サービス変革に欠かせないbot活用
カスタマーサポートのチャットbotが人間よりも優れている点
AIを使ったチャットbotはカスタマーサービス業務の一部を自動化し、従業員が本当に大切な仕事に専念できるようにすることによって企業の変革を支援する。
カスタマーサービスはどんな企業にとっても常に最重要課題と位置付けられる。現代の組織はカスタマーサポートのチャットbotなど、人工知能(AI)技術を使ってカスタマーサポートの向上や顧客の愛着心喚起、ブランド周知などを行っており、利益増大につながる価値の高い業務に従業員が専念できるようにしている。
反応時間の短縮と顧客の満足度向上
顧客対応の最前線ではAIを使ったチャットbotの利用が増えている。こうしたスマートbotは時間の経過とともに顧客の行動や反応を分析して学習し、消費者からの問い合わせに即座に対応することもできる。これは顧客の問題の解決や販売促進の助けになる。
AI搭載のチャットbotを利用して顧客からの問い合わせへの対応とふるい分けを行っている企業では、コールセンターや顧客対応の従業員が、サポートリクエストの最初の段階を処理するルーティン業務から解放され、それよりも時間がかかる上位レベルの顧客の問題への対応に当たることが可能になっている。AI搭載のチャットbotは既に、顧客に関する基本的な情報を収集したり、製品に関する質問に答えたり、その会社の営業時間といった一般的な質問に答えたりする能力を身に付けている。会話を記憶することによって顧客のニーズを予想することも学習し、その情報を使ってより顧客に合わせたコンテンツを提供できる。
併せて読みたいお薦めの記事
カスタマーサポートのチャットbot活用
チャットbotの時代
問題が浮上する前に解決できれば顧客にとっての恩恵は大きい。顧客が購入サイクルの途中で買い物をやめてしまう確率は下がり、顧客からの苦情は減り、全般的なブランドイメージが向上して顧客の愛着心は強まる。
人間と違ってbotは24時間年中無休で働くことができ、疲れも感じない。常駐のカスタマーサービスエージェントは、顧客に浮上した問題をすぐに解決することができる。顧客が最初に連絡してきた時点で人間の担当者による対応を待たせるのではなく、botを最前線に配置して、全般的な顧客の満足度を向上させることができる。
コールセンターは離職率の高さで知られる。コールセンターのアウトソーシングが相次ぐ傾向は、外国語のアクセントを持つ担当者や口語が理解できない担当者をよく思わない顧客をいら立たせてきた。AI技術では既に、複数の言語を分かりやすい音声で話せるようになっており、電話をかけてきた相手のいら立ちを抑え、解決にかかる時間を短縮する助けになっている。
カスタマーサポートチャットbotは、良くも悪くも感情的知性を持たないことから、常に顧客に寄り添う口調で応対できる。不満を持つ顧客に対応する際に、そうした温厚なアプローチが役に立つことに、企業は気付きつつある。人間と違ってチャットbotは一貫したムードを保つことができ、顧客の口調や否定的な言葉にいら立つことも、会話に由来する個人的な偏見を持つこともない。
顧客に合った製品やサービスの提案
顧客は製品やサービスの購入に当たり、あまりに選択肢が多過ぎて立ち往生することがある。多くの場合、製品の種類ごとに過剰な選択肢や機能があり、その中から選択を強いられる。中にはこれが原因で、購入をやめてしまう顧客もいる。AIであれば、顧客の好みや検索履歴、位置情報といった要因を考慮して、相手の人間にはできないかもしれないカスタマイズされた製品やサービスを提案することができる。
結果として、こうしたAIシステムは、パーソナライズされたポップアップやチャットのやりとり、あるいはメールを介して顧客を助け、購入プロセスを継続させて、最善の製品に誘導できる。そうしたパーソナライズされた販売アシスタント(会話型商取引と呼ばれるようになっている)の成功を受け、大手電子商取引会社の多くが販売エコシステムの一環として、AIエージェントを採用するようになっている。
ミスの削減、コンプライアンス強化
人間のサポート担当者は時として、ルールをゆがめたり、法令や会社の監査規定に従って情報を記録することを怠ったりしてトラブルを招くことがある。これに対してカスタマーサポートチャットbotは会社の規定や法令を厳格に守り、さまざまな法令に従って顧客とのやりとりに関する監査可能な履歴を残す。
botは人間に比べてミスが少ないことも実証されている。機械はトレーニングされる能力や、ルールを守る能力、大量のデータを処理・解析する能力に長けている。AIシステムは、顧客の反応を解釈して、それを履歴データと照らし合わせることができ、それによってbotが質問の意味を取り違えたり、間違った解決策を提示したりする確率を低減させている。
botは情報を入力するスピードに制約されず、複数の会話が同時に進行していても気を取られることがなく、知識不足のために問題について調べたり同僚に助けを求めたりもしないことから、人間に比べて反応時間も速い。
AIを使った顧客サービスは、既に業界に影響を及ぼしている。顧客対応を伴う全組織でbotが普通になるのは時間の問題だ。もしかすると、効率性や知識で劣る人間よりも、botを相手にする方が好まれるようになるかもしれない。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
5
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
6
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
7
AI時代のITインフラ戦略とは? 販売代理店が知っておきたい最新トレンド
-
8
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
9
人間のせいでAIエージェントの生産性が上がらない
-
10
「IBM i(AS/400)はクローズドなシステム」という誤解 DXに寄与する一歩
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー