「コールセンターがAIを活用してエージェントと顧客に時間を解放する7つの方法」

「AIを駆使し、顧客とエージェントの時間を解放する７つの方法」

CCW Digitalの調査によれば、コンタクトセンターの62％にものぼる企業が自動化とAIへの投資を検討しています。同時に、多くの消費者は自己サービスやチャットボットとの対話を望んでおり、特に待ち時間を省くことができる場合は積極的に利用します。これにより、コンタクトセンターリーダーにはさまざまなテクノロジーを探索し、目標に最も適したものを見つけ、顧客のニーズに応える絶好の機会が提供されています。

インターネットの前に根ざすコールセンター業界は、AIベースのイノベーションを取り入れる際に独自の課題に直面しています。特に、機密情報を扱うチームにとってはこれが当てはまります。これらのタスクをボットに委任するかどうかを決定するのは難しい選択です。それでも、新しい自動化技術を迅速に受け入れる企業は、競合他社よりも生産性が著しく向上する可能性が高いでしょう。

続けて、コンタクトセンターに特化したAIアプリケーションを探求しましょう。これらの技術を賢く活用すると、エージェントと顧客の時間を節約するだけでなく、業務全体の効率を向上させることもできます。

AIボイスボット

人間のエージェントにすばやく丁寧にすべての通話に応えることを前提とするのは非常に大変です。そのため、多くのチームは洗練された対話型AIソリューションを活用し、顧客を理解し、自然な会話を行うことができるボットに頼るようになっています。これらのボットはFAQや基本的なタスクを処理し、複雑な問題に対応するためにエージェントの時間を確保します。

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顧客との会話をAIボットに任せることは初めは恐ろしく思えるかもしれませんが、これが役立つ場面は数多く存在します。なにしろ、コールセンター業界で最初に導入されたのはIVR（インタラクティブボイスレスポンス）であり、その設定にAIボットを組み込むのはその発展の一環です。

さらに、AIの機能は従来のIVRシステムと統合することができ、電話のキーパッドを通じてセルフサービスのオプションを提供することができます。生じるピーク時には、顧客は人間の対応者を待つ代わりにAIボットからの迅速な返答を好むことがしばしばあります。

音声およびテキスト認識

AIによるテキスト読み上げ（TTS）および音声からテキストへの変換（STT）の機能を組み込むことで、コンタクトセンターの柔軟性を大幅に向上させることができます。これらの技術により、音声とテキストの間での自動かつリアルタイムな変換が可能となり、さまざまな応用が可能です。

たとえば、エージェントは動的に更新されるスクリプトを使用して調査を実施することができます。システムはこのスクリプトを呼び出し元に向かって読み上げ、事前に録音されたメッセージの必要性をなくします。同様に、STT技術により、エージェントの手作業での入力を必要とせず、顧客の通話を効率的に文字起こしすることが可能となります。これにより、時間の節約だけでなく、顧客の行動や好みに関する詳細な分析も可能になります。

感情とトーンの分析

通話の録音の転写テキストは、AIが各顧客の好みを理解するための貴重なデータを提供しますが、会話の感情的なニュアンスを捉えることはできません。これが感情分析の重要性です。これらのシステムは音声録音にアクセスし、通話の成功や失敗に寄与する手がかりを特定するために機械学習を利用します。時間とともに、AIはより良い推奨を提供するようになります。例えば、コールセンタースクリプトの調整を提案したり、個々の顧客のニーズや好みに合わせて製品やサービスを提案したりすることができます。これにより、顧客満足度とコールセンターの効率の両方が向上します。

さらに、音声録音を審査し、感情的な手がかりだけでなく、虚偽の兆候も検出するAIベースの嘘発見器も存在します。これは情報の真正性を検証することが重要なシナリオで特に役立ちます。

音声生体認証

コールセンターのオペレーションにおいて、発信者の正体を確認することはセキュリティ上とても重要ですが、手動で行うと煩雑になります。AIにより、自動化された音声認識による迅速で安全な確認プロセスを提供します。

この技術は、顧客の声を迅速に識別し、既存のサンプルと照合することで、パターンを素早く検出します。この迅速なプロセスにより、詐欺や個人情報の盗用のリスクが低減されるだけでなく、マルチファクタ認証プロセスも向上します。さらに重要なことは、手動の確認作業を省くことでエージェントの時間を節約し、セキュリティを損なうことなく顧客対応をスピードアップする点です。

自動チケットルーティング

自動チケットルーティングは、顧客の問い合わせを最適な部署やエージェントに適切に分類して案内する仕組みです。例えば、請求に関する問い合わせはAIによって自動的に請求部門にルーティングされ、技術サポートに関する問い合わせは直接技術サポートチームに送られます。正確な分類は、顧客の要件の内容に基づいており、キーワードや問い合わせの性質などから識別されます。

このアプローチにより、顧客は異なる部署間で複数回の転送を受ける必要がなくなり、待ち時間やイライラが大幅に軽減されます。これにより、コールセンターの作業フローがより整理され、ミスルーティングされたコールを回避し、生産性を向上させることができます。

AIによる強化トレーニング

人工知能はエージェントにカスタマイズされたトレーニングを提供することができます。このアプローチでは、エージェント自身のパフォーマンス指標や顧客のフィードバックから得られるデータ駆動の洞察を活用し、特定の改善領域を対象にしたトレーニングプログラムをカスタマイズします。例えば、エージェントが常に返答の速さに関するフィードバックを受ける場合、AIシステムは彼らの時間管理スキルの向上に焦点を当てることができます。

さらにAIは、エージェントが頻繁に対応する問い合わせの種類を分析し、それらの特定の領域で専門的なトレーニングを提供することができます。この手法により、トレーニングが関連性が高く、効果的であり、各エージェントの個々の強みと弱点に合わせてスキルを磨きます。これにより、より有能で自信のある労働力が形成され、顧客のニーズにより効果的に対応することができます。

エージェントのリアルタイム支援

AIシステムは顧客との実際の対話中に会話をリアルタイムで分析し、エージェントに顧客の問い合わせに関連する提案、情報、および解決策を即座に提供することができます。例えば、顧客が特定の製品の問題について話している場合、AIシステムはエージェントに最も関連性の高いトラブルシューティングガイドをすぐに表示することができ、迅速かつ的確な対応が可能となります。

さらに、エージェントが特に複雑な質問に遭遇した場合、AIシステムは最も効果的な質問の方法を案内したり、より専門的な部署やエキスパートにコールを転送することを提案することもできます。

また、このアプローチは、顧客の履歴と現在の会話に基づいて関連するクロスセルやアップセルの機会を提案することもできます。これにより、即時の問題解決だけでなく、顧客のエンゲージメントも向上させることができます。

結論

コールセンターにAIを導入することはまだ必須ではないかもしれませんが、その方向に進むことは競争力を大幅に向上させる可能性があります。適切かつ慎重に実施されたコンタクトセンターアイの自動化は、クエリの解決をより迅速かつ生産的に行い、スクリプトだけでは対応できない創造的思考を必要とするより要求の高いタスクに集中することができる労働力を可能にします。

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