AIチャットボット 優れたパフォーマンス、人間性、スピード、正確さでカスタマーサービスとして完全に解決する

チャットボット優れたパフォーマンスを示し、人間性、スピード、正確さでカスタマー サービスとして完全に解決する 理由と運用を一緒に考えてみてください。

1. お客様の共感を呼ぶ親身な対応

なぜこれまでのAI :人工知能システムは失敗に終わったのでしょうか。

答えは簡単です。
利便性を約束していましたが、顧客の問題を解決できなかったため、ユーザーはすぐに「人間と話す」ことを求められていたからです。

顧客中心視点では、チケットを回避してサポートのワークロードを増やすのではなく、コンテキストを真に理解して、共感を持って応答して、複雑な問題を解決する AI システムが必要です。
それは、問題への対応であると同時に、解決策の改善である必要があります。

チャットは、不格好なツールを操作するのとまったく違います。
顧客が商品に「問題がある」と苦情を申し立てた場合は、次のことを行うことになります。

• 顧客の体験を検証する (「顧客にとっては、それはイライラするでしょう」)
• 解決に向けた明確な手順の概要を説明します（「別のものを送るかどうかを判断します」）

これは、メッセージをスキャンしてキーワードを特定しないことでできることです。
代わりに、AIは人間のように状況を理解し、推論を適用し、最善の行動方針を決定します。

それぞれの応答は完全にユニークであるはずです、サポート チームの実際のスタッフ担当者からのものであるように感じられるため、顧客の不満が軽減されるはずです。
AIは専門用語、曖昧な質問、または間接的な質問も理解する必要があります。何よりも、マルチモーダル機能を通じて画像を理解できます。

＊マルチモーダル機能とは、テキスト、画像、音声、動画などの複数種類のデータを1度に処理できるAI技術のことです。マルチモーダルAIは、AIで実現したいことに応じて、判断に必要となる複数のモーダルを入力として加えることができるため、柔軟にカスタマイズすることで様々なタスクに活用できます。

AＩのI共感的なコミュニケーション は顧客の共感を呼び、顧客とつながりを持って CSAT スコアを向上させ、肯定的なレビューを引き起こしてくれます。

2. 顧客は AI とのやり取りが大好きです (そしてチャットボットは嫌いです)

チャットボットはロボットと話しているようなものであるため、人々は使用を嫌がります、そして時には物事を間違えることもあります。 AI は、精度と人間性という両方の長所を提供してくれます。

顧客の 1 人とのやり取りの中で、AIのペルソナは、注文につながる役立つ回答を提供します。顧客が商品について詳細な医学的アドバイスを必要としている場合、AIは具体的に回答するとともに、詳細については医療専門家に連絡する必要があると警告します。

あらゆる形でAIと対話する顧客はAIのペルソナを愛していることが必要です、それはフィードバックに表れていくことになります。

ユーザーはコメントセクションをスクロールして、AIがブランドを代表して残した知識豊富で科学的で非常に友好的なコメントを確認できます。

3. AI の ペルソナ を設定して、ブランドに基づいたオムニチャネル応答をします

AI で ペルソナ を設定すると、チャネルごとに異なるペルソナを選択できるため、すべての応答が完全にブランドに沿ったものになります。

チャットボットを使用すると、サポート チャネル全体で 1 つのテンプレート化された回答を使用することになります。
しかしブランドは、各チャネルに独自の雰囲気を持たせたいと考えているかもしれません。
たとえば、ソーシャル メディアでのあなたのブランドの声は、自由で機知に富んだものかもしれません。ライブ チャットの音声はより簡潔で洗練されたものになる可能性があります。

各チャネルのチャットボット コードをカスタマイズすると、実装時間が長くなります。以下に対する応答（スクリプト）を書く必要があります。

所有チャネル:
e コマースサイト、LINE、メール、モバイル アプリ、オムニチャネルリテール

ソーシャル チャネル:
Facebook Messenger、X、WhatsApp、Instagram Direct
追加のCX:カスタマーエクスペリエンスタッチポイント

チャネルごとに独自のブランド ペルソナを作成することで、単一のパーソナリティ属性、音声ガイド、コンテキストを備えた独自のブランド ペルソナを作成します。
(各ペルソナに異なる名前を付けることができると素敵です。)
その後、このペルソナを通じてすべての返信をフィルターし、メッセージがブランドどおりであることを確認していきます。

ソーシャル メディアを自動化し、広告のコメントに応答することもできると素敵です。

オムニチャネル カスタマー サポートのおかげで、サポートのワークロードを CX エコシステム全体に分散することで、ピーク需要時のチームの負担を軽減することも期待できます。

