは、D ATAと同様に有効です

AIが提供する知識と情報をどのように適用するかを決めることができます。 質の高いデータがなければ、ビジネスリーダーもAIも多くを学ぶことはできません。 顧客を反映したデータなしで、どうすれば顧客満足度を向上させることができますか？ 簡単または効率的ではありません。 純粋なデータにより、AIはより正確な結果を感知して予測し、顧客のパターンを特定し、本質的にそれらから学ぶことができます。

顧客とのやり取りから学ぶ能力は、企業の軌道を変えます。 その重要な交換とフィードバックなしに、製品と目標を進化させることはできません。 現在のカスタマーエクスペリエンスと理想的なカスタマーエクスペリエンス、KPIのベンチマーク、カスタマーペルソナの作成と分析、利用可能なデータの確認、および可能な改善の確認は、ビジネスフレームワークでのAIの成功に影響を与えます。 唯一の要因ではありませんが、機械学習の開発と応用においてデータを考慮することは非常に重要です。

AIは、データを供給するアルゴリズムシステムが信頼できるものであると想定していますが、品質データが不可欠であるもう1つの理由です。 関連するデータを収集し、AIのパフォーマンスを最適化して、顧客にとって意味のある方法で結果を予測するには、1〜2年かかる場合があります。 カスタマーエクスペリエンスの向上は正確な科学ではなく、間違いが発生しますが、品質データを使用すると、それらの間違いが何であるか、そしてどのように前進するかを判断できます。

会話型インテリジェンス

会話型AIの目標は、人間の知性、さらには感情的知性の側面をシミュレートすることです。 テクノロジーは、問題に直面したときに私たちの脳を特徴付けるプロセスを模倣するほど十分に進歩していない可能性があります。 しかし、プログラミングと開発者の助けを借りて、人工知能は顧客とのやり取りごとに賢くなり、以前の顧客パターンに基づいて学習できるようになります。 一部の顧客は、ライブのインタラクションよりもデジタルインタラクションを好みます。

ライブエージェントはマシンのように一度に多くの人に応答できないため、会話型インテリジェンスと自動メッセージングは​​カスタマーエクスペリエンスに役立ちます。 タイムリーで、徹底的で、敏感な方法で質問に答える顧客は、会社の評判を左右する可能性があります。 これは、AIがユーザーをリソースに誘導し、質問に答え、以前の顧客データに基づいて提案を行い、結果を予測できる場所です。

自然言語処理と音声認識により、AIは顧客が怒っているか、動揺しているかを判断できるため、同情的に解決策を提供できる担当者に転送する必要があります。 AIが完全な感情的知性を受け入れることは決してないかもしれませんが、会話の手がかりは、考えられるシナリオを理解して改善するのに役立ちます。 今後数年間で、会話型インテリジェンスの有用性と、それが顧客体験にどのように役立つかを投資し、確認する企業が増えるでしょう。

優先事項としての顧客

企業は、AIの開発、実装、管理のすべてのステップで、顧客と顧客のペルソナを考慮に入れる必要があります。 意図と焦点は常にカスタマーケアにあるべきです。 顧客のニーズを考慮して設計されていないAIは、リスクの高い投資です。

顧客はすべてのビジネスフレームワークの優先事項である必要があります。 人々は製品を購入しますが、データは購入しません。 ビジネスが持つ可能性のあるビジョンや目標は、空白の中で役に立たないものです。 顧客、彼らの興味、好き、嫌い、そして彼らがどのようにコミュニケーションするかを知ることは、彼らをユニークで特別な気分にさせるでしょう。 それは彼らが重要であることを顧客に意味します。 さまざまなソーシャルメディアプラットフォームの急速な人気により、否定的な意見と肯定的な意見を共有することがこれまでになく簡単になりました。 ビジネスの運命は顧客の手に委ねられています。 新興企業は、他の誰かが彼らに価値を見いだすことを期待して、畏敬の念を起こさせるアイデアを世界と共有するために部分的に設立されました。

人々はつながりを求めます。 他人の生活に興味を持つのは私たちの本質です。 コミュニケーションと学習の芸術を通して、私たちは最終的に経験を共有しています。 デジタル化はこのプロセスを加速させています。

これが将来にとって何を意味するか

テクノロジーの進化に伴い、管理の運用方法、ソーシャルメディア、AIと機械学習、カスタマーエクスペリエンスは変更される可能性があります。 数年前にビジネスを成功させたものは、それほど関連性がないかもしれません。 人類は同じようなペースで進化し、常にすべての人の生活を向上させるよう努めなければなりません。

ビジネス目標が倫理と説明責任を反映していると仮定しますか？ それは顧客体験につながります。 AIの開発では、企業の価値観と目標を一致させる必要がありますが、機械学習の実装に関しては、データも成功に不可欠です。 企業は、会話型AI、自動化、その他の種類の機械学習に投資することは、メリットであるだけでなく必要であり、企業と顧客の両方のエクスペリエンスを豊かにすることに気付くでしょう。

AIは労働力を減らすかもしれませんが、仕事を奪うためにここにいるわけではないと思います。 代わりに、AIを使用すると、従業員は自分が最も得意とすることを実行でき、未知の海域で優れていることを学ぶことさえできます。 人工知能は、企業がより深く、より意味のある方法で目標と価値を探求する自由を与え、顧客満足度を高めます。

間もなく、人工知能はサイエンスフィクションが警告した脅威ではないことがわかります。 AIの台頭は、頭脳派ですべてに優れた新入生のようなものです。 この生徒はクラスを怖がらせるかもしれませんが、それでも無害です。 AIの使用を取り巻く躊躇は消え始め、過去に消えていきます。 代わりに、人工知能の多くの利点が明らかになり、顧客体験だけでなく私たちの生活全体が豊かになります。

将来的には、私たち全員がAIの学習者と教師となり、学習、人類、テクノロジーを中心としたエコシステムに貢献します。 そのような環境の中で、イノベーションは現在想像できない方法で、おそらく美しい方法で繁栄します。

Helen Yuは、著者であり基調講演者です。 彼女は、IBMによってデジタルトランスフォーメーションのトップ10グローバルインフルエンサー、AwardsMagazineによってTop50 Women in Tech、Thinkers360によって2020年のTop 100 Women B2B Thought Leader、OnalyticaによってTop 35 Women inFinanceに選ばれました。 ヘレン・ユーはツイッター@YuHelenYuで見つけることができます。