2025年のカスタマーサービスにおけるAI効果的な活用のための9つのヒント

顧客期待の高まりとパーソナライゼーションの必要性により、AIがどのように役立つかを尋ねないわけにはいきません。初期の盛り上がりが消えるにつれて、人類はこの技術がいかに人々を置き換えるのではなく支援できるかを発見します。

この記事では、カスタマーサービスにおける人工知能の実用的な用途と利点を検討し、顧客や従業員を疎外することなく実装するためのヒントを提供します。また、誤解を払拭し、実生活の励みになる例を共有します。

AIカスタマーサービスとは何か

カスタマーサービスでのAIについて話すとき、チャットボットが最初に思い浮かびますが、その意味はより広いです。サポートチャネルをオフロードするのに役立つ以外に、AIは反復的なタスクを自動化し、エージェントが本当に重要なことに焦点を当て、マネージャーがより迅速にデータ駆動型の決定を下すことができます。

カスタマーサービスにおけるAIの理想的なケース

AIのカスタマーサービスにおけるすべての機会を表示する理想的な使用例を起草しましょう。

グレッグに会いましょう。彼は靴の注文に問題が発生しました。小売業者のウェブサイトに到着したグレッグは、右下隅のAIボットに挨拶され、それを使用することを選択します。

チャットボットは肯定的な言語を使用し、素早く通信します。ウェブサイト全体を知っており、その情報を使用してグレッグをセルフサービスポータルに導きます。CRMに接続され、グレッグの正確な注文に関する質問に答え、パーソナライズされた経験とオファーを提供し、グレッグの好みの言語でサービスを提供することさえできます。

今、グレッグがボットが答えられない質問を持っていることを想像してください。

この時点で、ボットは明確化を求めるか、グレッグを人間のエージェントに接続します。これにより、ループに留まったり、過去に起こることが多かったように顧客のクエリに悲しく答えたりすることはありません。

人間のエージェントとグレッグとの会話が続くにつれて、AIコパイロットは有用なヒントと提案をもたらし、エージェントが明確な文章を書き、関連情報を検索するのを支援します。このように、エージェントはより効率的になることができ、トーンを考慮したり、冗長性をチェックしたり、情報についてナレッジベース記事を検索する必要がありません。例えば、グレッグが返品ポリシーについて尋ねた場合、AIコパイロットは関連する詳細を素早く取得し、簡潔で関連性のある回答を提案できます。

カスタマーサービスに対するAIの影響

では、これは関係者にとって何を意味するのでしょうか。グレッグにとって、それは彼がカスタマージャーニー全体を通じて迅速で丁寧な答えで即座の注意を受け、彼が価値があり、ストレスが少ないと感じることを意味します。

エージェントにとって、これは一般的な質問に答えるのに時間を無駄にしないことを意味します。代わりに、複雑な顧客の問題を助け、関係を作成することに焦点を当てることができます。

マネージャーはどうですか?AIはパターンを識別し、それらを正しく分類できます。このデータに基づいて、それは貴重な洞察を提供し、顧客の行動を予測します。例えば、過去に流出した顧客との類似性に基づいて、グレッグが流出のリスクにあることを示し、彼を留まるための提案を提供できます。

なぜAIはカスタマーサービスでますます使用されているのか?

AIのカスタマーサービスでの上昇の最大の理由は、顧客期待の高まりと獲得よりも顧客保持に焦点を当てることです。優れたカスタマーケアは両方に対する答えです。これは顧客満足度と保持の負荷を支える柱です。しかし、言うよりもはるかに簡単です。

なぜ方程式にAIを追加するのか?データを見てみましょう。

**72%**の顧客は、より速いサービスが彼らを忠実にすると主張しています。さらに、**91%**の著名なトップ企業は、カスタマーサービスを向上させるためにAIを使用しています。

特にビジネスが拡大するにつれて、より少ないことでより多くをする方法の問題が思い浮かびます。答えは、AIを使用して反復的なタスクを処理し、人間が独自の人間のタスクに焦点を当てることができるようにすることです。

