顧客サービス向けAI | トップ10のユースケース
顧客サービス向けAI | トップ10のユースケース' (Customer Service AI | Top 10 Use Cases)
どんな企業でも、顧客の問い合わせは絶え間ないものです。さまざまな問題の発生や製品に関する理解を深めるために、企業は常に応答時間を短縮し、解決プロセスを迅速化しようと努めています。このような状況で効率的なシステムは、従来の人間のシステムと比較して生成型AIベースのシステムです。生成型AIは、従来のAIシステムと比較して新しいデータを生成する能力を持っています。大規模言語モデル（LLM）および深層学習技術を利用して、自然言語の会話応答を解釈します。より高度な改良と研究が進行中であり、複雑な問い合わせを簡単に理解できるようにするため、現在のチャットボットベースの顧客の問い合わせの一部が可視化されています。
顧客サービスに生成型AIを使用する利点
- 改善された応答時間：生成型AIの導入により、顧客の待ち時間が短縮され、迅速な応答が提供され、問題が即座に解決されることを目指しています。
- 拡張性と24/7の利用可能性：複数の人員を雇う煩雑なプロセスを排除し、AIを使用したスケーラブルな運用は最小限の労力とコストで行うことができ、持続可能なスケーラブルなオプションです。時間制約もなくなります。営業時間や従業員の存在に関係なくサポートを提供します。
- 強化された個別化：迅速な提供と常時利用可能性により、顧客体験がさらに向上します。ほとんどの場合、人間に比べて顧客の声が効率的に対応されます。
- 一貫した応答：AIが生成した応答により、顧客は解決策に一貫性と正確性を得ることができます。統一されたトーンと情報の出力を維持することができます。
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顧客サービスにどの生成型AIを使用するか？
一般的な顧客サービスと人工知能（AI）を利用した顧客サービスは、各企業ごとに異なります。技術的な専門知識、使用事例、予算などの要素が重要な決定要因です。段階的なアクションは、異なる生成型AIモデルに自己紹介し、必要に応じた適切なモデルを選択することです。
異なる生成型AIモデル
言語モデル（例：GPT-3）
これは、人間のテキストを生成するための事前トレーニングが施された以前のバージョンです。GPT-3は、複数のアプリケーションに対して微調整が可能な多目的なAIです。顧客サービスでは、一般的な問い合わせに対する回答、テキストの生成、情報提供に適しています。言語モデルはAPIを介して簡単に利用でき、複数の言語をサポートしています。ただし、特定の顧客サービスタスクのための微調整には、一定の重要なデータと専門知識が必要な場合があります。
チャットボットと仮想アシスタント
これらは、エンドツーエンドの対話型顧客インタラクションを目的として特別に設計されています。ルールまたは自然言語処理モデルによって駆動されることがあります。チャットボットと仮想アシスタントは、ルーチンの問い合わせを処理し、顧客インタラクションを自動化し、即座の応答を提供するために使用されます。ブランドのトーンとスタイルに合わせてカスタマイズすることができます。このタイプの生成型AIはリアルタイムの顧客サポートを提供し、大量の問い合わせを処理し、メッセージングプラットフォームと統合されています。ただし、複雑な問い合わせに対応することが困難な場合があります。
カスタマイズされた生成型モデル
カスタマイズとは、企業固有の顧客サービスタスクのためにAIモデルをトレーニングすることを指します。カスタマイズは既存のフレームワークに依存する場合もありますし、ゼロから始める場合もあります。AIカスタマーケアの適用は、独自の顧客サービス要件がある場合に行われます。企業内のトレーニングにより柔軟性と制御性が提供されるため、これらの生成型AIは特殊なタスクを処理するようにカスタマイズされています。その作成には技術的な専門知識が必要であり、時間とお金の投資が必要です。
顧客サービスのニーズに適したモデルの選択
上記のタイプは、企業の異なる要求を示しています。したがって、適切なモデルの選択も主観的です。以下のステップを分析することで、論理的な意思決定を行うのに役立ちます：
- 処理する必要がある問い合わせのタイプや特定のタスクなど、要件を理解する
- 利用可能な資本、リソース、技術的な専門知識の存在を把握する
- 利用可能なデータとそれが異なるモデルに適しているかを確認する
- 成長の期待に応じてスケーラビリティを考慮する
- 生成型モデルがテストと評価パラメーターに適合しているかを確認する
AIを活用した顧客サービスの10の方法
