人工知能コールセンターガイド: AI がコンタクトセンターをどのように再形成したか

公開: 2023-10-29

コンタクトセンターにおける人工知能の究極ガイド [AI コールセンター]

AI テクノロジーの進歩により、コールセンターを含む多くのビジネスが変革されました。 AI の人気が高まって以来、コールセンターは、日常業務を自動化し効率を高める AI の機能のおかげで、顧客エクスペリエンスを向上させる機能を開発してきました。

運用コストの削減やエージェントの生産性の向上から、実用的な分析や新しい洞察の提供に至るまで、AI によりコールセンターは顧客エクスペリエンスをカスタマイズできます。

この記事では、コールセンターにおける AI ソリューションの活用方法と、コールセンターにおける AI のメリットについて説明します。

コンタクトセンター AI: 人工知能がコールセンターで長年にわたってどのように進化してきたか

コールセンターのテクノロジーは、顧客サービスを提供するための手紙から、手動および自動電話への移行まで、長年にわたって進化してきました。

電子メールにタグが付けられ、企業に連絡するための別のチャネルを顧客に提供します。電子メールは、仮想エージェントやチャットボットを含むマルチチャネルアクセスへの扉を開きました。さらに最近では、オープン AI 機械学習である ChatGPT により、生成 AI に対する企業や消費者の関心が急速に高まっています。

以下は、コールセンターにおける長年にわたる AI 進化の段階を示しています。

通話ルーティングは手動から自動に移行しました。 現在、AI を活用したシステムは、着信通話を評価し、アルゴリズムを利用して、特定のクエリに対応する最適なエージェントを特定できます。これにより、手動による通話転送が不要になり、待ち時間が短縮され、クライアントは問い合わせに応答するのに最適なエージェントにすぐに接続できるようになります。

人間の対話から仮想エージェントまで。 仮想エージェント、チャットボット、会話型 AI は、自然言語処理 (NLP) および機械学習 (ML) アルゴリズムを使用して、消費者の問い合わせをリアルタイムで理解し、応答できるようになりました。これらの高度なテクノロジーからの応答は即時に行われるため、顧客は保留に何時間も費やす必要がなく、人間のカスタマーサービスエージェントが人間の専門知識を必要とする問い合わせに対応する時間を確保できます。

手動による品質保証から、AI 支援によるレビューや音声分析まで。 以前は、コールセンターのスーパーバイザーは、エージェントの通話記録を聞いて品質保証とパフォーマンスのレビューを行っていました。現在、スーパーバイザーはエージェントの通話記録を手動で評価する必要はありません。 AI を活用した音声分析により、品質保証スコアを確認して生成できます。これにより時間が節約され、偏った品質保証レビューが行われる可能性が低くなります。

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コールセンターにおける AI の未来

AI は、コールセンターで人間のつながりに近い対話を生み出すことを目指しています。 AI をコールセンターに統合することは、人間の知性を補完し、非常に効率を高めるのに役立つだけです。

多くのコールセンターの AI 機能はまだ初期段階にありますが、導入と改善を継続することで、日常業務とデータ収集の自動化、コールセンターデータの分析、サポートサービス担当者の応答時間と品質の向上が広く普及する未来が保証されます。

将来的に、AI が顧客サービスやコールセンターの役割を人間に完全に置き換えることはありませんが、AI はより反復的なタスクを引き受け、コールセンターの効率を向上させることが期待されています。

予測行動ルーティング

予測行動ルーティングは、コールセンターの顧客を特定の顧客性格モデルと照合することで、ランダムな顧客問い合わせをカスタマイズされた顧客サービスエクスペリエンスに変えます。その後、そのモデルを使用して、特定の性格タイプを処理できるエージェントに通話をルーティングします。

電話をかけてきた消費者と応答可能なエージェントの間のやり取りが、双方の生来の傾向とコミュニケーション習慣を注意深く分析することで、自然で良好なものであることが保証されます。予測行動ルーティングソフトウェアは、通話履歴、性格、顧客のコミュニケーションスタイルなどのさまざまな要素を使用して、理想的な発信者の姿を描くことができます。

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最高の顧客エクスペリエンスを実現するためにコールセンターで AI を使用する理由

コールセンターで AI を使用することで最高の顧客エクスペリエンスを提供できる理由はたくさんあります。それらのいくつかを見てみましょう:

顧客体験の向上

顧客サービスは多くの企業にとって大きな差別化要素です。ブランドは、AI を活用したパーソナライゼーションと顧客サービスを通じて、優れた顧客体験を提供し続ける必要があります。

コールセンターの AI は、顧客と従業員の洞察、ストレス予測子、顧客の声に関するイノベーションに関するほぼリアルタイムのフィードバックの提供から、カスタマーエクスペリエンスの向上に必要な可視性をコンタクトセンターに提供するまで、カスタマーエクスペリエンスを強化しています。