AIは1960年代から存在していますが、今まで、多くの人々は信頼性と完全性について懸念を感じており、正当です。しかし、非常に限定されたチャットボットが恐ろしい答えを提供し、ループに留まり、ユーザーによって簡単に操作される時代を過ぎています。

固定されたデータセットに基づいた従来のトレーニングとは異なり、現在の言語モデル:

• リアルタイム学習を使用できます、
• 顧客のニーズに適応できます、
• 顧客とのやり取りごとに改善します、
• 高度なセキュリティと倫理的な対策を提供します。

カスタマーサポートのためのAIの主な利点

**エージェントの燃え尽き症候群の削減:**ルーチン機械的なタスクを機械に任せることは、人間のエージェントがより人間らしく感じることができます。

**新入社員のより良いトレーニング:**AIは新規採用者にオンデマンドでヒントと知識を与え、執筆を支援し、トレーニング時間と労力を大幅に削減できます。また、エージェントの現在の専門知識レベルを反映するようにチケットをルーティングし、徐々に難易度を上げることもできます。

**コストの低下:**ルーチンタスクと手動プロセスを自動化することで、企業はスタッフを増やさずにより多くのチケット量を処理できます。これは特に拡大中の企業に有益です。

**24/7サポートの提供:**タイムリーな応答は、国際的な顧客と限定的なスタッフを持つビジネスにとって実際の課題となる可能性があります。AIは顧客をセルフサービスで支援し、解決できない問題のチケットを作成できるため、これに優れています。

**速度と一貫性:**AIは即座で一貫性のある関連性のある応答を提供し、人間のエラーを排除し、経験豊富なエージェントがユニークなケースに焦点を当てることができます。

**多言語サポートを簡単に提供:**入力をリアルタイムで翻訳する方法はしばらく前から存在しています。ただし、自然言語理解(NLU)の助けを借りて、会話型AI技術はこの可能性を新しいレベルに持ち込み、主に出力精度で持ち込みます。

**パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンス:**人間はデータを分析し、良い行動計画を考案するのに時間がかかります。AIはユーザーの好みと行動を分析し、カスタマイズされた推奨事項を提供するのに数秒かかります。

**データインサイト:**これにより、より良いデータベースの決定が可能になります。例えば、顧客の最も一般的な問題を強調し、解決策を提案できます。

**プロアクティブなサービス:**AIは保証と顧客履歴などの情報を監視して、顧客にサブスクリプション更新について積極的に思い出させたり、彼らが好きかもしれない製品の割引を通知できます。

完璧なカスタマーサービスのためのLiveAgentのソフトウェアをご覧ください

中小企業にとって、最良の行動方針は、カスタマーサービスソフトウェアプロバイダーに、カスタマーサービス側とAI機能の両方を処理させることです。使いやすさだけでなく、データセキュリティと削減されたコストのためにも。

LiveAgentを使用すると、証明されたAI機能をヒューマンワークフローにシームレスに統合できます。プロンプトプリセットを含むAIアシスタントは、エージェントがボタンをクリックするだけでメールを作成するのを支援する準備ができています。より良い執筆に役立つだけでなく、ナレッジベースコンテンツに基づいて特定のテキストを作成し、AIコパイロットとして機能します。

カスタマーサービスにおけるAIの効果的な使用:LiveAgentのヒント

独自のソリューションを開発しようとしているか、AI搭載のカスタマーサービスソフトウェアの使用を開始しようとしているかにかかわらず、最初に考慮すべきことがあります。

1:明確な目標を定義する

AIは正しくアプローチされていない場合、時間とお金の無駄になる可能性があります。ここで明確な目標を設定することが重要です。ビジネス目標を分析し、その後でのみ適切なソリューションを探してください。

どのような問題に直面していますか?AIはそれらを解決するのにどのように役立つことができますか?