以下には、顧客サービスにAIを活用する10の方法と、それぞれのアプローチで優れた成果を上げるためのプロのヒントがあります。
チャットボットと仮想アシスタント
チャットボットと仮想アシスタントは、ビジネスが即座かつ効率的な顧客サポートを提供するためのAIパワードのソリューションです。彼らはよくある質問、アカウントの問い合わせ、基本的なトラブルシューティングなどのルーティンの問い合わせを処理することができます。自然言語処理（NLP）アルゴリズムを使用して、チャットボットは顧客のクエリを対話的に理解し、応答することができます。これにより、対話がより人間らしくなります。この24時間365日の利用可能性により、顧客は通常の営業時間外でもサポートを受けることができ、総合的な満足度が向上します。
- プロのヒント: 迅速かつ関連性のある応答を提供する会話型のチャットボットを設計します。複雑な問題が発生した場合には、人間のエージェントへの円滑な引き継ぎを確保します。
もっと読む：PythonでNLPを使用してAIチャットボットを構築するための完全ガイド
自然言語処理（NLP）
NLPは、多くのAIパワードの顧客サービスアプリケーションの基盤となる基本技術です。これにより、機械は人間の言語を理解し解釈することができ、チャットボットや仮想アシスタントは意味のある顧客対話を行うことができます。NLPは感情分析にも役立ち、企業が顧客の感情を把握し、迅速に問題に対処するのに役立ちます。さらに、NLPは言語翻訳にも役立ち、ビジネスが複数の言語でサポートを提供し、顧客基盤を拡大することができます。
- プロのヒント: 感情分析を実装して顧客の感情を把握し、応答を適切に調整します。自動応答には明瞭さと共感を重視します。
パーソナライズされた推奨
AI駆動の推奨エンジンは、顧客の行動と好みを分析し、個々に合わせた製品やサービスを提案します。パーソナライズされた推奨を提供するために、これらのシステムは過去の購入履歴、閲覧履歴、人口統計データなどを考慮します。これにより、購買を促進し、顧客体験を向上させ、意思決定プロセスを簡素化し、顧客が理解され、価値を感じることができます。
- プロのヒント: 機械学習アルゴリズムを利用して顧客データを分析し、パーソナライズされた製品やサービスを提案します。ユーザーの満足度を向上させるために、推奨を継続的に改善します。
予測分析
予測分析は、過去のデータに基づいて将来の顧客の行動を予測するためにAIを使用します。企業はこの技術を使用して顧客のニーズを予測し、潜在的な離反リスクを特定し、マーケティングとサポートの取り組みを適切に調整することができます。たとえば、予測分析は、購入を行う可能性が高い顧客に対してターゲットのオファーを送信したり、不満を示す顧客に積極的に介入したりするのに役立ちます。
- プロのヒント: 顧客のニーズや問題を発生する前に予測します。潜在的な問題に積極的に対処し、顧客の努力を減らし、ロイヤリティを向上させます。
音声アシスタント
AmazonのAlexaやGoogleアシスタントなどの音声アシスタントは、顧客サービスで広く使用されています。これらのAI駆動のデバイスにより、顧客は音声コマンドを通じてビジネスと対話することができ、製品の注文、アカウント残高の確認、予約のスケジュールなどのタスクがより便利になります。音声アシスタントは、ハンズフリーでの操作やマルチタスキングのシナリオに特に便利であり、多くの顧客にアクセシビリティを向上させます。
- プロのヒント: 音声認識の正確性を確保し、音声ベースのセルフサービスオプションを提供します。音声アクティブシステムをナビゲートするための明確な指示を顧客に提供します。
自動化されたメール応答
AIパワードのメール応答システムは、顧客のメールを自動的に分類し、応答することで、応答時間を短縮し効率を向上させます。これらのシステムはNLPを使用してメールの内容を理解し、関連する応答を生成します。また、問い合わせの性質に基づいてメールを適切な部門やエージェントにルーティングすることもできます。自動メール応答により、顧客の問い合わせに迅速かつ正確に対応し、総合的な満足度を向上させることができます。
- プロのヒント: 一般的な顧客の問い合わせに対するパーソナライズされた共感的なメールテンプレートを作成します。必要な場合にはさらなる支援のオプションを含めます。
ソーシャルメディアのモニタリング
多くの顧客は、意見を述べたり支援を求めたりするためにソーシャルメディアを利用しています。AIツールは、ブランドに関連するメンション、コメント、メッセージをソーシャルメディアプラットフォームでモニタリングすることができます。このリアルタイムのモニタリングにより、ビジネスは迅速に顧客と関わり、問題を解決しエスカレートする前に対処することができます。ソーシャルメディアの感情分析は、顧客の認識やトレンドに関する洞察を提供し、ビジネスが戦略を適応させることができます。
