AI時代のCX:カスタマーエクスペエンスマネージメント コンテンツリスト

次なる展開を読み解く:2024年のコマース

ファーストパーティデータからフリクションレスな返品まで、コマースの次の進化は、アイデンティティインテリジェンスと最適化されたショッパーエクスペリエンスにかかっているともいえます。

予測1:より多くのファーストパーティデータを収集する

Googleが今年ついにCookieを廃止することを考えると、買い物客を個人ベースで知ることが最も重要になります。
コマース企業は、一般的なセグメンテーションではもはや十分ではないことを認識しています。
マーチャントは、摩擦のないパーソナライズされたショッピング体験を提供するためには、消費者の認識が重要であるため、買い物客にアカウントを作成してもらったり、不完全なユーザープロファイルを充実させたりするために施策を奔走させます。これは、ロイヤリティと生涯価値をレベルアップするものです。

予測2:AIによる大規模なパーソナライゼーションカスタマイズ

エクスペリエンスを生み出すには、訪問者を正確に特定することが必要であり、その人を知らなければパーソナライズできません。
Eコマース事業者が強固な消費者プロファイルを持てば、AIは顧客エンゲージメントを新たな高みへと引き上げるのに役立ちます。
アルゴリズムは訪問者の履歴と完全に一致する発見を表面化させ、トランザクションはレコメンデーションをトレーニングします。

予測3:AI

AIは、リターンを未然に減らすための予測ツールを生成するのにも役立ちます。
AI主導のネットワークインサイトを使用して返品オファーをパーソナライズし、買い物客に注文を維持するようにインセンティブを与えることができます。返品率による収益の損失を減らすことを目的にするのではなく、リコマースもふくめての、利益率とロイヤリティが同時に向上するCXモデルを作成します。小売業者と買い物客の双方にメリットがあります。

予測4:分散型コマース

オムニチャネル小売業者は、売上を伸ばすために、eコマースサイト以外のチャネルをさらに活用するようになります。
ユーザーが検索、ソーシャルメディア、Eメール、LINE、ライブショッピングなどから直接閲覧し、チェックアウトすることが増えるにつれて、発見とトランザクションは収束するでしょう。
オムニチャネル小売業者にとって、顧客がどこにいてもリダイレクトなしですぐに購入できるようにすることは、コンバージョン率の向上を意味します。オムニチャネル小売業者がインスピレーションのポイントで顧客と出会うことが大切になります。

予測5:実店舗の逆襲

長年にわたり、従来の小売業者は、実店舗での存在感が衰える中、デジタルで追いつこうと躍起になってきました。潮目が変わり、これらの店舗は競争上の優位性になりました。オムニチャネルは、フィジカルとデジタルを融合させ、ローカライズされたエコシステムに融合させることができます。
優れたデジタル体験を持つ実店舗の小売業者は、店舗内の利便性を中心にロイヤルティを構築できるため、デジタルネイティブな同業他社よりも優位に立っていきます。

顧客データとイノベーションに根ざした適切なデータとシステム基盤があれば、マーチャントは繁栄することができます。2024年以降がどのように展開するかを正確に予測することはできませんが、 カスタマージャーニーのあらゆるタッチポイントでシームレスでパーソナライズされた体験を提供するAIツールなどはすでに存在しています。

顧客サービスとマーケティングを連携させるヒント

顧客サービスとマーケティングの連携：
企業がオーケストラのように機能するためには、顧客サービスとマーケティング部門が協力し合うことが重要です。共通の目標に向かって団結することで、顧客体験を向上させることができます。

連携の必要性：
消費者の期待に応え、市場で競争するためには、マーケティングチームと顧客サービスチームが協力して、顧客のフィードバックをマーケティング戦略に活用することが不可欠です。

連携方法：
共通の目標を設定し、役割と責任を明確にし、データサイロを排除し、コラボレーションと情報共有のためのスペースを作成することが推奨されています。

効果的な連携の利点：
両チームが連携することで、顧客エクスペリエンスの向上、効率的な問題解決、ブランドへのポジティブな影響が期待できます。また、顧客サービスチームはソーシャルメディアを通じて得られる社会的洞察を活用することができます。 

美容ブランドが AI や AR などのテクノロジーを利用している 3 つの方法

美容ブランドは、AI（人工知能）やAR（拡張現実）などのテクノロジーを活用して、顧客によりパーソナライズされた体験を提供しています。
美容ブランドがこれらのテクノロジーをどのように活用しているかについての詳細です。

1. パーソナライゼーションのための生成AI
- 生成AIは、ブランドが消費者のインサイトを抽出してパーソナライズされた商品を作成するのに役立ちます。
例えば、スキンケアブランドはユーザーの肌のタイプや問題を分析し、カスタマイズされたスキンケア商品を提案できます。
- SephoraやUlta Beauty、Haut AIなどのブランドは、生成AIを使用してパーソナライズされたスキンケア商品を開発しています。