4. チャットボットはチケットをそらし、AI はチケットを解決します (人間のエージェントと同じように)

AIの特徴を選択する 1 つのポイントがあるとすれば、それは解像度です。

チャットボットは、キーワードを使用して事前に決定された応答をトリガーするルールベースのエンジンです。そして、たとえそれが質問の答えになっていないとしても、すべての顧客は同じ一般的な応答を受け取ります。

AIはキーワードを超えて顧客の問題を解決します。

たとえば、顧客が「注文したけど、よい商品だけど、私はキャンセルしたいです」と言った場合、チャットボットは「それを聞いてうれしいです」と応答する場合もあれば、まったく応答しない場合もあります。
なぜでしょうか。
チャットボットはキーワード (「注文しました」など) に依存して、定型文 (「聞いてうれしいです」など) で返信するため、状況に応じた動的な応答を生成することができません。

さらに、顧客のメッセージにキーワードが特定されなかった場合、チャットボットは「よくわかりませんでした」などと言ってそらしてしまいます。
「もう一度質問していただけますか」あるいは、当面の質問とはまったく関係のない情報記事を送信することもあります。 （イライラを越えます）

どちらのシナリオ（間違った応答または無応答）でも、顧客は不満を感じます。実際、消費者としてのあなたは過去 12 か月以内にチャットボットと会話したことがあるはずです。
やり取りに満足した人はわずかでしょう。残りは不満を感じていました。
それはあなたのブランドに良い印象を与えません。 （チャット式のLPもです。）

チャットボットを使用したことのある顧客の 80% が、チャットボットに不満を感じていると報告しています⎯Forbes

カスタマー サービスには、顧客データ、センチメント、優先順位、チャットのコンテキスト、ビジネス ポリシー、CS ポリシーなど、多くのリアルタイム変数があります。
人間であれば誰でも、これらすべての角度を理解し、推論を適用し、前進する最善の道を決定しなければなりません。

キーワードや事前にプログラムされた特定の質問に頼るのではなく、AI は人間のように顧客とコミュニケーションをとり、 AI はリクエストを効果的かつ効率的に処理します。チケットを委任するのは、絶対に必要な場合のみですが、これは頻繁ではあってはいけません。

全チケットをチャットボットより早く自動化することで、カスタマー サービス チームの能力を上回りブランドが成長できるよう支援してくれることになります。
これは 成長するe コマース ブランド、成功する D2C チャレンジャー ブランドにとって共通の課題です。

AI でのチケット解決機能は、人間の担当者が複雑な問題の解決により多くの時間を費やすことができることを意味します。
多くの顧客が必要なときに必要なレベルのサポートを受けられるようになるため、カスタマーエクスペリエンがさらに向上します。さらに、トップのカスタマー サポート人材が時間のかかる反復的な業務から解放されると、多くの時間を戦略的プロジェクトに費やすことができ、ビジネスに大きな影響を与えることができます。

注文のキャンセル、返品・交換などを AI に任せることで、お客様のエクスペリエンスが向上します。問題が解決されることを知っており、応答を待つ必要はありません。

しかし、AIが自分でチケットを解決できない、または答えがわからない残りの時間では何が起こるでしょうか。

5. AI は CX チームと連携して、シームレスでスマートなルーティングを実現します

AIはあなたのチームと協力して働きます。時折、人の手を必要とする他のエージェントと同様に、人間の担当者にいつ助けを求めるべきかを知っていることが大切です。

AI が顧客の質問に答えられない場合 (これはそれほど頻繁ではありませんが)、人間のエージェントの介入が必要な場合でも、スマート ルーティングによりスムーズな引き継ぎが保証されていることは大切です。
AI は継続的に学習し、自分自身で QA を自動化することで、知識のギャップに遭遇したことを理解し、チケットをエージェントにスマートにルーティングします。

スマート ルーティングの仕組みは次のとおりです。

AIはEメール チケットを受け取り、
理由に基づいたロジックを使用してその内容を判断します。

たとえば、購入後ポストパーチェスの体験として、顧客が注文状況を知りたい場合の納期に関する問い合わせが考えられます。
発送確認メールで荷物が発送されていることは理解していますが、その到着の確実性や、その理由を判断できません。越境などでキャリア情報が一時期ない場合は、API統合を通じて Shopify などのコマースプラットフォーム にアクセスすることしかできません。

AI は、問題をチームに転送する前に、チケットをエスカレーションしていることを顧客に伝えます。
人間のエージェントがスムーズに介入して、顧客に注文に関する最新情報を提供します。
AI はまた、最高のエージェントが提供する応答から学習するため、毎回賢くなっていきます。
この相乗効果により、エージェントの効率が向上し、パーソナライズされた対話が可能になり、エージェントはより複雑なチケットやより高度なビジネス タスクに集中できるようになります。

