AIとデジタルセルフサービスは顧客サービスに革命をもたらします

顧客を満足させるために、組織は適切なデジタル顧客サービスインフラストラクチャを構築する必要があります。 これには、顧客関係管理（CRM）やヘルプデスクソフトウェアなどが含まれます。 また、これらのツールを使用して即時にやりがいのあるカスタマーエクスペリエンスを提供する方法についてカスタマーサポートスタッフをトレーニングすることも含まれます。

残念ながら、新しいソフトウェアをプラグインしてスタッフをトレーニングするだけでは、企業を最高レベルの顧客満足度にするには不十分です。 最先端のサポートチームは、人工知能（AI）とデジタルセルフサポートを使用して、スタッフや顧客が製品やサービスを経験するために必要な情報を簡単に見つけられるようにします。 DeviceBitsのCEOであるJC Rameyに、デジタルセルフサービスと、それがどのようにカスタマーサービス業界に革命をもたらしているかについて話しました。

カスタマーサービスの運用に関連するAIとセルフサービスの仕組みについて説明する前に、サポートのコンテキストでAIとセルフサービスを定義することが重要です。 AIを利用する企業は、ソフトウェアに自律性を与えて、人間の監視なしでタスクを実行し、意思決定を行います。 AIは、後部座席で昼寝をしている間に仕事をする車だと考えてください。 さて、もしあなたがそのソフトウェアを信頼して、あなたの監視なしに推奨事項を作り、顧客の問題を解決したらどうでしょうか？ デジタルセルフサービスは、AIがインタラクションの時点で適切な教材を顧客に提供することを保証することにより機能します。 これには、ハウツーブログの投稿、ホワイトペーパー、電子書籍、ビデオなど、会社が作成したいものが含まれます。 これらの教材は、カスタマーサービスエージェントまたはアカウントマネージャーの助けを借りずに、お客様が問題を自分で解決できるようにします。

AIとカスタマーサポート

おそらく、チャットボットを使用して、顧客サービスクエリへの回答を取得しようとしました。 通常、チャットボットの応答は、エージェントが顧客から受け取った過去の質問に基づいて、ブランドによって作成されたスクリプト化された一連のブランチに基づいて構築されます。 Aについて尋ねると、スクリプトはBに移動することを知っています。ただし、AIを利用しないチャットボットは、スクリプトを実行しないと役に立たないでしょう。 顧客からの質問からチャットボットが学習するにつれて、支店間の溝はなくなり、そのやり取りがより自然になります。

「AIの真のメリットは、発生しているナレッジエンジニアリングにあります」とRamey氏は述べています。 「誰もがチャットボットはAIを実装するための黄金のチケットであると考えていますが、そのチャットボットエクスペリエンスにインテリジェンスを組み込む必要があります。」

よりインテリジェントなチャットボットは、エージェントがより複雑なコールを処理できることを意味します。 10年前、エージェントは非常に基本的なサービスクエリを実施していたかもしれませんが、チャットボットで2、3回メッセージボレーを実行しても解決できない問題を自由に処理できるようになりました。

「エージェントは、ナレッジとエンジニアリングに投入されるものに貢献できます」とRamey氏は述べています。 「これは、デスクに座ってヘッドセットを装着し、点滅するライトが表示されたら電話に出るというパラダイムシフトです。」

おそらくビジネスオーナーにとって最も重要なのは、AIが収益を生み出すことです。 Ramey氏によると、DeviceBitsは、クライアントの1つであるワイヤレスサービスプロバイダーが、顧客の検索とクエリを利用してより多くの製品を販売するのを支援したという。 DeviceBitsソフトウェアは、ホリデーシーズン中に、ワイヤレスサービスプロバイダーの顧客のクエリとオンサイト検索のパターンにフラグを立てました。 顧客は、休暇を計画している休暇の前に、国際ローミング料金に関する情報を探してWebサイトにアクセスしていました。 DeviceBitsは、AIを介してWebサイトを検索したり、国際ローミングについてチャットボットに質問したりした人が国際ローミングパッケージを購入するオファーを受け取ることができるように、ワイヤレスサービスプロバイダーがコマースプラットフォームをカスタマーサービスプラットフォームに接続することを推奨しました。

デジタルセルフサービス

彼の会社がデジタルセルフサービスをどのように定義しているかを尋ねられたとき、Rameyは「IBMで働いていました。2年の懲役刑と呼びます。冗談は、IBMで何かを見つけるにはGoogleを使わなければならなかった」と答えました。 RameyのIBMの軽微さは、ほとんどの組織におそらく当てはまります。 企業は、顧客が問題を解決するのに役立つ資料を作成する素晴らしい仕事をしています。 残念ながら、これらの資料は多くの場合、さまざまな場所に住んでおり、切り離されており、モバイルプラットフォームにうまく変換できません。

Ramey氏は、顧客が何を達成しようとしているかを予測し、そのプロセスを案内できるデジタルセルフサービスエクスペリエンスを構築することが重要であると述べました。 これには、企業はプラットフォーム間で知識を結び付け、インサイト検索エンジンが可能な限りスマートな推奨事項を作成するためのインテリジェンスを収集し、すべてのデバイスタイプでエクスペリエンスを構築する必要があります。

しかし、セルフサービスが機能しない場合はどうなりますか？ Ramey氏によると、テクノロジーは、再起動を必要としないシームレスな方法でユーザーをエージェントに誘導できるはずです。 ユーザーに問題を繰り返させるのではなく、顧客がセルフサービスナレッジベースをナビゲートした方法に基づいて、会社が使用するテクノロジーが自動的にその情報を解読できるようにする必要があります。

覚えておいてください：情報が多いほど良いとは限りません。 より多くの記事を作成すると、エージェントの助けを借りずに最終的に顧客が必要なものに誘導されると考えるかもしれません。 しかし、実際には、豊富な情報が顧客をウェブサイトから完全に遠ざける可能性があります。 代わりに、AIは、顧客が検索しているトピックに応じて、ナレッジベース内の記事を無効または有効にできる必要があります。 次のように考えてください。AIが組み込まれていない10, 000件の記事を作成する代わりに、500件の素晴らしい記事を活用できます。 デジタルセルフサービスエコシステムは非常にインテリジェントであるため、顧客は499個を見ることはありません。顧客がWebサイトをナビゲートした方法と、顧客が検索クエリとして入力した内容に基づいて、どの記事が浮上するかを正確に把握しています。