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Dynamics 365

顧客サービスにおける AI

顧客サービスにおける AI の成長傾向と、組織がインテリジェントなテクノロジを使用してコストを削減しながら顧客エクスペリエンスをパーソナライズする方法について説明します。
詳細情報

AI 搭載の顧客サービスとは何ですか?

AI で強化された顧客サービスは、自然言語処理 (NLP)、機械学習、デジタル アシスタントなどの AI テクノロジとツールを使用して顧客エクスペリエンスを向上し、運用を効率化することです。

AI は人を置き換えるのではなく、顧客サービス チームと連携して反復的なタスクを自動化し、インテリジェントなサポートを提供します。顧客サービスにおける AI は、チームが複雑で高価値なタスクに集中する時間を増やし、インタラクションをパーソナライズし、問題を解決し、満足度を高めるために必要な分析情報を生成します。

重要なポイント

  • AI で強化された顧客サービスは、AI テクノロジを使用して反復的なタスクを自動化し、インテリジェントなサポートを提供することで、組織がより効率的でパーソナライズされたサービスを提供できるようにします。
  • 顧客サービスを変革する AI テクノロジには、NLP、機械学習、予測分析、感情分析などがあります。
  • 一般的な AI 搭載顧客サービス ツールには、チャットボット、仮想アシスタント、音声 AI アシスタント、自動チケット発行システム、AI エージェント、顧客サービス分析などがあります。
  • 顧客サービスに AI を実装するための手順には、ビジネス ニーズの評価、インフラとデータの準備、適切な AI テクノロジの選択、チームのトレーニング、パフォーマンスの監視などがあります。
  • AI を導入する際の課題には、セキュリティ リスク、統合の問題、パーソナル化の欠如、信頼性の限界、AI ツールへの抵抗、責任ある AI に関する懸念などがあります。
  • AI 搭載の顧客サービスの実例では、ハイブリッド顧客サポート ソリューション、自動化されたワークフロー、AI エージェントのメリットが強調されています。
  • AI 顧客サービスの将来の傾向には、NLP、感情 AI、ハイパー パーソナル化、没入型エクスペリエンスの進展などがあります。

顧客サービスにおける AI のメリット

顧客サービスにおける AI は、組織が効率的にプロアクティブでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立つ次のようなメリットを提供します:

  • 効率と生産性を向上します。サービス チームが AI を活用すると、より効率的かつ迅速に作業できることができるようになります。たとえば、顧客サービスにおける AI チャットボットは顧客からの基本的な質問にすばやく回答します。自動化されたワークフローは繰り返しのタスクをなくし、人為的なエラーを最小限に抑えます。

  • 応答時間を短縮します。顧客は顧客向けのセルフサービス ツールを使用することで、即座に応答を受け取り、長い待ち時間を解消します。セルフサービス ツールで顧客の特定の質問や懸念が解決できない場合、顧客はインテリジェント ルーティング システムで適切なライブ担当者に迅速につながります。つながると、担当者は解決を迅速化するために必要な AI 生成の分析情報と推奨事項にアクセスできます。

  • プロアクティブでパーソナライズされたエクスペリエンスをサポートします。AI は顧客データと過去のやり取りを分析して、コール センターの代表者、フィールド サービスの技術者、顧客に対応するその他の従業員にそれぞれの顧客に固有のニーズに関する分析情報と、次の最適な行動に関する提案を提供します。AI を使用して顧客体験全体のカスタマー ケアを改善すると、顧客との関係とロイヤルティを強化できます。

  • 業務を最適化します。AI はワークフローを合理化します。また、顧客と従業員が顧客の質問に答えて問題を解決するために必要な情報に迅速にアクセスできるようにすることで、リソースの割り当ての効率化に貢献します。また、AI はサービスに関するどの問い合わせがセルフサービス ツールに最適で、どの問い合わせに人間の介入が必要かを判断し、コストのかかるエスカレーションを最小限に抑えます。

  • いつでも利用可能なサポートを提供します。顧客サービスにおける AI チャットボットで、顧客はいつでもどこでも迅速なサービスを受けることができます。このような利便性は、組織が高ボリュームのサポートを効果的に管理し、コストを削減するのに役立ちます。

  • 従業員の燃え尽き症候群と離職を減らすのに役立ちます。AI を使用すると、顧客サービスとサポート チームは共感、クリエイティブな問題解決、クリティカル シンキングを必要とするタスクなど、意味のある充実した作業を行える時間を増やします。燃え尽き症候群と離職が減少するため、組織は新しい従業員の採用とトレーニングを繰り返すことによるコストを節約できます。