カスタマー エクスペリエンス サポート スペシャリストが、週末あけの月曜の朝にチケットの量に困惑されていたとします。複雑な質問に答えられるよう、最初の応答を処理する何かが必要でした。
AI は、エージェントが応答を作成するのにかかる時間を短縮できるように支援することもできます。エージェントは、正確でわかりやすい応答を細心の注意を払って作成する必要があり、それぞれに数分かかる場合があるかもしれません。
数秒かけて AI に 1 ～ 2 プロンプトの指示を与えると、エージェントが顧客に送信できる適切な形式の応答を生成します。顧客への返答を書くのに数分かかっていた作業が、30 秒未満で完了します。

6. 「X なら Y」ルールに基づいて盲目的に行動を起こすだけではなく、人間らしい推論を使用します。

AI の能力の鍵となるのは、Cognitive Reasoning-Based AI Engine の略である CoRE と呼ばれる、複雑なアクションを実行するための推論エンジンが注目されています。
AI エンジンとして、ルールではなく推論を使用して顧客サービスの複雑さを処理してくれるからで。CoRE が多数のデータ ポイントを評価し、人間の推論に基づいてリアルタイムの意思決定を行うためです。

コマース企業は初めて、AI を利用して推論を利用し、ビジネス ポリシーとライブ データの両方に基づいた人間のようなアクションを実行できるようになります。

企業は「入力が X の場合は Y を行う」という原則に基づいて顧客サポートにルールベースのエンジンを使用していました。

ユーザーが人間のような戦略を考案しようとしている場合、最終的にそれを活用する方法がないため、その推論構造は制限されています。人々のコミュニケーション方法はあまりにも動的で多層的であるためです。

人間のエージェントが基本的な返金リクエストを処理しているとします。些細な最終目標に直面しているにもかかわらず、エージェントは次のようないくつかの変数を考慮する必要があります。

• 注文の詳細（高額なものと低いものなど）
• 顧客の詳細 (初回対 VIP など)
• 返金ポリシー
• クエリの緊急性
• 会話の感情と文脈（チャージバックを脅迫して怒っている顧客の特定など）

このような顧客とのやり取りは本質的に予測不可能であるため、ルールベースのエンジン (別名チャットボット) ではそのようなタスクを処理することはできません。

AI ソリューションは、顧客がキャンセルを要求したときにサブスクリプションを非アクティブ化するだけです。しかし、顧客が更新したばかりの場合、または複数か月のサブスクリプションを持っている場合、彼らは実際に何を求めているのでしょうか。
それらの違いを見極めるのが重要です。

7. AIは行動を起こし、人間のエージェントと協力します

AI は行動を起こし、複雑なチケットをエンドツーエンドで解決し、顧客とのやり取りを減らします。 AI フローは、サポート エージェントを介さずに、顧客とブランドの生産性を最適化します。

API 統合レイヤーでの統合により、顧客に代わって人間のエージェントが手動で変更を加える必要があるアクションを処理できるようになります。

顧客が商品のサブスクリプションをキャンセルしたいと考えています。

• 顧客の気持ちを確認し、問題を認識するために共感をもって対応します。
• 割引、注文のスキップ、フィードバックの要求など、状況に最も適したオプションを判断します。
• その後、顧客の反応に基づいて、出荷情報の確認・調整、キャンセル、更新などの問題の解決を支援します。

これらのシナリオでは、顧客は自分のアカウントに直接アクセスしてアクションを実行する必要はなく、カスタマー サポート エージェントが関与する必要もまったくありません。

MACH ベースのLexica などのコマースプラットフォームモジュールを使用すると、注文と商品カタログにアクセスできるため、注文の追跡、配送先住所の更新、まだ履行されていない注文のキャンセル、返金などのアクションで顧客を支援できるようになります。

これらのアクションを完了するために人間の介入は必要ありません。
たとえば、破損した商品を受け取った顧客に無料の交換品を自動的に送信できるようになるかもしれません。

8. AIは人間と同じように、視覚的な証拠を調べて行動を起こすことができます

CX エージェントは、顧客の質問に対処し、最善の行動方針を決定するために、無数の視覚的証拠を検討します。
注文書、領収書（発送完了・商品配達完了）、商品の写真、配送ラベル、保証を確認し、顧客が提供した証拠のリストは延々と続きます。