シームレスでハイパーパーソナライズされた AI を活用したエクスペリエンスは、顧客に大きな変化をもたらす可能性があります。 AI で強化されたコールセンターにより、人間のエージェントはインテリジェントなリアルタイムの意思決定を行うことができ、それを利用して次の適切な行動方針を決定できます。 AI は消費者エクスペリエンスを向上させるだけでなく、従業員の日常生活をより生産的で面白く、個人的に充実したものにします。

会話型 AI チャットボット

多くの企業が、AI を利用したメッセージングを大量に導入しています。 AI により、コールセンターはメッセージチャネルでの大規模なディスカッションを完全または部分的に自動化できます。

Liveperson の世論調査によると、顧客の 75% がメッセージングを提供する企業により多くのお金を費やしていると回答しており、消費者が AI を活用したカスタマーサポートの利用に慣れてきていることがわかります。会話型 AI により、ビジネスコールセンターのエージェントは、反復的なタスクを自動化しながら、より魅力的で複雑な問題に時間と労力を集中させることができます。

コールセンターにおけるパンデミックと AI

2020 年は多くの企業にとって混乱の年であり、顧客体験の世界が永遠に変わった年でした。パンデミックにより、コールセンターの再発明が可能になりました。コールセンターはオフィス内のコールセンターからホームオフィスに移行する必要がありました。

多くの企業が完全リモートワークへの切り替えを余儀なくされましたが、AI のおかげで企業は事業を継続できました。コールセンターのリーダーは、従業員のエンパワーメントのために内部および外部のデータを収集し、スタッフ、顧客の健康、ブランドの評判を維持するためのカスタマーエクスペリエンスにおける競争上の優位性を確立するために、予測分析などの AI ベースのソリューションに注目しました。

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コールセンターでの IVR の使用

IVR (Interactive Voice Response) は、顧客がコールセンターで会話型音声エージェントと対話できるようにするテクノロジーです。 IVR は、導入当初はカスタマーエクスペリエンスを向上させるためにあまり成果を上げていませんでしたが、コールセンターエージェントの時間を大幅に節約しました。

それ以来、コールセンターでの IVR の使用方法は AI によって大きく変わりました。 AI 対応 IVR は、消費者の問い合わせに正確でより具体的な情報を提供できるようになりました。 AI を活用した IVR は、これまで答えられなかった顧客の質問に答えます。

リアルタイムの応答と提案

AI により、コールセンターは顧客を保留にするのではなく、大量の顧客にリアルタイムで対応できるようになります。 AI は、ディスカッションの進行状況に関するリアルタイムのフィードバックを提供したり、トレーニング中のコールセンターエージェントやカスタマーサービスの初心者向けに難しい質問に対する答えを得るために知識ソースを検索したりすることもできます。

これにより、ベストプラクティスが改善され、顧客との通話の品質が長期的に向上し、顧客の不満率が低下します。また、このテクノロジーを使用して、企業標準への準拠についてのディスカッションを監視し、会話が意図したパスから逸脱し、介入や追加のアクションが必要になる可能性がある場合にコールエージェントに通知することもできます。

顧客の行動を理解する

AI は、コールセンターが顧客の行動を特定して理解するのに役立ちます。顧客の行動を理解することで、新たな顧客ニーズに関するベストプラクティスを迅速に確立できるようになります。

さらに、AI は包括的な消費者データと行動プロファイルへのアクセスを提供します。コールセンターのエージェントは、この情報を使用して、消費者の要求を予測して、顧客維持やその他すべての顧客とのやり取りに対するアプローチを即座に変更できます。

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セルフサービスおよび仮想カスタマーアシスタント

AI は、人間のエージェントが必要だった消費者のやり取りを自動化することで、人間の関与の必要性を排除します。これにより、注文、アカウント残高の確認、請求書の個別支払いなどのセルフサービスが容易になります。「セルフサービス」に分類される日常的な問い合わせやその他の重要なやり取りを AI に任せることができます。

将来的には、AI がより実質的なセルフサービスの自動化を実現する可能性があり、AI が顧客とのやり取りを適切に自動化できるかどうかは、信頼できるデータを持っているかどうかにかかっています。

AI を使用した通話ルーティングの向上

AI は、どのエージェントを通話に参加させるかを決定するプロセスを加速させています。 AI はコールルーティングシステムを使用して、顧客プロファイルと、顧客を支援するのに適したエージェントを組み合わせます。コールセンターソフトウェアは、インテリジェントなコールルーティングシステムと自己学習アルゴリズムを使用して、顧客の性格モデル、通話履歴、行動データを分析できるようになりました。次に、その情報に基づいて通話を最も効果的に処理する方法を決定し、可能な場合はチャットボットをサポートするための単純な日常的なリクエストを送信し、リクエストが人間の介入を必要とするほど複雑な場合にのみ、通話をライブエージェントにルーティングします。