顧客サービスにおける AI の仕組み

AI や他の高度なテクノロジで顧客サービスとは何か、および それによってできることがどのように変化しているかを次に示します:

  • NLP を使用すると、AI システムは人間の言語を自然に理解および解釈し、それに応答できるため、人と AI を利用したインターフェイス間の対話がより直感的で魅力的になります。

  • 機械学習アルゴリズムは、膨大な量の顧客データとやり取りのパターンを分析して識別し、AI ツールがより正確で関連性の高い応答を提供できるようにする方法を時間の経過と共に学習します。

  • 予測分析は、履歴データを使用して顧客のニーズと好みを予測し、顧客サービス チームが推奨事項をカスタマイズし、発生する前に潜在的な問題に積極的に対処できるようにします。

  • 感情分析は、メール、チャット、アンケート、SNS から分析情報を収集し、組織が顧客の懸念、苦情、ブランドに対する印象をより深く理解し、適切に対応できるようにします。

  • 生成 AI は、トレーニング対象のデータに基づいてテキスト、画像、ビデオなどの新しいコンテンツを作成する AI の一種です。顧客サービスへの応用として、顧客との通話中にメモを自動的に取ることでコールセンターの生産性を向上し、重要なアクション項目を含む詳細な通話要約を提供することなどがあります。

一般的に使用される AI 搭載の顧客サービス ツール

組織は顧客サービス業務を強化するために、以下のような多くの AI ツールを使用しています:

  • チャットボットと仮想アシスタントは、NLP と機械学習を使用して顧客にリアルタイムの支援を提供するセルフサービス ツールです。顧客サービスの AI チャットボットは、単純で簡単な質問を理解し、定義済みのスクリプトを使用して回答します。対照的に、仮想アシスタントは顧客が予約をスケジュールしたり、トランザクションを処理したりするなどの複雑なタスクを支援できます。また、各顧客のニーズに合わせてパーソナライズされた会話を行うことができます。

  • 音声 AI アシスタントは、音声認識テクノロジを使用して、人間の介入を必要とせずに電話ベースの問い合わせを 24 時間効率的に処理します。会話、質問への回答、タスクの実行を通して、パーソナライズされたサポートを提供して待ち時間を短縮します。

  • インテリジェントなチケット発行システムは、各顧客の現在のニーズ、やり取りの履歴、統計情報に基づいてサポート チケットを分類、優先順位付け、ルーティングすることで顧客サポートを合理化します。インテリジェントなチケット発行システムは顧客を次の利用可能なエージェントにルーティングするのではなく、専門知識とワークロードに基づいて顧客をエージェントに自動的にルーティングし、問い合わせの分散を最適化し、問題解決を迅速化します。

  • AI エージェントは、顧客とライブ担当者にリアルタイムの支援を提供することで、生産性と顧客満足度を向上します。たとえば、AI 搭載のナレッジベースは、顧客のよくある質問に対する回答をすばやく提供し、人間のサポートの必要性を減少します。また、AI ツールはライブ担当者がコンテキストと履歴に基づいて顧客に応答できるように支援する提案を生成します。

  • 自律型 AI エージェントは、個人、チーム、部門の代わりに業務を行い、ビジネス プロセスを実行および調整します。この例としては、ケース ライフサイクル全体で重要なタスクを自動化するケース管理エージェントや、変化する作業日の条件に基づいてフィールド技術者のスケジュールを最適化する業務スケジュール エージェントなどがあります。

    Dynamics 365 Customer Service のケース管理エージェントの利用を開始しましょう。

  • 顧客サービス分析ツールは NLP、機械学習、予測分析を使用して、生涯価値やチャーン リスクなどの顧客分析情報を生成します。この情報を使用して、戦略的なデータに基づく意思決定を行うことができます。

顧客サービスにおける AI の実装手順

顧客サービス業務に AI を成功裏に実装するには、次の手順を実行します:

  1. ビジネス ニーズと目標を評価します。顧客サービスの課題を特定し、AI が最も価値を提供できる領域を判断します。ヘルプ デスク ソフトウェアだけをモダン化するか、または一連の顧客サービス ソフトウェア全体をモダン化するかを選択できます。