簡単に言えば、顧客の忠誠度と関与を改善するよりも、エージェントの応答時間を改善するためにはまったく異なるソリューションが必要になります。AIはあらゆる形や大きさで提供されており、万能なソリューションはありません。ソリューションの規模とコスト効率を考慮することを忘れないでください。

2:適切に正しいAIツールを選択してトレーニングする

人間のエージェントが実践的な経験から学ぶのと同じように、AIシステムは顧客を支援し始める前に適切な知識が必要です。不安定な、不正確な、または完全に有害な返信を回避するために、適切なデータとトレーニングモデルを使用する必要があります。

これをスクラッチから自分で行うのは時間がかかり、機械学習、人工知能、自然言語処理についての深い理解が必要です。カスタマーサービスソフトウェアプロバイダーは通常、業界固有の問題、音声のトーン、専門用語を理解し、顧客の意図に基づいて正しく選択する事前トレーニングされたAIを提供します。

ナレッジベース、ウェブサイト、CRMへのアクセスを許可すると、具体的で正確な応答を提供できます。例えば、URLsLabチャットボットは、ユーザーフレンドリーなプラットフォームを介してチャットボットのモデルとトレーニングを制御できるノーコードソリューションを提供します。

3:機密データを安全に処理し、倫理的なAIガイドラインを統合する

顧客は必然的に個人データをチャットボットと共有します。ビジネスの性質に関係なく、少なくともアドレスと姓名を処理します。エラー、過失、または意図的なチャットボット攻撃によるかどうかにかかわらず、顧客データを安全に保つことができないと、高額になる可能性があります。

プロバイダーのポリシー、セキュリティ方法、および他の当事者と何を共有するかを相談してください。顧客データを収集することについて顧客に率直である必要があり、同意を与えるか撤回するための明確なオプションを提供します。

日和見的な悪い俳優を抑止するために、エンドツーエンド暗号化を実装し、チャットボットとの相互作用を許可する前に認証と認可の使用を検討してください。また、異なるレベルの知識と能力を備えた複数のチャットボット反復を作成することもできます。例えば、訪問者とログインしたユーザーに異なるチャットボットを使用します。

倫理的なAIガイドラインを統合してください。

チャットボットが悪意のあるユーザーから学んだ悪口を吐く悪行を覚えていますか?

いくつかの悪いリンゴのためにチャットボットが顧客に名前を呼んでほしくはありません。これらのガイドラインが整備されているのはまさにその理由です。AI開発者は、AIが尊重され、適切で、差別的でないことを確認するために多くの努力を払っています。

また、ChatGPT、怠け者の学生のエッセイ、または悪く生成されたスパムメッセージからの返信であるかどうか、「申し訳ありませんが、AI言語モデルとして、私は…」という文を読む必要があります。AIは現在、事前定義された回答などのフォールバック方法を装備しており、それが誤った有害な情報を権限を持って与え続けないことを確認します。さらに事前定義された回答と行動をあなたの使用例に合わせて追加できます。

4:セルフサービスオプションとマルチチャネルサポートを有効にする

顧客は単に急いでいるか、物事を話し合う研究を好むため、サポートに連絡することがよくあります。CMSWireによると、顧客を成功したセルフサービスに導くことは、CXリーダーがAIで見る最大の利点です。ウェブサイトとナレッジベースからデータを収集することにより、AIは数分でビジネスの専門家になることができます。関連するナレッジベース記事を検索してリンクするのは、人間ができるよりも速くなります。

ウェブサイト上のAI搭載チャットボットはソリューションの一部に過ぎません。AIはほとんどすべて、そしておそらくすべてのカスタマーサービスチャネルを支援できます。LiveAgentなどの包括的なソリューションにより、1つのダッシュボードでコミュニケーションを合理化でき、AIがメール、WhatsApp、Slackなどのソースからチケットに答えるのに役立ちます。

5:コミュニケーションを透明に保つ

AIエージェントと相互作用するときについて、コンタクトセンターがどの程度AI搭載されているか、およびデータを安全に保つために取る予防措置について顧客に開放してください。

