AI とカスタマー エクスペリエンスについて知っておくべきことすべて

Microsoft の調査によると、2025 年までにすべての顧客インタラクションの 95% が人工知能 (AI) によって推進されるようになるでしょう。新興企業から大企業までの企業が、カスタマー ジャーニーのあらゆるタッチポイントで AI ソリューションを使用することが増えています。

焦点は、再考された顧客エクスペリエンスと、統合された個人的なエンドツーエンド エクスペリエンスを提供することにあります。

AI と顧客エクスペリエンスは、CRM および顧客データ プラットフォーム (CDP) ソフトウェアから始まります。 コストの削減と使用事例の増加により、AI は米国の企業の 70% 以上に浸透しました。

まずは、顧客サービス環境に AI を導入する 4 つの主な利点を見てみましょう。

CS エコ圏で AI を使用する理由は何ですか?

AI ツールにより、顧客サービスがより簡単かつ効率的になり、顧客により迅速なソリューションとパーソナライズされた顧客エクスペリエンスが提供されます。 この結果は、ビジネスにとってもいくつかのスピンオフの利点をもたらします。

• ビッグデータを顧客の洞察に変換する:あらゆる顧客とのやり取りからデータが生成されます。ある時点を超えると、データを処理して顧客の好みや購買パターンなどの貴重な洞察を得るために、顧客データ プラットフォーム (CDP) などの AI アプリケーションが必要になります。 これらの洞察を使用して、製品のクロスセルや推奨を行うことができます。

• 平均処理時間 (AHT) の削減:チャットボットなどの AI ツールは、顧客の日常的な問題にほぼ即座に対応して解決し、より複雑な問題を解決するために人的リソースを解放します。これにより、CS プロセスがより効率的になります。

• ポジティブでシームレスなエクスペリエンスの作成:すべての顧客タッチポイントに AI を導入すると、顧客管理プロセスがより簡単になります。パーソナライズおよびカスタマイズされた電子メールの送信や顧客からのフィードバックの受信などの日常的なタスクは、AI ツールによって迅速かつ簡単に処理されます。 お客様とCSチームの双方にとってwin-winです。
• 24 時間 365 日の可用性: AI により、スタッフがオフラインの場合でも、24 時間 365 日の可用性が可能になります。これは、複数のタイムゾーンにまたがる世界的な拠点を持つ企業にとって特に重要です。

AI がすべての CS、 B2B マーケティング、および運用ソフトウェアの不可欠な部分になるにつれて、AI と顧客エクスペリエンスの関係はすべてのタッチポイントにわたって拡大しています。 このテクノロジーはすでに私たちの日常生活の一部になっています。 あなたがアクセスする Web サイトや、情報を求めるために使用するチャットボット、またはオンライン購入プラットフォームから受け取るメール キャンペーンについて考えてください。

それでは、AI アプリケーションが顧客サービスを次のレベルに引き上げる 5 つの方法を見てみましょう。

1. カスタマーサポートチームの支援

自動化は、日常的な顧客の問題を取り除き、CS チームの作業負荷を軽減し、より価値を重視した業務に集中できるようにします。 AI 上で動作するチャットボットの利用も、AI 自動化ツールの 1 つです。 人事とチャットボットのハイブリッド統合により、顧客にとってほとんどの問題がより迅速に解決され、CS チームの負荷が軽減されます。

AI と CS の統合は、顧客が会話型チャットボットにクエリや問題を入力することから始まります。 次に、チャットボットは上位のソリューションまたは返信を選択し、それらを人事リソースに転送し、人事リソースが最適なソリューションを選択します。 突然、CS チームが顧客 1 人あたりの日常的な問題の解決に 10 分かかるのではなく、数秒しかかからなくなりました。

基本的な日常的なタスクを自動化することで、企業はカスタマー サービス エージェントの負荷を軽減し、ヒューマン インターフェイスを必要とする複雑な付加価値のあるタスクに集中できるようになります。 これにより、ストレスが軽減され、従業員のエンゲージメントとモチベーションのレベルが向上し、CS チームの効率と生産性が向上します。

AI と顧客サービスは、多くの場合、ブランドが顧客とつながるまでの道のりの最後のマイルです。 チームのモチベーションが高く、ブランドに対する関与が高まるほど、顧客体験は向上します。 これにより、顧客のブランド エクスペリエンスを向上させる好循環が生まれます。

AIは人材の代替品ではありません。 代わりに、それらの動作を補完し、容易にします。 それは、CS チームが日常的な問題に費やす時間を減らし、人間味と対人スキルを必要とする価値を高めるタスクにより集中することです。

2. 電子メール検証ツール

電子メール検証ツールには、別の形式の AI とカスタマー エクスペリエンスがあります。 電子メール キャンペーンの有効性は、メーリング リスト内の電子メール アドレスの正確さと有効性によって決まります。 AI 主導の電子メール検証ツールを使用してメーリング リストをクリーンアップすると、配信率とコンバージョン率が大幅に向上します。