  2. インフラストラクチャとデータを準備します。組織に AI 実装をサポートするために必要なインフラ (データ ストレージや処理能力など) が備わっていることを確認します。また、データがクリーンで整理され、AI 分析の準備が整っていることを確認します。

  3. 適切な AI テクノロジを選択します。ニーズと目標にぴったりで、既存のCRM、ERP、その他のシステムと統合できる AI ソリューションを選択することで、統一されたエクスペリエンスを提供できるようにします。

  4. チームのトレーニング:メリットを最大化するために、AI ツールの使用方法に関する包括的なトレーニングを顧客サービス チームに提供します。

  5. AI モデルをトレーニングします。過去のやり取りから学んで時間の経過とともに改善されるように、AI モデルを継続的に調整して更新します。

  6. パフォーマンスを監視し、最適化します。顧客やエージェントからのフィードバックを収集するなどして、AI ソリューションのパフォーマンスを継続的に監視します。効率と効果を向上するために、必要に応じて調整します。

  7. ベスト プラクティスに従います。AI の計画と実装の過程で、データ プライバシーやセキュリティ対策などのベスト プラクティスを維持します。

顧客サービスにおける AI を実装するときの 6 つのよくある課題

ここでは、6 つの一般的な課題とそれを克服する方法を紹介します。

  1. セキュリティとデータのプライバシーに関するリスク
    課題:AI システムは機密性の高い顧客データ扱うため、サイバー脅威のターゲットになり、プライバシーに関する懸念が高まります。
    解決策:堅牢な暗号化、厳格なアクセス制御、データ保護規則への準拠を実装します。顧客にデータ使用ポリシーについて通知し、オプトアウトの選択肢を提供します。

  2. 既存システムとの統合
    課題:AI ツールは大抵、既存の CRM、ERP、コンタクト センター プラットフォームと共に動作する必要があるため、技術的に複雑になります。
    解決策:オープン API で AI ソリューションを使用し、既存の技術スタックとの互換性を確保します。IT チームと協力して、混乱を最小限に抑える段階的な AI 導入戦略を策定します。

  3. パーソナル化の欠如
    課題:AI で強化されたやり取りは、あまりパーソナルでないように感じられる可能性があり、よりカスタマイズされたエクスペリエンスを期待する顧客が不満を感じる恐れがあります。
    解決策:顧客の履歴、好み、過去のやり取りに基づいてトレーニングされた AI モデルを使用して、パーソナライズおよびコンテキスト化された応答を提供します。

  4. 信頼性の限界
    課題:AI デジタル アシスタントでは、顧客からの複雑でマルチパートな問い合わせを処理するのが難しい場合があり、結果として不適切または不完全な応答を提供して顧客を失望させる可能性があります。
    解決策:AI が反復的なクエリを処理し、複雑なケースをライブ担当者にエスカレートするハイブリッド サポート モデルを実装します。ナレッジ ベースを定期的に更新し、実際の顧客とのやり取りに基づいて AI を継続的にトレーニングして、コンテキストの解釈を向上します。

  5. AI ツールの使用に対する抵抗
    課題:従業員によっては AI テクノロジの導入が遅く、顧客によっては人間のサポートを好む場合があります。
    解決策:従業員に適切なトレーニングを提供し、AI のメリットを明確に示します。顧客とのやり取りを自然で役立つものにし、必要な場合はライブ担当者にスムーズに移行できるようにします。

  6. 責任ある AI に関する懸念
    課題:AI モデルはトレーニング データからバイアスを継承する可能性があるため、顧客に不公平または一貫性のない対応をする可能性があります。
    解決策:トレーニングのための多様なデータ セットを確保し、バイアスの検出と軽減のために公平性監査を実装します。AI による意思決定や行動に対する明確で理解しやすい説明を提供する、説明可能な AI (XAI) 手法を使用します。

AI 搭載の顧客サービスの実例

多くの組織が AI を活用して顧客エクスペリエンスを変革しています。以下は、いくつかの実際の成功事例です:

  • ある世界的な製造会社は、年間 6 億件を超えるテクニカル サポート連絡先を処理しており、AI を使用して顧客サポートを改善したいと考えていました。同社は、顧客が迅速にトラブルシューティングして問題を解決できるセルフサービスの会話インターフェースを使用して、顧客のエンゲージメントを高める仮想アシスタントを導入しました。アシスタントは必要に応じて、顧客をコンタクト センターのライブ担当者にスムーズに転送し、固有の問題に関する貴重なコンテキスト情報を提供します。
    重要なポイント:ハイブリッド サポート ソリューションを使用すると、顧客の応答時間と問題解決にかかる時間を短縮できます。