- プロのヒント: ソーシャルメディアチャンネルをリアルタイムでモニタリングし、顧客の懸念を迅速に特定し対応することが重要です。センチメント分析を使用して一般の感情を測定します。
顧客フィードバックの分析
製品とサービスを改善するためには、顧客のフィードバックを集めることが重要です。AIによるセンチメント分析ツールは、調査、レビュー、ソーシャルメディアのコメントなどのソースから大量のフィードバックデータを処理することができます。これらのツールは、フィードバックを肯定的、否定的、または中立的なカテゴリに分類し、共通のテーマやトレンドを特定します。企業はそれに基づいてデータに基づいた意思決定を行い、提供内容を向上させ、問題点に対処し、顧客満足度を向上させることができます。
- プロのヒント: AIを活用したツールを使用して顧客のフィードバックを分析し、トレンドや改善の余地を特定します。洞察を活用して顧客体験を向上させましょう。
セルフサービスポータル
AIによって動力を得たセルフサービスポータルは、顧客が自分自身で問題の解決策を見つけることができるようにするためのものです。これらのポータルには、ナレッジベース、FAQ、トラブルシューティングガイドなどが含まれることが多いです。AIアルゴリズムは、顧客のクエリを理解し、関連するコンテンツを提供することで、顧客が関連情報をより効率的に検索できるように支援します。セルフサービスのオプションを提供することで、企業はサポートチケットの数量を減らし、コストを削減し、顧客が自分自身の方法で問題を解決できるようにします。
- プロのヒント: AIを活用した検索機能を備えた直感的なセルフサービスポータルを作成しましょう。ステップバイステップのガイドやチュートリアルを提供して、顧客が独自に解決策を見つけるのを支援しましょう。
オムニチャネルサポート – プロのヒント
AIにより、企業は電子メール、チャット、音声、ソーシャルメディアなどのさまざまなコミュニケーションチャネルでシームレスなサポートを提供することができます。これにより、顧客は自分の好みの方法で連絡を取ることができ、一貫したパーソナライズされたサービスを受けることができます。AIによって駆動されたシステムは、顧客が問い合わせを開始したチャネルに関係なく、迅速に関連情報にアクセスできるようにします。これにより、一体化された効率的な顧客サービス体験が実現されます。
- プロのヒント: シームレスな体験のために、複数の顧客サービスチャネルにAIを統合しましょう。すべての接点での応答と顧客データの一貫性を確保しましょう。
生成AIが高い顧客満足度につながる方法
人間の代替としての多くの利点を提供する一方で、AIは以下の方法で顧客満足度を大幅に向上させることができます:
パーソナライズされた顧客対応
生成AIは、会話をパーソナライズする能力が最も大きな特徴であり、人間の代替となります。AIカスタマーケアのタスクにおいて効率的であるため、データ分析、セグメンテーション、予測分析を活用して顧客のニーズを理解し、個別のフィードバックを提供します。データ分析には購入履歴、人口統計情報、ブラウジングの振る舞いなどが含まれ、検索結果が顧客の関心に合致するという一般的な例が見られます。
顧客のプライバシー侵害への懸念は顧客の間でよく見られます。しかし、事業者はベストプラクティスについての手順を踏み、顧客に情報を提供するよう努めています。そして、政府からの規制も発生しており、データの使用方法、保存方法、その他のアクションについての完全な情報を提供するようになっています。事業者は規制のガイドラインに従い、データの匿名化を維持することで、パーソナライゼーションとプライバシーのバランスを取っています。
複雑な顧客問い合わせの処理
AIは、複雑で技術的な問い合わせの処理を可能にするためにさまざまな技術を活用しています。ナレッジベースの統合は参照用のデータを提供し、意味理解はAIに質問の文脈を案内します。さらに、AIはトラブルシューティングプロセスを利用して問題をステップバイステップで理解するようにします。多言語サポートは地域の言語を理解し、ユーザーの利便性のために詳細な手順を提供します。
技術サポートではAIの使用が一般的です。ソフトウェアのトラブルシューティング、ハードウェアの設定と構成、デバッグ支援の検索、コードの最適化の提案など、同様の例が見られます。また、技術製品に関する特定の情報のクエリに応えるために、製品マニュアルやドキュメンテーションを要約する能力もあります。
ただし、技術的で複雑な問い合わせに対しては、AIと人間の協力の方が単独で取り組むよりも有益です。データベースに存在しない解釈できないまたは新しい問題の場合、人間がより好まれる選択肢です。AIは共感する能力を持っていないため、顧客喪失の場合にはしばしば必要です。また、医療や法律のような産業では、AIの信頼性は完全に考えられない倫理的および法的な微妙な点が存在します。さらに、AIは複雑な状況から学ぶために人間に依存しています。
多言語サポートとグローバルリーチ
未開発地域または高度に開発された地域への拡大を目指す企業や既に拡大している企業は、英語以外の言語を話す人々と直面しなければなりません。各顧客への完全なサポートと引き付けるために、多言語サポートは重要です。AIを活用してクエリのリアルタイム翻訳を行い、即座に希望する回答を提供することができます。適切なトーンとスタイルと組み合わせることで言語の一貫性は顧客の再信頼につながります。予算に応じつつ、ジェネレーティブAIのスケーラブルな能力はタスクをさらに容易にします。
AIと顧客ケアを統合した多言語サポートによって顧客基盤を拡大することは、先述の通り競争上の優位性を与え、グローバルな到達範囲を提供します。アクセシビリティは、異なる年齢層、部門、雇用形態に属するさまざまなカテゴリの顧客の間でも見られます。言語は文化的な価値とも関連しており、単語の正しい解釈が必要です。解釈は、文字通りの翻訳よりも文脈によってほとんど決まります。さらに、AIの学習と適応能力は回答の正確さに貢献します。
事例と成功事例
ジェネレーティブAIを顧客ケアに使用した実際の例で、効率と顧客満足度の測定可能な改善が描かれています:
Google Fiのチャットボット
Google Fiは、チャットボットを使用して顧客にサービスを提供する携帯電話ネットワーク事業者です。問題の解決や請求の問い合わせ、プランの変更のサポートを行います。応答時間が短くなり、チャットボットの導入により人間の従業員の効率が向上しました。Google Fiのチャットボットに対する顧客のフィードバックもポジティブで、素早く正確な回答を高く評価しています。
H&Mのバーチャルアシスタント
H&Mはファッションリテーラーブランドであり、AI顧客ケアとしてバーチャルアシスタントを活用して顧客が服を見つけたり、スタイルに関する質問に答えたりします。バーチャルアシスタントは複数の顧客を同時に処理し、ファッションに関するトピックに即座に回答とおすすめを提供します。ショッピングシーズンでは、人間のアシスタントが空くのを待つ必要がなくなりました。一部のシーズンでは問い合わせが増えるため、人間も疲れて生産性が低下します。個別のファッションアドバイスは顧客に好評であり、満足度と売上が向上しています。
Airbnbのマルチリンガルチャットボット
民泊の世界的なブランドであるAirbnbは、さまざまな地域のサービスを提供しています。翻訳者の必要性をマルチリンガルチャットボットで置き換え、ゲストとホストが予約の問い合わせやサポートの要求を手助けします。複数の言語での簡単で正確な解釈は、Airbnbに完全な世界のマーケットを提供しました。顧客基盤も増え、顧客の信頼を築きました。
NetflixのジェネレーティブAI
NetflixのジェネレーティブAIは、機械学習とデータ分析を活用して新しい映画やテレビ番組を提案するレコメンダーとして機能します。ここで使用されるデータは、プラットフォーム上での以前の視聴、好み、行動です。Netflixの推奨アルゴリズムは、ユーザーの好みに合ったコンテンツを素早く発見するのに役立ちます。顧客満足度は長期の購読維持とコンテンツ消費に表れています。ユーザーを魅了しながら、彼らのニーズと気分に合ったコンテンツを提供します。
結論
ジェネレーティブAIは、24/7のサポート、迅速な問題解決、改善されたおすすめを通じて顧客とのインタラクションを革新し、忠誠心を育むことができます。チャットボットやバーチャルアシスタントは効率と個別化を向上させますが、人間の専門知識とAIを組み合わせたバランスの取れたアプローチが不可欠です。顧客サービスにAIを成功裏に組み込むためには、ユースケースを定義し、予算制約を考慮し、規制上の懸念事項に対処し、堅牢なモニタリングと評価メカニズムを確立する必要があります。人間とAIのこの調和のとれた組み合わせは、顧客サービスにおける人工知能の将来を保証します。
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よくある質問
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