透明なコミュニケーションは信頼を構築し、合理的な顧客期待を設定します。

さらに、AIアルゴリズムを使用して顧客に直接影響を与える決定を下す場合は、お知らせしてください。しかし何よりも、AIが失敗した場合は、完全な責任を負う準備をし、何が間違っていたか、そしてそれを修正するために何をしているかを迅速に伝えてください。

6:長期的な最適化と協調的な人間-AIワークフローに焦点を当てる

AIは私たちが教えることだけを知り、私たちが言うようにのみ考えます。ソリューションがどんなに優れていても、その完全な可能性に達するには、継続的な人間の監督、微調整、および測定が必要です。AIは良い使用人ですが、悪いマスターであることを忘れないでください。複雑なタスクで迷子になる可能性があり、本物の感情を示すことはできません。AIがより一般的になるにつれて、「人間らしさ」で強化することについてますます聞きます。リアルタイム機械学習を利用することで、経験から継続的に学習させます。

従来の機械学習とは異なり、データサイエンティストがモデルに履歴データを提供する場合、リアルタイム学習は通過するライブデータで発生します。AIが変化する顧客行動に適応する必要があるとき、より多くの新しい製品の数、または信頼できるようにトレーニングするのに十分なデータがない場合に優れています。すべての新しい戦略と同様に、A/Bテストを継続的に行うことを忘れないでください。

さらに、AI自動ワークフローを念頭に置いてください。それらは人間のエージェントを置き換えることではなく、彼らがより思慮深く彼らの仕事を行い、タスクをより速く実行することを可能にすることについてです。人間ファーストアプローチを優先し、すべてのチームメンバーにこれを伝えてください。

7:プロアクティブなエンゲージメントを強化し、フィードバックを過小評価しない

適切なトレーニングとデータへのアクセスにより、AIはプロアクティブなアプローチを取り、顧客の好み、行動などに基づいてパーソナライズされた応答を提供できます。このように、チャットボットは営業担当者の役割を担い、顧客が最終段階を実行するのを支援し、割引を提供するか、積極的に到達できます。例えば、顧客が製品を見るかなりの時間を費やす場合、チャットボットは彼らが質問があるかどうかを確認できます。

さらに、フィードバックは永遠にカスタマーサービスの成功の最良のゲージになります。メトリクスは顧客を理解するのに役立ちますが、フィードバックは顧客が心を開いて話し、推測を排除しています。

人間でも機械でも、両方ともフィードバックから学ぶことができ、学ぶべきです。

トレーニング不十分なチャットボットや人間のエージェントへの不適切なアクセスなどの特定の誤ステップは、顧客関係に大規模にダメージを与える可能性があります。フィードバックに耳を傾け、それに対応して、トップにとどまり、AIソリューションを最適化し続けて、甘いスポットに到達してください。

8:フォールバック戦略を保つ

一部の企業は、AIが指の指ですべての問題を解決することを期待する誤りを犯しています。例えば、彼らはすべてのカスタマーサポートを不完全にトレーニングされたAIチャットボットに中継し、人間の介入や監督なしです。これは非現実的な期待と悲劇的な結果につながります。

チャットボットがチケットを理解または回答できない場合、最良のオプションは問題を人間のエージェントにエスカレートすることです。人間のエージェントが利用できない場合、AIは、顧客要求の明確化を求めるなどのデフォルト応答に頼るようにプログラムできます。または、チケットが作成されたことを知らせ、誰かが間もなく対応するでしょう。

9:予測分析を活用する

カスタマーサービスにおける予測分析の最も広範な使用例は、規模でのパーソナライゼーションです。これの素晴らしい例は、Netflixなどのストリーミングアプリからのパーソナライズされた推奨事項です。過去の顧客相互作用からのデータを使用して、アルゴリズムは将来の利益を予測し、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成します。