  • 英国の大手の金融サービス機関は、年間 5,000 万を超える顧客とのやり取りの管理を効率化しようとしました。その銀行は、複数の既存システムを 1 つの直感的な顧客エンゲージメント プラットフォームに統合しました。このプラットフォームにより、顧客データの全体像の集約、すべての部門での予約の自動化、年間数百万ドルのソフトウェア コスト削減を実現しました。
    重要なポイント:デジタル ツールでサービス チームを強化すると、組織が高速でパーソナライズされたサービスに対する顧客の期待に応えられるように支援できるため、顧客維持率が向上します。

  • あるグローバルなテクノロジ企業は、顧客にプレミア サポート チームへの迅速なアクセスを提供すると同時に、担当者の反復的なタスクを合理化および自動化したいと考えていました。その企業は、顧客が 9 つの異なる言語で 24 時間体制で担当者とコミュニケーションを取ることができ、さらにサービス担当者が顧客の問題に最適な解決策を特定するのに必要な分析情報を提供する AI エージェントを導入しました。Premier サポート チームの平均処理時間は 20% 短縮され、生産性は 15% 向上しました。
    重要なポイント:AI は、無料サービス担当者が反復的なタスクを行うことなく顧客の問題の解決に集中できるように支援します。

顧客サービスにおける AI の進化

新しいテクノロジの進展は、ビジネスにおける AI の導入を推進し続けます。顧客サービス組織は、次のような新たな AI テクノロジと傾向から競争優位性を得る組織の一つとなります:

  • 高度な NLP:NLP の継続的な進歩により、AI システムと顧客のコミュニケーションをより高度で人間に近いものにすることができます。

  • 感情 AI:AI システムによる人間の感情の認識、シミュレーション、対応が向上し、AI 搭載の顧客サービスとサポート ツールはより大きな共感を表現できるようになります。

  • ハイパー パーソナル化:AI システムは引き続き高度なデータ分析手法を使用して、個々の顧客の行動や好みを理解します。これらのシステムはより深い分析情報により、これまで以上にパーソナライズされたエクスペリエンスを創出できるようになります。

  • 他の革新的なテクノロジとの統合:AI システムはモノのインターネット (IoT) デバイスとますます統合され、積極的な顧客サポートを提供します。また、拡張現実 (AR) および仮想現実 (VR) テクノロジと接続し、没入型エクスペリエンスを創出します。
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AI を活用して顧客サービスを変革する方法の詳細情報をご覧ください

  1.
眼鏡をかけた男性と顎に手を当てている女性が互いを見ている。
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よく寄せられる質問

  • 顧客サービスのための AI は、チャットボット、仮想アシスタント、予測分析などの AI テクノロジの使用によって顧客とのやり取りを自動化し、パーソナライズすることを指します。AI は、従来の顧客サービス手法を補完することで、効率の向上、応答時間の短縮、満足度の向上を実現します。
  • AI は従来の顧客サービス手法を置き換えるのではなく、それを補完します。AI は反復的なタスクや問い合わせを処理することで、人間がより複雑で価値の高いやり取りに集中できるようにします。AI はリアルタイムの応答、パーソナライズされた提案、24 時間体制のサポートを提供することで、全体的な顧客サービス エクスペリエンスを向上します。
  • 今後の顧客サービスにおける AI では、自然言語処理 (NLP)、感情 AI、ハイパー パーソナル化、IoT デバイスとの統合などの進展が期待されます。これらの進展により、より自然で共感的な顧客とやり取り、顧客のニーズを積極的に特定して処理する予測サービスが実現します。
  • 組織は AI を使用して反復的なタスクの自動化、応答時間の短縮、エクスペリエンスのパーソナライズを行うことで、顧客サービスを変革します。また、組織は AI を使用してより高いボリュームの顧客の問い合わせをより効率的に処理し、プロアクティブなサポートを提供し、より強固な関係を築きます。
  • 顧客サービスにおける AI の例として、NLP と機械学習を使用して顧客と人間のような会話を行う AI 搭載のチャットボットがあります。チャットボットはよくある質問への回答、予約のスケジュール、関連情報の提供などをリアルタイムで行うことで、ライブ担当者の負担を軽減し、全体的な顧客エクスペリエンスを向上します。また、必要な場合は複雑な問題をライブ担当者にエスカレーションすることもできます。

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