AIベースのツールがeコマースをどのように改善するか

あなたは尋ねるかもしれません：人工知能（AI）とAIベースのツールはカスタマーエクスペリエンス（CX）と何の関係がありますか？

内容は次のとおりです。どのテクノロジーがカスタマーエクスペリエンスを最も向上させるかを尋ねられたとき、セールスおよびマーケティングリーダーの34％は、AIが最大のゲームチェンジャーであると信じています。 さらに、世界の消費者の73％は、AIが生活を楽にするのであれば、AIを使用するビジネスにオープンであると述べています。

これらの統計（および数百以上）から、AIがここにとどまっていることは明らかです。 AIは、在庫管理、製品設計、マーケティング、または単純な電子メールピッチでさえ、eコマースブランドが飛躍的に進歩するのを支援してきました。

AIはeコマースとカスタマーエクスペリエンスをどのように改善しますか？

AIは、さまざまな業界にわたるカスタマーサービスとブランドモデルの長期的なソリューションとしてテストされています。 簡単に言えば、AIは、スムーズで信頼性が高く、自動化されたカスタマーサクセスフレームワークの未来です。

それでは、AIがeコマースを改善し、顧客体験にプラスの影響を与える7つの方法と、これがブランドにとって何を意味するのかを見てみましょう。

顧客体験を向上させるためのカスタマイズされた推奨事項

それに直面しましょう–パーソナライズが重要です。 70％以上の顧客は、ショッピングエクスペリエンスが非人格的で、万能であると不満を感じます。

セールスファネル全体で各ユーザーの旅を調整することは、消費者体験にプラスの影響を与え、エンゲージメント率を向上させます。

AIのおかげで、顧客ごとにパーソナライズされた推奨フレームワークをこれまでになく簡単に作成できます。 次にいくつかの例を示します。

• Instagram、TikTok、Snapchat、Facebookなどのソーシャルメディアアプリには、毎日何千人ものユーザーがコンテンツを投稿しています。 各アプリのアルゴリズムは、「いいね」、「共有」、「保存」などの各ユーザーの好みや指標に従って、関連する投稿を除外します。
• ウェブサイトやプラットフォームに関しては、AIは、ユーザーの以前のアクティビティに基づいて、アプリが関連商品、ページリダイレクト、その他のサイト投稿を表示できるようにすることで、eコマースを改善します。 このタイプのAIフレームワークの専門用語は、レコメンデーションエンジンです。

実際、Amazonの収益の35％以上は、これらの推奨エンジンの使用によるものです。

このエンジンは、消費者のエクスペリエンスに合わせた推奨事項をもたらし、同時にサイト/アプリの複数のセクションの可視性を顧客に高めます。

プロアクティブで効率的なカスタマーサービス

カスタマーエクスペリエンスの決定要因をグラフ化するときは、カスタマーサービスがいかに迅速かつ効率的であるかに特に注意を払ってください。 パンデミックはeコマースの前例のない上昇をもたらし、スタッフに驚異的な数のユーザークエリを片手で管理させることは今や過去のものとなりました。

チャットボットを入力します。 世界中で、14億人を超える人々がチャットボットを使用して、オンラインショッピング中のクエリや煩わしさを解決しています。

チャットボットベースのカスタマーサービスフレームワークを統合すると、ワークロードのほぼ80％を削減できます（AIベースのボットが回答できるすべての質問に感謝します）。 会話型チャットボットを使用する4つの利点は次のとおりです。

• カスタマーエンゲージメントを増やし、バウンス率を下げる
• 基本的なクエリに24時間年中無休で対応します（FAQ、サイト/アプリナビゲーションの支援、フィードバック収集など）
• ブランドのカスタマーサービスの効率を向上させる
• 人件費の削減

AIを利用したチャットボットは、どの業界にいても、より自動化され、合理化された、顧客中心のサービス体験への道を開いています。

AIを活用した仮想アシスタントによるリアルタイムサポート

チャットボットは基本的なクエリに答えるのに役立ちますが、より複雑なものは仮想アシスタントの助けを必要とします。 ここでは、AI仮想アシスタントの機能と、このテクノロジーを使用して顧客の成功を後押しする方法についてのクイックガイドを示します。

AIと機械学習フレームワークを搭載した仮想アシスタントは、音声ベースのクエリに答えることができます。

最も人気のある音声アシスタント（VA）には、AmazonのAlexa、Windows Cortana、またはAppleのSiriがあります。 ユーザーは、これらの優れたAIを利用したテクノロジーのおかげで、タスクの割り当て、質問、購入や予約を行うことができます。

「アディダスのランニングシューズの費用はいくらですか？」、「Instagramの読み込みにこれほど時間がかかるのはなぜですか？」、「Xブランドのメールアドレスは何ですか？」などの質問。 すべてVAで回答できます。 ユーザーが複雑なクエリに対処するのに役立つ同様の仮想アシスタントを設定することは、顧客の成功のためにできる最善のことの1つです。

ブランドのVAを設定すると、カスタマーエクスペリエンスが向上するいくつかの方法があります。

• VAは、顧客にパーソナライズされたガイダンスを提供するのに役立ち、顧客満足度の向上につながります。
• VAと顧客の相互作用は、ブランドの認識、顧客満足度、およびCXフレームワークで発生する可能性のある問題に関する深い洞察を提供します。
• VAは24時間年中無休で利用でき、初期設定後の手動操作はほとんど必要ありません。

カスタマーインサイトをよりよく理解するための予測分析

簡単に言えば、顧客に関する深い洞察がブランドのCXを推進します。

数年前の消費者インサイトの収集には、膨大な数のフォーム、多数の手動データ入力、および不完全なインサイトレポートが含まれていました。 しかし、AIを活用したツールを使用すると、販売目標到達プロセスのあらゆる部分から顧客の洞察を追跡および調査することがスムーズなプロセスであり、手作業を最小限に抑えることができます。

予測分析には、過去のデータ傾向に基づいて予測を行うことが含まれます。 AIベースのデータ収集ツールを使用すると、プロセスをスピードアップするだけでなく、ブランドのデータ分析の精度を高めることができます。

予測分析の実際のアプリケーションをいくつか示します。

• さまざまなチャネルを介した販売（オーガニックと有料の両方）
• リスク評価
• 今後のキャンペーンのソーシャルメディア分析
• カスタマーエンゲージメント
• ROIと将来の投資についての理解を深める

データ収集/分析のためにAIベースのアルゴリズムとソフトウェアを統合することは、顧客の成功を理解し、ブランドの全体的なCXを改善するための最良の方法です。

データ主導の意思決定への移行

データの収集、並べ替え、分析は画期的な作業です。 人間にとって、私たちは意味します。

特に大量のデータが殺到した場合、人間の判断に欠陥が生じる可能性があります。 ヒューマンエラー、判断の欠陥、個人的および専門的な偏見は、企業の健全な意思決定に影響を与えます。

しかし、AIベースのツールは、特に明確で鋭いデータ主導の洞察を提供することになると、ゲームチェンジャーになることが証明されています。

Harvard Business Reviewによると、「人間の判断は依然として中央処理装置ですが、現在は要約されたデータを新しい入力として使用しています。」 そして、それはこれ以上正しいことはありません。

高度なAIモデルを活用したデータ駆動型の洞察に移行することは、顧客をよりよく研究するための最善の策かもしれません。 データ主導の洞察は、彼らのニーズをよりよく理解し、すべてのクエリに対処することとは別に、ブランドの顧客成功における最も小さなギャップと欠陥を特定します。

AIベースのワークフローを設定し、顧客満足度とエンゲージメントを定期的に調査することは、手動のデータ収集と分析と比較して、すべて一瞬で実行できます。

顧客の感情とフィードバックの分析

顧客の感情分析は、定義に従って、テキストおよびソーシャルメディアソースを介して情報を処理し、ブランドまたはその製品に関する顧客の意見、好み、好き、嫌いを判断することを含みます。

ブランドは、オンラインプラットフォーム全体での意見に基づいて、新しい製品やサービスに対する消費者の反応を簡単に測定できます。 このデータは、ブランドが問題点に対処するためのソリューションを設定するのに役立つだけでなく、消費者の旅をよりスムーズに、より速く、より魅力的にするのに役立ちます。

よりオープンでフィードバックベースの消費者サービスモデルを作成することとは別に、感情分析は、ブランドがより多くの情報に基づいた意思決定、開発を行うのに役立ち、特定の消費者の質問や不満のインスタンスをターゲットにするのに役立ちます。

Lexalytics、Bazaarvoice、Oracleなどの分析エンジンは強力なAIベースのツールであり、消費者の感情の収集を自動化し、ブランドが感情分析を自動化するのに役立ちます。 繰り返しになりますが、AIベースのツールは、特に消費者の感情などの主観的なデータポイントにおいて、手動のデータ分析にほぼ取って代わりました。

フィードバック分析は、ブランドが顧客のコンテンツ/不満を評価するための優れた方法でもあります。 AIベースのツールは、消費者のフィードバックを正確にセグメント化して分析できます。

• オンサイトのポップアップ、フォーム、チャットボット、およびGoogleビジネスレビューに関するフィードバックを介したフィードバックのテキスト分析。
• ポジティブ/ネガティブなレビュー、消費者が話している面倒/問題、およびブランドへの建設的なインプットに基づくデータの迅速なセグメンテーション。
• チャットボットとVAは、クエリを解決し、問題点に対処し、CXとエンゲージメントを向上させるのに役立ちます。

カスタマーエクスペリエンスを向上させる自動化

これまでに説明したAIベースのソリューションはすべて自動化に関係しています。 自動化は、シームレスな機能、統合的な性質、および低いメンテナンスコストのおかげで、ゆっくりではありますが徐々に世界中のブランドの最優先事項になりつつあります。

長期的に顧客の成功と満足度を高めるためにAIで自動化できる6つのことを次に示します。

• 顧客のオンボーディング
• 在庫管理と監視
• NPS、CSAT、CESなどのCXメトリックの収集と分析
• マーケティングキャンペーンのパフォーマンスの追跡
• 一般的な顧客からの問い合わせへの対応
• マーケティング活動のパーソナライズ

最後の言葉

AIベースのツールは、CXと顧客の成功にあなたが思っている以上の影響を与えます。 顧客体験を向上させるためにAIベースのツールをまだ採用していない場合でも、開始するのに遅すぎることはありません。

カスタマーエクスペリエンスを向上させ、ブランドのコンバージョン率を高める準備ができている場合は、Air360byScalefastが役立ちます。 堅牢でユーザーフレンドリーな機能を確認してから、デモをリクエストしてください。

著者について： Hazel Raoultはフリーランスのマーケティングライターであり、PRmentionと協力しています。 彼女は、ビジネス、起業家精神、マーケティング、およびSaaSに関するすべてのことについて6年以上の執筆経験があります。 ヘーゼルは、執筆、編集、家族との付き合いに時間を割くのが大好きです。