Voila Nobertのような電子メール検証ツールは、メーリング リストをクリーンな状態に保つのに役立ちます。

ソース：

電子メール検証は、B2C と B2B の両方のマーケティング キャンペーンに不可欠です。 これらは、直帰率を減らし、送信者スコアを改善し、コンテンツがスパム フォルダー内で失われる原因となるスパム フィルターの問題を回避するのに役立ちます。 提案が必要な場合に便利な電子メール検証者のリストを次に示します。

3. チャットボットと仮想アシスタントの使用

チャットボットは、複数の顧客エンゲージメント シナリオで使用される会話型 AI ベースのソフトウェアです。 これらは人間のやりとりをシミュレートしながら、即座にパーソナライズされた応答を提供します。 この方法により、イライラする遅延や人的ミスがなくなり、顧客サービスの効率が向上します。 これらは、大量の日常的な質問や顧客の問題に対処するのに非常に効果的です。

チャットボットによって適切に提供される他の CS 機能には次のようなものがあります。

• エクスペリエンスをパーソナライズする:ダリウスが職場で幹部向けの旅行の手配を担当していると仮定します。彼は旅行代理店の Web サイトにアクセスするのではなく、旅行代理店のチャットボットを使用して航空券やホテルの部屋を予約しています。 チャットボットは旅行の詳細を尋ね、旅行計画を作成し、指定された日に利用可能な航空券とホテルの部屋へのリンクを提供し、さまざまな支払いオプションを提供します。

• モバイル アラートとアップデート: Cher が新しい冷蔵庫を注文し、到着を待っていると仮定します。彼女には毎日の用事もあります。 シェールさんは、オンライン ストアのチャットボットから、トラックが向かっており、1 時間以内に到着するというメッセージを受け取りました。 彼女は家事を完了し、配達に間に合うように帰宅できるようになりました。

仮想ショッピング アシスタントは、チャットボットの別のバリエーションであり、AI と顧客エクスペリエンスとの関係の一例です。 機械学習と自然言語処理を使用して、オンライン訪問者とのテキストベースの会話を生成します。 これは、質問への回答、製品の推奨事項の提供、注文ステータスの更新など、さまざまなタスクに使用されます。

Sephora、H&M、LEGO などの大手ブランドは、バーチャル ショッピング アシスタントを採用しています。 これらのブランドは、Web サイトやソーシャル プラットフォーム ページでこれらの仮想アシスタントを使用し、大きな成功を収めています。 仮想アシスタントと音声コマースは、人々のオンライン ショッピングの方法を変えています。

ソース

上に表示されているセフォラの仮想アシスタントは、顧客と会話してセルフィーのアイデアを提供すると同時に、顧客の好みに基づいて完璧な口紅の色を推奨します。

4. 顧客の洞察を引き出す

オンラインでの顧客とのやり取りごとに、さまざまな AI ツールを使用して分析し、貴重な洞察に変換できるデータが生成されます。 複数のインタラクションに基づいて、AI アルゴリズムは洞察を具体化できます。 彼らは、顧客の感情やセンチメント、製品との関わり方、Web ページのどのセクションを最も長く閲覧しているかを特定できます。

顧客のインサイトを収集すると、顧客の購入パターンと基本的な価値を特定できます。 これらの洞察は、ブランドが顧客と強固な関係を構築するのに役立ちます。 また、ブランドは顧客の興味に基づいて関連する製品やサービスを提供できるようになり、収益が増加します。

最後に重要なことですが、消費者インサイトは、カスタマー ジャーニーの各段階でカスタマイズされ、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供することで、デジタル マーケティング戦略の成果を高めることもできます。 人工知能に基づく分析は、効果的な市場調査と消費者の洞察の特定の両方に不可欠です。 これにより、ブランドは競合他社や顧客よりも一歩先を行くことができます。

まとめ

今日、AI と顧客エクスペリエンスは切り離せないものになっています。 AI テクノロジーは、顧客サービスのさまざまな側面を横断します。 従来の顧客サービスの実施方法に戻ることはできません。 今日の企業は、顧客の行動を予測し、顧客が尋ねる前に要件を予測するために、AI を活用したソリューションに依存しています。

顧客サービスのゲームに AI を導入すると、顧客エクスペリエンスを向上させるという点で、CS が変革を起こす可能性があります。 現在、ほとんどの顧客対応組織にとって、これは望ましいオプションではなく義務となっています。 AI を活用したカスタマー サービスはコスト削減にも役立ち、同時に CS チームのモチベーションと生産性を高め、ブランドが競合他社に先んじることを可能にします。 一言で言えば、これはあらゆる面で双方にとって有利なソリューションです。