別の重要な使用は、一般的な問題と改善の余地を特定することです。特定の地域に影響を与えるサプライチェーンの停止と戦っていることを想像してください。遅い配信の苦情の流入を見て、AIは影響を受ける可能性のある他のすべての注文を指摘できます。AI搭載のインサイトにより、潜在的な問題を予測し、事前に通信でき、将来のチケットの量を低下させることができます。

最後に、カスタマーサービスチームは予測分析からも恩恵を受けます。AIは歴史的な顧客需要とエージェント容量を分析できます。このように、高需要と低需要の期間を予測し、適切なリソース配分を提案し、難しい時期に対処するために常に適切にスタッフが配置されていることを確認できます。

カスタマーサービスのAI:実生活からの詳しい見方

AIのさまざまな側面をカバーし、カスタマーサービスにおける実用的な用途を起草しました。これで、トップブランドがカスタマーサービスの卓越性に到達するためにAIをどのように使用しているかの実生活の例を見てみましょう。

正しくされたAIチャットボット

人間を助けるチャットボットを考えると、あなたの心は自然にコンピュータに座っているカスタマーサービスの専門家に流れますが、Macy’sは何か新しいことをしています。デパートのスタッフは、顧客を助け、在庫を補充し、現金化することの間でストレスを受ける可能性があります。このため、店内の支援を見つけるのが難しい場合があります。

Macy’sアプリの所有者はユニークな機能を使用できます。AIチャットボットは、アイテムの検索、ポリシーの相談などで喜んでお手伝いします。アソシエートが必要な場合、AIは人間のサポートエージェントにメッセージを転送するのと同じように、1つを見つけるのに役立ちます。

別の物理的な例は、Domino’s botがDomと呼ばれるように、Facebook Messengerを介した注文を自動化する方法です。これにより、スタッフは正確な注文情報を入手し、独自の人間のタスクに焦点を当てることができます。Domは注文を追跡し、顧客に進捗を通知できます。

予測分析で未来を形作る

顧客の流出を予測するために予測分析の使用を覚えていますか?しかし、予測にはどのようなデータを使用すべきですか?銀行の巨人American Expressは、顧客が自分のアカウントを閉じる可能性を示すために、歴史的な取引データを分析します。この情報を武装して、顧客関係を改善するために積極的に到達します。

製品を見つめ、購入する準備ができたら、製品がすでに売り切れているというフラストレーションを知っていますか?Zaraでショッピングをしている場合、それは起こりにくいです。予測分析を使用して在庫を管理します。履歴データ、現在のファッション傾向、地域の好みを分析して、Zaraは各店舗が常に適切な製品を持っていることを確認します。

顧客を理解する

AIは個別のケースで大規模に顧客を理解するのに役立ちます。L’OrealはClarabridge プラットフォームを使用して数百のチケットを分析し、さまざまなチャネルからのフィードバックを使用して全体的な顧客感情と重要なテーマを特定します。その後、調査結果はL’Orealの決定を推進します。一方、Uberは感情分析を使用して個別のメッセージの感情を即座に読み取ります。これにより、チケットを分類し、最初に苦しんでいる顧客に対応するのに役立ちます。

人工知能はカスタマーサービスの未来であるか?

現在AIブームを生きています。AIはどこにでもあるようですが、それでも比較的新しい技術です。トップブランドでさえ、可能性を理解し、欠点を軽減しようとしています。

スピードと返信の精度が重要な動的フィールドとして、カスタマーサービスは人工知能の最も人気のある使用例のままであると予想され、チャットボットは2027年までにプライマリカスタマーサービスチャネルであると予測されています。さらなる用途が出現し、進み続けることが予想されます。本当に人間のような音のAI仮想アシスタントは次の大きなことであると予想され、退屈なインタラクティブ音声応答に革命を起こします。

しかし、労働者を排除することではなく、彼らをより賢くすることについてであることを理解することが重要です。MIT Sloan Management Reviewのために書かれた記事では、P.V。KannanとJosh Bernoffは、カスタマーサービスの未来は機械と人間のコラボレーションにあると言っています。「機械が日常的な問い合わせを処理するとき、顧客はより幸せです。そしてサービススタッフがより複雑な質問に集中できるとき、またはボットが提案をしているときに質問に答えるとき、彼らはより優れたサービスを提供できます」と彼らは言いました。

まだAIがあなたに適しているかどうかを理解しようとしていますか?