人間と機械の間の境界線がさらに曖昧になり、AI は画像やスクリーンショットの形で視覚的な証拠を確認し、データに基づいてアクションを実行できます。
高度な画像処理機能と AI 推論を統合して、正確でパーソナライズされたサポートを提供してくれるようになります。

• AI はスクリーンショットや写真などのビジュアルを要求し、適切なフォローアップ アクションを実行します。
• 追跡情報を調べて、交換品をいつ発送するかを決定できます。
• 画像を通じて商品の状態を確認し、損傷した商品の画像を分析することで交換品をインテリジェントに送信できます。
• 画像ベースの証拠を使用して、配送された注文または不完全な注文を確認し、返金または交換品の発送を行うことができます。

幅広い新しいユースケースを可能にし、サポート チームが人間のような AI を活用して顧客の問い合わせを解決する方法を強化していきます。

9. AIを使い始めるのにかかる時間は。

AI はあらゆるレベルで自然言語を認識してくれます。人間のカスタマー サポート担当者がチケットを扱うのと同じ方法で顧客に共感できるだけではありません。
自然言語でフィードバックも受け取ります。最もトレーニングが簡単で、学習が最も早い AI カスタマー サポート ツールであってほしいです。

仕組みは次のとおりです。

AI は、自然言語処理 (NLP) に大規模言語モデル (LLM)を使用します。

• ユーザーは (コンピューター コードではなく) 通常のタイプでコマンドまたはクエリを入力して結果を生成できます。
• AIの反応をプログラムしているときでも、まるで本物の人間であるかのようにAIと話すことができます。
• LLM により、ユーザーとの人間のような会話や推論も可能になります。これだけでも、チャットボットやこれまでの AI サポートの機能をはるかに上回ります。
• LLM が継続的に学習することです。つまり、シエナはやり取りを重ねるごとに仕事がどんどん上手になっていきます。

AI の導入は、新しいリモートスタッフ・従業員のオンボーディングと非常に似ています。コミュニケーションをとり、具体的なフィードバックを与えるほど、早く学習します。これは、チームのメンバーと一緒に仕事をするのと同じです。

10. ワークフローのセットアップには

AIの人間的な推論は、会社とのやり取りにも及びます。人間の同僚に伝えるのと同じように、AIに方針や指示についての指示を書き言葉で伝えることが必要です。

チャットボット フローは、どちらかというと自分で選択する冒険に似ており、顧客の応答ごとに所定のパスに誘導され、事前に作成された別の応答が求められます。
顧客が進む可能性のあるすべての手段に対して、チームは詳細なワークフローを定義する必要があります。つまり、考えられるすべての会話シナリオに対応できるように、事前に草案された返信が用意されています。

その結果、1 つのユースケース (例: 「注文はどこですか?」) の構築と実装に数週間または 1 か月以上かかることがあります。そして、ほとんどのブランドには、構築する必要のあるフローが何百もあります。

プラットフォームのコストに加えて、対話フローを実装および維持するには、チャットボット プラットフォームのトレーニングを受けた社内担当者が必要になります。

ノーコード、ノーワークフロー プラットフォームと比較してください。意思決定ツリー、チャート、対話はありません。新入社員の新人研修や研修など、テキストベースのコンテキストと指示でAIをガイドします。最も一般的な顧客リクエストに対する自動応答を構築して展開できるということです。

また、顧客はInstagramなどのソーシャル チャネルやその他のチャネルを通じてサービスを要求することがあるため、AI は自動的にオムニチャネルとなり、Eメール、LINEテキスト、ソーシャル メディアの違いを簡単に理解できることがポイントです。

CX チームの誰もがこれらのインテリジェントな自動化を実装できます。AIは、日常的なことばで書かれた人間のような指示を受け入れます。

11. AIはコンバージョンを促進してくれます

顧客がチャットボットにイライラするのではなく、AI によって正当化されていると感じると、その肯定的な感情反応が収益を促進してくれます。
アップセルを行う必要はありません。代わりに、公平で迅速な対応により、顧客が購入したい気分になったときに必要な答えが得られます。‍

顧客は、AI が「時間外であっても非常に迅速な対応をしてくれた」とユーザーから肯定的なフィードバックを受けます。  この種のコメントは、迅速でパーソナライズされたコミュニケーションがいかにブランドと顧客との間に信頼感を築き、コンバージョンを促進するかを示しています。

別の方法でコンバージョンを改善することもできます。常時稼働の自律的な応答により、注文のキャンセルが即座に処理され、返品が大幅に減少するかもしれません。

カスタマー エクスペリエンスを自動化する

ほとんどのチャットボットはチケットをそらすように設計されています。
AIはそれらを解決するために作られているはずです。是非活用してみてください。