電話注文受付やカスタマーサービスを提供するための通販基幹システムの機能：AIチャットボット編

通信販売（これは日本用語で、本来は、mail order company mail order sales です。時代に合いませんよね。包括的にはダイレクトマーケティングになります。）において電話での注文受付（なぜか日本では受注と言う文化があります。とても違和感ありませんか？消費者は発注している訳ではないはず。電話での注文受付は、phone-based ordering）やカスタマーサービス（２つのCSの１つ）を提供するためには、次のような通販基幹システムの機能が必要となります。

これからの通販基幹システムの基本機能

1. 電話注文受付の自動化:

顧客が電話（大きく定義をすればVoice= 音声です）で注文をした場合に、通販基幹システムは注文情報を正確かつ効率的に処理する必要があります。従来は、コールセンターや、カスタマーセンターのオペレーター、CSRが受電をして、トークスクリプトをベースに注文処理を、通販基幹システムにキーボードで入力をしています。
これを、半自動化をして、音声認識技術や自動応答システムを活用し、顧客の注文内容を正確に認識して処理する機能の実装も重要なポイントです。また、在庫状況や商品の詳細情報、有効なオファー・キャンペーンなどもリアルタイムに提供することで、スムーズな注文受付と顧客の購買体験の提供を実現します。

2. 注文情報の統合と処理:

電話注文の情報は、他のチャネルとの統合が必要です。通販基幹システムは、電話注文情報を他の注文チャネル（多くは自社のEコマースサイトと、リアル店舗）と統合し、一元的に管理する機能を提供することになります。これにより、顧客の注文履歴や支払い情報などを網羅的に把握し、効率的な処理と追跡が可能になります。

3. 顧客情報の統合とアクセス:

電話でのカスタマーサービス（CS:Customer Services）を提供するためには、顧客情報へのアクセスが重要なポイントです。通販基幹システムは、顧客の注文履歴、連絡先情報、特典（ロイヤルティプログラムとカスタマーレイヤーもしくはランクと表現されています。）や割引（オファー、キャンペーン）などの顧客個別の顧客情報を統合し、カスタマーサービス担当者がリアルタイムにアクセスできるようにします。これにより、顧客の問い合わせや要望に迅速かつ正確に対応することができるとともに、より重要なフェーズであるコンシェルジュカウンセリングなどの応対ができます。

4. 問い合わせ管理とチケット処理:

電話でのカスタマーサービスでは、顧客からの問い合わせやクレームの管理が重要なポイントです。通販基幹システムは、問い合わせやクレームをチケットとして管理して、担当者間でのタスク割り当てや追跡ができる機能を提供するようにします。これにより、顧客の問題解決や課題の追跡が効率的に行えることになります。

5. レポーティングと分析:

電話での注文受付やカスタマーサービスを提供する際には、通販基幹システムがデータのレポーティングと分析機能を備えていることが重要なポイントだと言われています。

6. コールセンターパフォーマンスの分析:

電話でのカスタマーサービスを提供するコールセンターのパフォーマンスを分析することで、効率性や品質を向上させることができます。通販基幹システムは、コールセンターシステムと連携することで、通話時間、応答率、クレーム処理時間などのデータを収集し、コールセンターパフォーマンスの評価と改善に活用します。

7. 問い合わせ傾向の分析:

電話での問い合わせ内容や頻度を分析することで、顧客の傾向やニーズを把握することができます。通販基幹システムは、問い合わせ内容のカテゴリー分類や頻度分析を行い、顧客サービスの改善やより適切な情報提供に役立てます。

8. 顧客満足度の評価:

電話でのカスタマーサービスの品質を評価するために、顧客満足度の測定が重要です。通販基幹システムは、コールセンターシステムと連携して、応対完了後に自動音声（IVR）などで、顧客からのフィードバックやアンケート結果を収集して、顧客満足度の評価と改善に活用するようにします。

9. 問題解決のトラッキング:

電話での問い合わせやクレームのトラッキングを行うことで、未解決の問題や継続的な課題を把握することができます。通販基幹システムは、問題解決の状況や期間、関連する顧客情報などを記録し、問題解決の効率化と改善に役立てます。

これらの機能を備えた様々なシステムと通販基幹システムとを連携することで、電話での注文受付やカスタマーサービスの品質と効率が向上し、顧客満足度の向上や競争力の強化につながります。さらに、レポーティングと分析によって得られるデータは、経営戦略やサービス改善の意思決定にも活用することが本当の目的です。