2. 物理的な試着とデジタルのギャップを埋める仮想試着
- ソーシャルメディアプラットフォームやテクノロジー企業と提携して、D2C（直接消費者向け）ビューティブランドは、AR仮想試着ソリューションを採用しています。
- 顧客は商品を購入前に仮想試着できるため、購買の自信を高め、ブランドとの親近感を深めることができます。

3. **ロイヤルティを超えたアプリ**
- 美容ブランドはアプリを使用して、顧客を引き付ける方法を模索しています。
例えば、Charlotte Tilburyはパーソナライズされた推奨事項や限定商品のアクセスを提供することで、顧客にロイヤルティを超えた体験を提供しています。

これらのテクノロジーは、美容業界において顧客体験を向上させ、ブランドと顧客の関係を強化するために重要です。

ファッション商品のマッチング: 使い方とメリット

ファッション商品のマッチングは、アパレル・ファッション業界において重要なプロセスです。この革新的なプロセスは、機械学習画像認識テクノロジーを活用して正確な商品を効果的に照合することを目的としています。ファッション商品のマッチングについて詳しく説明します。

プロダクトマッチングとは
eコマースにおけるプロダクト・商品マッチングは、同一の商品をマッチングするプロセスです。このプロセスは手動で行うこともありますが、深層学習テクノロジーを活用して企業の商品構成と競合他社の商品構成をより深く理解することもできます。現在、機械学習画像認識テクノロジーにより、商品ビジュアルや商品タイトル、商品詳細説明、価格設定などの要素に基づいて、同一の商品を自動的に識別して照合することが可能です。

ファッション商品のマッチングのメリット
ファッション商品のマッチングは、競合他社が何を販売しているかを正確に理解するために非常に有益です。たとえば、Levi'sのジーンズを販売している場合、競合他社が同じジーンズをいくらで販売しているのか、いつ割引されているのかを知る必要があります。商品マッチングは、バイヤーやマーチャンダイザーにとって、自社の品揃えの何パーセントが競合他社と重複しているのか、またいつサプライヤーに独占的なコレクションを要求する必要があるのかを理解するのにも役立ちます。

機械学習を使用した商品マッチングの仕組み
機械学習を使用した商品マッチングは、高度なアルゴリズムを活用して商品データを分析し、コマース企業がeコマース環境で商品を効率的にマッチングできるようにします。特殊な商品マッチングソフトウェアは、商品ビジュアルや商品詳細説明などの視覚的属性に基づいて、同一の商品を自動的に識別し、照合します。

ファッション商品のマッチングは、競争力を維持し、効率的な価格設定を行うために不可欠な要素です。 商売繁盛を祈ります！

AI :人工知能 カスタマージャーニーとは

 顧客の購買体験を向上させるための「AI カスタマージャーニー」について説明しています。

カスタマージャーニーの定義:
購入前、購入中、購入後の顧客とブランドとの全てのやり取りを指します。スムーズなカスタマージャーニーは、見込み客を迅速に顧客に変えることができます。

カスタマージャーニーマップの重要性:
これはD2Cブランドが顧客との全てのインタラクションを視覚化するツールです。詳細なマップは、顧客の問題点を理解し、タッチポイントをカスタマイズするのに役立ちます。

オムニチャネルコマース:
顧客がオフライン店舗、ウェブサイト、モバイルアプリ、ソーシャルメディアなど複数の異なるチャネルを通じて商品やサービスを探し、購入し、利用する過程を指します。一貫性のあるブランド体験を提供することが重要です。

顧客体験の向上:
ブランドは顧客の好みを知り、特定して、期待を超えるエクスペリエンスを提供することで、顧客体験を向上させることができます。これにより、コンバージョンの高速化や顧客の喜びに繋がります。

このコラムは、顧客とブランドの関係を深め、顧客満足度を高めるための戦略に焦点を当てています。また、顧客のニーズと行動パターンを中心にカスタマージャーニーをデザインすることの重要性を強調しています。

AI オムニチャネルカスタマーサービスとは

 AIを活用したオムニチャネルカスタマーサービスについて詳しく説明しています。

オムニチャネルカスタマーサービスの定義:
複数のチャネルを一つのシステムに統合し、顧客がどのチャネルを使用していても一貫したカスタマーサービス体験を提供するプロセスです。

マルチチャネルとの違い:
オムニチャネルは、顧客とのやり取りを統合されたシステムで管理し、サポートチャネル間でデータを共有しますが、マルチチャネルは各チャネルが独立しており、データ共有が行われません。

メリット:
顧客満足度の向上、統一されたブランドボイスの維持、顧客データへの一元アクセス、エージェントのパフォーマンス評価の公平化、ケース割り当ての自動化などが挙げられます。
ベストプラクティス: セルフサービスの採用、統合コンタクトセンターの確立、顧客データの品質向上、ライブチャットとチャットボットの活用などが推奨されています。

