人工知能
AI がカスタマー エクスペリエンスを向上させる 6 つの方法
AI はカスタマー エクスペリエンスを根本から変えつつあり、カスタマー ジャーニー全体で、インサイトをアクションへとつなげています。
Sydney Scott
AI 担当編集ストラテジスト
Workday
カスタマー エクスペリエンスは、企業が他社との差別化を図るための最も明確な方法のひとつです。そして今、人工知能 (AI) は、そうしたエクスペリエンスの構築や提供における基準をさらに引き上げています。
IBM 社の報告によると、エグゼクティブの 62% が、生成 AI はカスタマー エクスペリエンスの設計を根本から再構築すると信じており、その変革の中心にはパーソナライゼーションがあると考えています。
しかし、カスタマー エクスペリエンスにおける AI の真の可能性は、単一のユース ケースにとどまるものではありません。それは、カスタマー ジャーニー全体において顧客のサインを結びつけ、あらゆるタッチポイントでよりスマートな意思決定へと変えていく力です。
エグゼクティブの 62% が、生成 AI はカスタマー エクスペリエンスの設計方法を根本的に変えると述べています。
レポート
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カスタマー エクスペリエンスにおける AI とは
カスタマー エクスペリエンスにおける AI は、AI エージェントや LLM などの AI ツールを通して、カスタマー ジャーニーをパーソナライズし改善します。かつては最先端のテクノロジーだったものが、すでにカスタマー エクスペリエンス戦略に欠かせない重要な要素となっています。
PwC 社の報告によると、ほぼ 90% の企業が、顧客対応部門において、AI を活用した顧客サービスやマーケティングなどをすでに導入しています。こうしたトレンドは、企業があらゆる顧客とのやり取りから学べることを拡大し、さらに、得られたインサイトを業務に反映させるスピードも加速させています。企業は AI を以下のように活用しています。
顧客の好みや行動に基づいて、提案、オファー、およびコミュニケーションをパーソナライズする
顧客のニーズを早期に予測し、プロアクティブなアウトリーチの機会を特定する
インテリジェントなセルフサービス エクスペリエンスを推進し、よくある質問を迅速に解決する
顧客サービス チームに対し、顧客とのやり取りの最中に、リアルタイムのガイダンスと顧客に関する適切なコンテキストを提供する
顧客とのやり取りやフィードバックを分析し、トレンド、繰り返し発生する問題、改善の機会を明らかにする
これらの活用事例は総じて、カスタマー エクスペリエンスにおけるより広範な変化を示しています。かつては個々のやり取り、チャネル、またはチーム内だけにとどまっていた情報が、今では、企業が顧客との関係を構築し、社員をサポートし、ビジネス全体でより優れた意思決定を行うための指針として役立てられています。
AI がカスタマー エクスペリエンスにもたらす 6 つのメリット
AI を活用したカスタマー エクスペリエンスは、チャットボットや自動化の領域をはるかに超えています。企業は AI を活用して、顧客行動に関する理解を深め、社員にリアルタイムのインサイトを提供するとともに、顧客対応部門全体において、より迅速で情報に基づいた意思決定を実現しています。
AI がカスタマー エクスペリエンスを向上させる主な 6 つの方法は以下の通りです。
1.大規模にエクスペリエンスをパーソナライズする
顧客は、自分のニーズや好み、そしてこれまでの履歴を反映したやり取りを期待しています。一般的な提案をされたり、すでに共有した情報の提供を再度求められたりすると、すぐに摩擦が生じます。
AI を活用することで、企業は顧客データを分析し、得られたインサイトに基づいて、より関連性が高くタイムリーだと感じられるエクスペリエンスをカスタマイズできるようになります。例を以下に示します。
行動に基づいて製品、サービス、またはコンテンツを提案する
顧客の好みに合わせてオファーやコミュニケーションをカスタマイズする
時間とともに変化するニーズに合わせて、パーソナライズされたやり取りを適用する
カスタマー ジャーニー全体にわたってパーソナライゼーションを適用することで、企業は、よりつながりがあり、応答性の高いエクスペリエンスを大規模に創出できます。
2.顧客のニーズを早期に予測する
顧客が連絡をしてくる前には、通常、初期段階において何らかの警告サインが現れます。具体的には、製品の利用頻度の低下、ヘルプ コンテンツの度重なる閲覧、オンボーディングの遅れ、あるいはサポート リクエストの増加などが挙げられます。AI は、チームがこれらのパターンを特定し、より迅速に対処できるよう、以下のようにサポートします。
