今日のコンタクトセンター分析は、かつてないほどのインサイトを得ることができ、顧客が期待する体験を提供できているかを見極めることができます。AI（人工知能）は、コンタクトセンターの標準的なデータを取得し、それを消費者行動、エージェントのパフォーマンス、運営効率など、現代のコンタクトセンターにとって重要で実用的な情報へと変換することができます。
企業はコンタクトセンターのデータの価値を最大限に高める必要があります。膨大なデータ分析に適したAIテクノロジーは、コンタクトセンターが注意とリソースをどこに集中させるべきかを特定するのに役立つ適切なツールです。
AI活用によるメリット
AIは、コンタクトセンターの主要なアプリケーションで活用することで、業務効率と顧客体験を向上させ、より一貫性があり、正確なものにすることができます。AIは、顧客のニーズを予想するのに役立ち、顧客が望んでいるパーソナライズされたサービスを提供できます。また、必要な情報をより早く入手できるようにすることで、処理時間を短縮できます。AIは、顧客がキーパッドを押したり、特定のフレーズを言う代わりに、IVRやチャットボットに顧客が欲しいものを伝えることができるようにして、セルフサービスを使いやすくすることもできます。
AIから恩恵を受けるのは顧客だけではありません。AIは、従業員満足度を向上させることもできます。単調な繰り返し作業を自動化するRPAを活用することで、エージェントは、より複雑で付加価値の高い応対を処理することができます。また、エージェントとの通話をリアルタイムでモニタリングすることで、エージェントはパフォーマンス、スキル、顧客体験を常に改善していくことができます。
AIを使用することでより迅速かつ簡単にカスタマーサービスを提供し、より多くの顧客がセルフサービスを頻繁に使用するようになり、生産性も高くなります。そして導入と抑制を高めることができれば、応対ごとのコストは下がるでしょう。ガートナー社によると、エージェントによる応対費用は1件あたり、約1,000円かかるのに対し、セルフサービスのチャネルでは、約10円で済みます。
AIは、入電予測やルーティングをより正確に行い、コンプライアンスの遵守を徹底することができます。AI活用は、コンタクトセンターの運営のあり方自体を変えていく可能性を秘めています。
顧客のニーズを読み取るAI分析ツール
今日の経済において、差別化要素としてカスタマーエクスペリエンスの重要性は言うまでもありません。カスタマーエクスペリエンスの積極的な改善を検討する際は、継続的な改善に目を向け、推進できるようにしたいものです。
しかし、消費者行動は常に進化しています。好みや意識は変化し、予算は変動し、以前は忠実であった顧客が簡単に他社へ乗り換える傾向が見られるようになりました。AIを活用したインタラクション分析は、コンタクトセンターが動的な顧客基盤を把握するのに役立ちます。
インタラクション分析ツールは、キーワードやフレーズに照準を合わせ、問い合わせの要因や潜在的な問題を特定することができます。例えば、「お支払いができませんでした」というフレーズが頻繁に使用されるようになったら、ウェブサイトの支払い機能に問題がある可能性をコンタクトセンターに警告することができます。
リーダーは、その問題についてウェブチームに伝え、エージェントに特別な指示を与えることができます。発生した問題に積極的に対処することで、影響を受ける顧客の数を減らし、企業が問題に関連する問い合わせを回避できるようにもなります。
インタラクション分析機能は、問題の特定だけにとどまりません。製品やサービスも顧客体験で需要な役割を果たします。製品の品質も重要ですが、満たされていないニーズに対処することも重要です。AI分析は、製品と顧客ニーズのギャップを埋めるのにも役立ちます。これは、製品開発チームにとって有用な情報です。さらに、分析ツールは、アップセルおよびクロスセルの機会をエージェントに知らせることができます。適切に活用した上で、顧客が希望し、必要とする製品を紹介することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。
企業はインタラクション分析を利用して、顧客の感情を分析することもできます。このAI分析ツールは、すべてのチャネルのあらゆる応対を分析し、顧客がどのように感じ、何を考えているのかを特定することができます。通話から、声の高さや大きさ、間の長さなどを考慮し、顧客やオペレーターがイライラしているのか、満足しているのかなどを判断します。
感情スコアは個々の顧客レベルで計算できるため、スーパーバイザーは満足できていない顧客に電話をし、事態を改善しようとすることで、コミュニケーションを完結することができます。また、エージェントが感情スコアを追跡することで、優秀な従業員の特定や従業員のスキルを伸ばす機会を発見することもできます。
エージェントの業務をサポート
コンタクトセンター分析ツールから得られる考察を分析する過程で、リーダーは、エージェントがニーズの変化に対して、追加サポートを必要としていると判断する場合があります。
AIとボットは、応対中に継続的な支援を提供し、すべてのエージェントを必要な情報をすぐに使えるスペシャリストに変身させます。さらに、これらのソリューションは、スーパーバイザーを追加することなく、個人に合わせたコーチングを提供します。
多くの顧客は、セルフサービスがどれほど優れたものであっても、有人サポートを希望しています。電話は今でも非常に好まれ、広く使われているチャネルです。AIは、リアルタイムの情報、ワークフローなどをエージェントに提供することで、応対を最適化するのに役立ちます。これにより、エージェントが情報を検索する際の長い中断をなくすことができます。