一部の企業は数年間サポートでAI搭載ツールを使用していますが、他の企業は最近のAIブームによって採用するよう促されました。どちらの場合でも、彼らはいくつかの一般的な懸念と誤解と戦わなければなりませんでした。あなたも自分自身にこれらの質問をしているかもしれません。

AIは私の顧客を理解しますか?

はい。AIの機能は、大規模な言語モデルと深い学習のおかげで大幅に進歩しました。LiveAgent AIチャットボットはこの技術を使用して顧客の意図を理解し、適切に対応します。それを鋭くするために、実際のやり取りとフィードバックに基づいてシステムを定期的に更新することが重要です。AIが問題を解決できない場合、LiveAgentはチケットを人間のエージェントにスムーズに転送するための組み込みフォールバックオプションを提供します。LiveAgentは無料トライアルを提供しているため、独自の環境でLiveAgent AIチャットボットをテストし、効率を向上させ、コストを削減する方法を直接確認できます。

さらに、ボットが回答を提供できない場合、チケットを人間のエージェントに転送するためのフォールバック方法を設定してください。これらの手順に従うことで、カスタマーサービスでAIのパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。

サポートが人間らしさに欠ける場合はどうなりますか?

今までに、AIは人間の音声パターンと感情を効果的に模倣でき、しばしば熱心でない人間のエージェントよりもはるかにポジティブで明るく聞こえます。AIと人間と話しているときを顧客に明確に知らせることが最も重要です。AIボットを人間として渡すことは欺瞞的であり、顧客はそれを高く評価しません。

一部の顧客は、特に感情的に充電されたシチュエーションで、常に人間の相互作用を好みます。人間のカスタマーサービスエージェントが常に利用可能であることを確認してください。

チームの移行をどのように支援しますか?

大規模な変更と同様に、AIワークフローへの切り替えには、ハードワークと決定が必要になります。一部の労働者は職の喪失を恐れるかもしれないため、マネージャーがAIがチームを支援するためにあり、置き換えるためではないことを彼らに保証することが重要です。

必須のままであるか、より重要になる人間のスキルの価値を強調してください。トレーニングとセミナーを提供して、移行を容易にしてください。カスタマーレプを改善するよう動機付けてください。しかし何よりも、小さく始めてください。

顧客がチャットボットとデータを共有するのは安全ですか?

AIのセーフティはデプロイメント、データ収集、および使用に依存します。ただし、顧客とサービス専門家の教育は重要です。AIがデータをどのように処理するかを認識し、暗号化および他のセーフティ方法を使用し、セーフティプロトコルを顧客と従業員に明確に伝えてください。

AIの実装にはどのくらいの費用がかかりますか?

コストを削減するか、将来の支出を回避するためにAIを検討している場合、ニーズと予算について現実的であることが不可欠です。

中小企業は、開発を処理するためにカスタマーサービスソフトウェアを信頼したいと考えていますが、AIサービスと従業員トレーニングのコストがあることを忘れないでください。良いニュースは、初期費用は長期的にカバーされるということです。

結論

AIがすべてのカスタマーサービスの中心にあることを想像するのは簡単です。それでも制限がありますが、AIを使用しないことがしばしば満足した顧客と速く、より幸せなエージェントを自分自身から奪うことを意味する新しい時代に間違いなく入ってきました。

あなたがまだ不確かで、AIの世界を混乱させていると感じているなら、信頼できるカスタマーサービスソフトウェアで小さく始めてください。LiveAgent AIチャットボットはAIの最高を取ります。人間を疎外することなく:誇大広告されたコストや派手に複雑なソリューションはありません。その上に、30日間無料でAIチャットボットを試すことができます!