コールセンターの業務を、チャットボットで実施するための機能のポイントとメリット

通販のコールセンター業務は、電話チャネルという音声での応対が主流ですが、今後は、チャットボットをはじめとするデジタル機器からのNon-VoiceとVoiceのハイブリッドなコミュニケーションタッチポイントを提供することになります。これは、顧客にとっての利便性だけではなく、通販事業者側にとっても顧客データ（行動データ）の取得とともに、様々なフェーズで顧客購買体験品質の向上によって、コストダウンが図ることができます。

代表的なチャネルケースとして、チャットボット（これから様々なプラットフォームで、AIサポートのボットが提供されることになります。）で実施するための機能のポイントとメリットについて確認していきます。

AIチャットボット機能のポイント

1. 自動応答とユーザー対話:

チャットボットは自動応答機能を備えていることは誰でもご存知のはずです。スクリプトタイプか、AIタイプかは別として、ユーザーからの問い合わせに対して迅速に応答することができます。また、顧客とこれからの顧客との対話をシームレス（ボットから有人へのブリッジ）に行い、自然なコミュニケーションを実現していきます。

チャットボットによるカスタマーサービスは、ユーザーにとって迅速かつ便利な対応が可能です。ユーザーは自分のペースで問い合わせを行い、待ち時間や転送の手続きを省略することができます。さらに、チャットボットが適切な情報や解決策を提供することにより、顧客の満足度を向上させることができます。

2. FAQと知識ベースの提供:

チャットボットは、よくある質問（FAQ）や知識（ナレッジ）ベースを活用して、顧客とこれからの顧客に適切な情報を提供することができます。顧客とこれからの顧客が求める情報を瞬時に提供することで、効率的な購買前体験・購買後体験のサポートを提供します。

3. 注文の追跡とステータス確認:

チャットボットは、顧客の注文情報や配送ステータスなどを追跡して、リアルタイムで顧客に提供することができます。顧客は煩雑なオペレーターとの会話や手続きなしに自分の注文情報を確認できるため、便利さと利便性が向上します。（デジタルコマースならマイポータルで簡単ではありますが、デジタルコマースの顧客も音声での問い合わせの方が簡単だと感じる人も多いです。）

4. 問い合わせの転送とエスカレーション:

チャットボットは、必要に応じて問い合わせを人間のオペレーターに転送する機能を持っています。また、問題が解決しない場合や特定の対応が必要な場合には、エスカレーション手順を実行し、適切な担当者に問題を引き継ぐことができることがポイントです。（楽天モバイルや、HPのパソコンサポートのような堂々巡りは悪手です。）

5. 24時間対応と柔軟なスケジュール:

チャットボットは24時間体制で稼働することができますので、時間帯や曜日に関係なく顧客対応が可能です。いつでもユーザーからの問い合わせに対応できます。同時に複数の顧客と対話することができるため、大量の問い合わせにもスケーラブルに対応できます。
また、人的リソースに制約（一般的にはそのロケーションのビジネスタイム　例:10時‐17時とか）がある場合でも、チャットボットを活用することで柔軟な対応が可能となります。

AIチャットボットを活用することによるメリット

1- 迅速かつ即時の応答:

チャットボットは自動応答機能を持っていることで、ユーザーからの問い合わせに対して即座に回答することができます。これにより、ユーザーの待ちた時間を短縮し、顧客満足度を向上させることができます。

2- コスト削減:

チャットボットを導入することで、人的リソースを効果的に活用することができます。自動応答や自己学習機能により、重複や簡単な問い合わせに対してはオペレーターの介入が不要となり、コストを削減することができます。
また、チャットボットを通じて問い合わせ内容や傾向を分析することで、適切な改善や効率化の施策を行うことができます。

3- 一貫性の保持:

チャットボットはプログラムに基づいて動作するため、一貫した情報提供や対応（応対ではないですよ、これは「人」がするべき楽しくあるべき領域です。）が可能です。ユーザーが複数のオペレーターと接する場合に比べて、一貫性が保たれるため、顧客購買前・中・後体験の向上につながります。

また、システム上の一元化されたデータを活用するため、顧客の問い合わせ履歴や注文情報などを容易に参照できます。これにより、複数のオペレーター間での情報共有がスムーズに行え、顧客との対応に一貫性を持たせることができます。

4- スケーラビリティと柔軟性:

チャットボットは多くのユーザーに同時に対応することができます。需要の急増時や特定のキャンペーン期間など、大量の問い合わせに対してもスケーラブルな対応が可能です。また、チャットボットは容易にアップデートや改善ができるため、変化する顧客ニーズに柔軟に対応できます。