このコラムは、オムニチャネルカスタマーサービスの重要性と、それを実現するための具体的な方法についての理解を深めるのに役立つ内容となっています。

2024 AI を活用したチャットボットで顧客サービスを向上させる 

AIを活用したカスタマーサービスチャットボットについて説明しています。

顧客サービスの向上:
AIチャットボットは、顧客サービスクエリの50%以上が未解決またはエスカレーションが必要であるという問題に対処し、24時間年中無休で迅速かつ正確な解決策を提供することで、顧客満足度を向上させることができます。

エージェントの生産性:
AIチャットボットは、エージェントの生産性を向上させ、顧客からの繰り返しの単純な質問に対応することで、エージェントがより複雑な問題に集中できるようにします。

ビジネスコストの削減:
チャットボットはFAQやナレッジベースを活用して即座に応答を提供し、初回問い合わせの解決率を向上させることで、ビジネスコストを削減し、投資収益率（ROI）を改善します。

これらのポイントは、顧客サービスの効率化と品質向上におけるAIチャットボットの重要性を強調しています。また、チャットボットの導入前に考慮すべきトップ5の機能についても触れています。
これには、

• コード不要のチャットボット
• AIによる顧客の意図の検出
• オムニチャネル展開
• カスタマイズ可能な外観と操作性
• 顧客リクエストの背後にあるコンテキストのキャプチャと保存

が含まれます。

AI 主導のカスタマー サービス: ChatGPT が e コマース サポートをどのように変革するか

 AI主導のカスタマーサービスとしてのChatGPTの役割について説明しています。

AI主導のカスタマーサービス:
ChatGPTは、Eコマースサポートにおいて、顧客とのコミュニケーションを改善し、ショッピング体験をパーソナライズするために使用されています。

ChatGPTの機能:
このAIは言語モデルとして機能し、人間らしいテキストを理解し生成することができます。これにより、顧客の好みを学習し、より個人的なショッピング体験を提供します。

顧客サービスへの影響:
ChatGPTは、顧客からの問い合わせに対して、24時間365日対応可能なカスタマーサポートとして機能します。これにより、顧客満足度が向上します。

このコラムは、ChatGPTがオンラインショッピングの顧客サービスにどのように貢献しているかを掘り下げています。

また、ChatGPTが顧客のショッピングジャーニーをどのようにガイドし、パーソナライズされた商品推薦を行うかについても触れています。

D2C CX:カスタマーエクスペエンスマネージメント

D2C（Direct to Consumer）カスタマーエクスペリエンスマネージメントについて説明しています。

カスタマーエクスペリエンスマネジメント（CXM）:
顧客のライフサイクル全体にわたってブランドに対する顧客の感情を測定し、改善するためにブランドが採用する戦略のことです。

重要性:
CXMは顧客維持、ロイヤルティ、満足度、エンゲージメント、競争力を高めるために重要です。

改善のヒント:
顧客のセグメント化、カスタマージャーニーの理解、顧客の好みとニーズの把握、顧客中心のビジョンの策定などが含まれます。

課題:
顧客データの不足、デジタル体験の欠如、定性的データの無視、非効率な社内コミュニケーションなどが挙げられます。

このコラムは、顧客体験を管理し、ブランドの忠誠心を築くための戦略とその重要性に焦点を当てています。また、顧客体験を向上させるための具体的な方法と、それに関連する課題についても触れています。

プログレッシブプロファイリング:顧客データを収集するためのより良い方法

プログレッシブプロファイリングは、顧客データを段階的に収集する手法です。通常、アカウント登録時に一度に多くのフォーム項目を入力させると、ユーザーは途中で離脱する可能性が高まります。そのため、Progressive Profilingを用いて、ユーザーがサービスを利用するごとに属性を段階的に収集することで、ユーザーの離脱率を抑えながら、多くの情報を収集できるようになります。

プログレッシブプロファイリングは、以下のポイントで効果を発揮します。

1. データの品質向上:
ゼロパーティデータとファーストパーティデータを活用して、顧客の好みを直接収集します。これにより、信頼性のあるデータ収集が実現されます。

2. カスタマージャーニーの向上:
一度に大量の情報を要求するフォームは、ユーザーエクスペリエンスを損ないます。プログレッシブプロファイリングは、多くのインタラクションにわたって顧客データをゆっくりと収集することで、この問題を解決します。

3. パーソナライゼーションとターゲティングの改善:
オーディエンスの好みを直接収集し、カスタマージャーニーを向上させるための強力なツールとなります。

プログレッシブプロファイリングを活用することで、オーディエンスのニーズを満たすためにアクティブ化したデータを収集し、長期的な顧客関係を築るための重要な手段となります。

同意と透明性を重視し、必要なデータに焦点を当てることで、プログレッシブプロファイリングの落とし穴を回避しましょう。