そして、AIによるリアルタイム応対ガイダンスは、応対が展開されている間、エージェントのソフトスキルをコーチできます。すべての応対でエージェントをコーチングすることは、スーパーバイザーの夢かもしれませんが、AIなしで行うことは不可能です。AIツールは、提供すべき最も良い応答、より良い関係を築き、顧客満足度を向上させるために行動を調整する方法、さらにはエージェントがあまりに早口になった場合の注意などをエージェントに案内することができます。これは数日後ではなくリアルタイムで行われ、エージェントが応対の結果を変えるのに手遅れにはなりません。
AI対応のガイダンスとコーチングは、次のようなメリットをもたらします。
- 処理時間の短縮
- 一次解決率の向上
- サービス満足度の改善
- エージェントの意欲と従業員満足度の向上
- カスタマーエクスペリエンスの強化
これらのメリットがあることは、どのようにすれば分かるのでしょうか？データの一部は標準の業務レポートから得られ、分析ツールは感情分析とCXに関する考察を提供することで隙間を埋めることができます。コンタクトセンター分析ソフトは、リーダーが改善に向けた取り組みを特定するのに役立つだけではありません。実装後に改善の効果を測定するのにも役立ちます。
AIを活用したソリューション
リーダーは、分析の考察を確認しながら、セルフサービスの改善やエージェントの業務合理化によって効率を上げる機会を特定することもできるかもしれません。繰り返しになりますが、AI活用は、コンタクトセンターをオイルがたっぷりなじんだ機械のように、極めて順調に運営するために必要な機能を提供することができます。
人間の言葉を理解する高度なチャットボット
自然言語処理（NLP）は、セルフサービスの体験を変革し、より高い成功率と抑制率をもたらします。NLPは、機械が人間の言葉を理解し、会話のように返答することで、自然な応対を実現します。
一般的なチャットボットはNLPを使っていません。むしろ、ルールに基づき、機械的に入力内容を認識し、応答しています。この種のチャットボットは、口座残高や注文状況の確認といった単純な応対には適していますが、認識できない単語が出てくると、つまずいてしまいます。
対照的に、NLPによる会話型AIのチャットボットは、特定の単語やフレーズだけでなく、顧客の言っていることを理解できます。これにより、顧客との摩擦を減らすことができます。顧客は自然に話すだけで、ボットは何をすべきかを理解します。
処理時間やミスを減らすバーチャルエージェント
バーチャルエージェントとして知られる会話型チャットボットは、音声チャネルとチャットチャネルで利用できます。バーチャルエージェントはエージェントの業務を補完するもので、必要に応じて、特定の作業または応対全体を処理することができます。それらは通常、「エージェント」の役割で対応し、少なくとも一部の応対を実行します。
例えば、人間のエージェントが対応するまで顧客を保留のままで待たせるのではなく、バーチャルエージェントのボットはすぐに応対を始めます。それらは顧客が電話をかけてきたときに挨拶し、本人確認を行い、問い合わせ内容を確認してから、より複雑な内容を処理できる人間のエージェントに、問い合わせ内容を渡すことができます。アメリカの靴小売会社DSW社は、バーチャルエージェント導入により、顧客満足度を高めながら、平均処理時間を2分も短縮することができました。
バーチャルエージェントは、発信者の入力情報を収集したり、あるツールから別のツールにデータをコピーしたり、簡単なデータを入力してコール後の入力作業を削減したりすることもできます。例えば、CRMシステムでの応対を文書化するので、エージェントはその作業をスキップして、次の応対を始めることができます。このような支援により、処理時間を短縮し、エージェントの対応能力を強化します。そして、エージェントはデータ入力作業に煩わされることなく、顧客との関係強化に集中することができます。
しかし、メリットはそれだけではありません。バーチャルエージェントは、手動でデータをコピペする際に生じるヒューマンエラーの可能性も排除するため、データの整合性が向上します。バーチャルエージェントはミスをしないからです。データの正確性が高まれば、スタッフが間違いを修正するために貴重な時間を費やしたり、顧客からの取引エラーに関する問い合わせを減らすことができます。
音声で操作できる対話型IVR
会話型IVRは、チャットボットの会話型AIと同様に、発信者がIVRに自然に話すことができます。つまり、発信者は、長いメニューを操作したり、「営業は1番を押してください」といった操作や特定の単語やフレーズを言ったりする必要はなく、取引上の摩擦をなくすことができます。
会話型IVRは、ブラインド転送をなくすことができます。セルフサービスを試みる顧客の半数は、最終的にエージェントに転送されて問い合わせを終了しています。この場合、本人確認の二度手間により、顧客に負担をかけてしまう可能性があります。会話型IVRでは、顧客がエージェントと話すことを選択した場合、そのエージェントは、それまでの応対の履歴を見ることができます。エージェントによる本人確認作業を省くことができるので、顧客を煩わせたり、顧客の時間を無駄にしたりすることはありません。この機能により、処理時間の短縮、生産性の向上、そして何より顧客体験の向上が期待できます。
まとめ
コンタクトセンター分析は、コンタクトセンターのリーダーがエクスペリエンスエコノミーで競争力を維持するために必要なインサイトを提供することができます。AI分析は、新たな課題を浮き彫りにし、製品とニーズのギャップを特定し、消費者行動に関する考察を提供します。また、これらの機能は、エージェントにさらなる支援を提供したり、セルフサービスソリューションを強化したりする機会を発見することもできます。またその背後で、分析ツールによって、顧客体験、エージェントの有効性、業務効率の向上に関する取り組みがうまくいっているかどうかを知ることができます。