5- データ収集と分析:

チャットボットを通じてユーザーとの対話データを収集し、分析することで、顧客の傾向やニーズを把握することができます。これにより、マーケティング戦略やサービス改善の意思決定に役立てることができます。

6- エンゲージメントと顧客ロイヤルティの向上:

チャットボットを通じて円滑なコミュニケーションとサポートを提供することで、顧客エンゲージメントを高め、顧客ロイヤルティを向上させることができます。顧客は迅速かつ便利なサービスを受けることができるため、より良い体験を得ることができます。

以上のように、チャットボットを活用することにより、コールセンター業務の効率化と顧客満足度の向上が期待できます。ただし、チャットボットは自動化された応答システムであるため、複雑な問題や個別の要求に対応できない場合もあります。

AIチャットボットの運用課題

- エスカレーションとヒューマンサポート:

チャットボットは一般的な質問や問題に対応する能力がありますが、複雑な問題や特定の要求に対しては限定的な場合があります。そのような場合には、チャットボットが問題を適切に処理できない場合に、オペレーターやカスタマーサポート担当者に問題をエスカレーションさせる仕組みが必要です。ヒューマンサポートの介入により、より高度なサポートや対応が可能となります。

- パーソナライズドなサービス:

チャットボットは、ユーザーとの対話データを蓄積し、ユーザーの嗜好や過去の履歴に基づいて個別化されたサービスを提供することができます。たとえば、ユーザーが過去に注文した商品や興味を示した商品に関連する情報や特典を提供するなど、顧客のニーズに合わせたパーソナライズドな体験を提供できます。

- 自己学習と改善:

チャットボットは自己学習の能力を持つことが重要です。ユーザーとの対話データを分析し、フィードバックや修正情報を基に自己学習を行い、対応能力や精度を向上させることができます。これにより、継続的な改善とより高度な自動応答が実現されます。

- マルチチャネル対応:

チャットボットは複数のチャネル（ウェブサイト、モバイルアプリ、SNSなど）を通じてアクセス可能であることが求められます。顧客が自分の好みや利便性に応じて異なるチャネルを使用できるため、よりシームレスな体験が提供されます。

- セキュリティとプライバシー保護:

チャットボットは顧客との機密情報のやり取りを行う場合がありますので、データのセキュリティとプライバシー保護に十分な対策が必要です。顧客の個人情報や支払い情報などのデータにアクセスする際には、適切な暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策が必要です。また、個人情報の取り扱いに関しては、適切な法律や規制に準拠し、プライバシー保護に配慮した設計と運用が求められます。

- 自動化の限界:

チャットボットはあくまで自動化された応答システムであり、複雑な問題や個別の要求には限定的な対応しかできません。重要な問題や感情的な要素を含む場合には、ヒューマンサポートの必要性が生じることがあります。適切なエスカレーション手順やチャットボットとオペレーターの連携が必要です。

- 自然な対話とユーザーエクスペリエンス:

チャットボットの対話システムは、自然で理解しやすいコミュニケーションを実現する必要があります。自動応答やメニュー選択によってユーザーが目的を達成できるように設計することで、良好なユーザーエクスペリエンスを提供できます。

- 適切なトレーニングとテスト:

チャットボットを適切に機能させるためには、トレーニングデータやテストデータの準備が重要です。十分な量と品質のデータを使用してチャットボットをトレーニングし、継続的なモニタリングと改善を行うことが必要です。

- カスタマイズとブランド一致:

チャットボットは企業のブランドイメージと一致するようにカスタマイズすることが重要です。言語やトーン、スタイルなどを企業のブランドに合わせて調整し、顧客との一貫性を確保します。

- フィードバックと改善:

ユーザーからのフィードバックを収集し、チャットボットの改善に反映させることが重要です。顧客の声や要望に敏感に対応し、チャットボットのパフォーマンスと効果を向上させるための継続的な改善を行いましょう。

以上が通販のコールセンター業務をチャットボットで実施する際の運用上の注意点です。AIチャットボットを活用することで、効率してコスト削減や顧客満足度の向上を実現できる一方で、自動化の限界やユーザーエクスペリエンスの重要性などにも留意する必要があります。

カスタマーセンターでのマネージメントポイント

- オペレーターのトレーニングと監視:

チャットボットを導入する際には、オペレーターのトレーニングが必要です。オペレーターはチャットボットの動作や機能について理解し、必要な場合には適切なタイミングで介入することが求められます。また、オペレーターはチャットボットとの連携を監視し、エスカレーションや特殊なケースへの対応を適切に行う必要があります。

- ユーザーフィードバックの重視:

ユーザーからのフィードバックはチャットボットの改善に欠かせません。ユーザーの意見や要望を収集し、そのフィードバックに基づいてチャットボットの機能や応答を改善することで、より使いやすいユーザーエクスペリエンスを提供することができます。

- エラー処理とバックアッププラン:

チャットボットは技術的な問題やエラーに見舞われる可能性があります。そのため、エラーが発生した場合の適切なエラー処理とバックアッププランを用意しておくことが重要です。オペレーターやサポートチームが対応できるような体制を整え、問題発生時に迅速に対処できるようにします。

- 透明性と説明責任:

チャットボットを利用する顧客は、その応答が人間ではなく自動化されたシステムによるものであることを理解する必要があります。ユーザーに対してチャットボットであることを明示し、透明性を持ったコミュニケーションを心がけましょう。また、説明責任を果たすために、チャットボットの機能や制約について明確にユーザーに伝えることも重要です。

- 継続的な改善とモニタリング:

チャットボットを導入した後も、継続的な改善とモニタリングを行うことが重要です。チャットボットのパフォーマンスや効果を定期的に評価し、問題や改善のポイントを特定します。データ分析や顧客フィードバックの収集を通じて、チャットボットの改善点や新たなニーズを把握しましょう。さらに、テストや実験を通じて新機能やアプローチを試し、チャットボットの能力向上に取り組むことも重要です。

- コミュニケーションチャネルの多様化:

チャットボットだけでなく、他のコミュニケーションチャネルも活用することも検討しましょう。
例えば、電話やメールといった伝統的なコールセンターチャネルとの連携や、ソーシャルメディアやモバイルアプリなどの新たなチャネルでのサポートを提供することで、顧客にとって使いやすく便利な方法を提供できます。

- 誤解やミスの修正とフォローアップ:

チャットボットが誤った情報を提供したり、ユーザーの要求を正しく理解できなかった場合は、迅速かつ適切に修正を行いましょう。また、問題が解決された後も顧客とのフォローアップを忘れずに行うことで、顧客満足度を高めることができます。

- チャットボットとオペレーターの役割分担:

チャットボットとオペレーターの役割分担を明確にし、最適な顧客対応を実現しましょう。簡単な問い合わせや一般的な情報提供はチャットボットが担当し、複雑な問題や個別の要求にはオペレーターが介入するといった形で、効率的かつ効果的なチームワークを構築します。

以上が、チャットボットを活用した通販のコールセンター業務管理のポイントとなります。
機能の最適化や改善、ユーザーエクスペリエンスの向上を継続的に追求し、顧客満足度の向上と効率化を実現することがポイントです。これはチャットボットに限らず、コールセンターの運用の基本です。

上記の情報を参考に、通販のコールセンター業務における通販基幹システムや、EC:eコマースシステムでの、顧客サービスとしての、コールセンター機能について、チャットボットの機能とメリット、注意点から、説明してみました。これを踏まえて、カスタマーサービス設計と運用についてのをご理解いただければ幸いです。

DNVBとその一カテゴリーDTC/D2C 3.0時代でのオムニチャネルにあり方など、もし他に何か質問や特定のトピックについて詳細を知りたいことがあれば、お知らせください。お手伝いできる範囲でお答えします。

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変わる通販ビジネスのCXと、それを支えるオープンソースコマースシステム

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デジタルではパーチェスファネルのデータとCXとしてのインフルエンスファネルのデータの重要性が高まっており、これを通販基幹システムの顧客データに統合管理することは不可能です。顧客が見えないという課題も発生しており、顧客セグメントの磨き方や顧客分析機能の必要性について疑問が呈されています。顧客と事業者にとってベストな構成は、コマースシステム＝顧客管理システムで一元化し、マーケティングオートメーションやコミュニケーションタッチポイントシステムを活用することだと考えられています。

• - ECシステムやコマースシステムにおいて、柔軟性とカスタマイズ性が重要であるため、ソースコードの開示が必要である。
• - 多くのECシステムは、EC（eコマース）のダイレクトマーケティングモデル チャネルに特化した機能や外部連携を重視しており、D2C（DTC）系通販事業者の要求を満たすことが困難である。
• - SaaSやパッケージシステムでは、業務全体を俯瞰したシステムインテグレーション能力が不足している。
• - SaaSシステムは費用が膨れることがあり、事業フェーズによっては効果的ではないことがある。
• - 通販企業では、業務とシステムが密接に結びついていることが多く、SaaSシステムの切り替えが困難である。