注意が必要なアカウントにフラグを付ける
タイムリーなリソースやアウトリーチを提案する
小さな問題が大きな問題に発展するのを防ぐ
早い段階で状況を把握することで、チームはよりプロアクティブなサポートを提供でき、顧客の不満が高まる前に関係を強化することができます。
顧客は、どのチームやチャネルを利用するかに関わらず、これまでのやり取りが次の対応に引き継がれていることを期待しています。
3.カスタマー ジャーニーをつなぐ
カスタマー ジャーニーは、多くの場合、マーケティング、営業、サービス、アカウント管理にまたがります。しかし顧客は、どのチームやチャネルを利用するかに関わらず、これまでのやり取りが次の対応に引き継がれていることを期待しています。
AI はカスタマー ジャーニー全体を通じて情報をつなぐことができるため、チームは以下のようなことが可能になります。
顧客のコンテキストをひとつのやり取りから次のやり取りへと引き継ぐ
サービス上の課題を、今後のアウトリーチに反映させる
顧客が同じ情報を繰り返し提供する必要性を減らす
この継続性により、企業はタッチポイントでより一貫したエクスペリエンスを提供し、それぞれのやり取りをより情報に基づいたものにすることができます。
4.社員により良いコンテキストを与える
社員は、適切なタイミングで適切な情報を得られると、より良い意思決定ができるようになります。しかし、顧客の詳細は、CRM システム、サポート プラットフォーム、ナレッジ ベース、その他のツールに分散していることが少なくありません。
AI はそうしたコンテキストを集約し、以下のことを行うことで社員をサポートします。
これまでの会話を要約する
未解決の課題を可視化する
関連するナレッジ記事や、次のステップを提案する
このように人間と AI のコラボレーションにより、社員はシステム間で検索する時間を減らし、顧客との会話により多くの時間を費やし、より迅速かつ自信を持って対応できるようになります。
5.高品質なサービスを拡大する
顧客の需要は、新製品の発売、繁忙期、サービスの中断時に急激に高まります。サポート チームの体制が逼迫すると、スピードや質が低下する恐れがあります。
AI は、企業が変動する需要を管理できるよう、以下のようにサポートします。
よくある質問に回答する
リクエストを適切なチームに転送する
影響度の高い案件を優先する
社員が会話を始める前に情報を収集する
これにより、社員は人間の判断が最も重要となる複雑な問題に集中でき、企業は迅速かつ一貫したサービスを維持できるようになります。
6.会話からインサイトを導く
すべての顧客との会話では、何がうまくいっているのか、どこで摩擦が生じているのか、そして次に顧客が何を必要としているのかといったことに関するサインが現れます。しかし、電話、メール、調査、チャット、サポート案件など、あらゆるチャネルでフィードバックが増加すると、膨大なデータ量を手作業で管理するのは困難になります。
AI を活用したセンチメント分析により、企業は以下のような取り組みが可能になります。
繰り返し発生する顧客の不満を特定する
センチメントの変化を追跡する
大量のやり取りの中で浮かび上がる問題を検知する
得られたインサイトを、製品、サービス、そしてカスタマー ジャーニーの改善に活かすことで、企業は、繰り返される問題が他の顧客に影響を及ぼす前に、その問題に対処できるようになります。
AI をうまく活用すれば、継続的な改善のサイクルが生まれ、それぞれのやり取りが学びと向上の機会となります。
AI を活用したカスタマー エクスペリエンスの構築
カスタマー エクスペリエンスは、顧客が企業と交わすあらゆるやり取りによって形作られます。カスタマー エクスペリエンスを改善するには、企業は一つひとつの瞬間を一連のつながったジャーニーとして捉え、新たに発生するニーズを理解し、社員が自信を持って対応できるようコンテキストを共有する必要があります。
AI はそれを大規模に実現します。AI を活用することで、企業はカスタマー ジャーニー全体を通して顧客が発するサインから、よりパーソナルでタイムリーなエクスペリエンス、迅速な解決、そしてビジネス全体におけるより良い意思決定を導くことができます。
AI をうまく活用すれば、継続的な改善のサイクルが生まれ、それぞれのやり取りが学びと向上の機会となります。人間の判断と共感を、最も重要な領域の中心に据えることで、企業はより関連性があり、応答性が高く、価値あるカスタマー エクスペリエンスを創り出すことができます。
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