インテリジェント バーチャル アシスタント: カスタマー サービスの向上

顧客の期待が高まり続けるデジタルファーストの世界では、ますます多くの企業が自動化に目を向け、テクノロジーを活用してチームを拡張しています。

人工知能 (AI) 機能により、AI アプリケーションの採用が容易になり、費用対効果が高くなります。 巨大な牽引力を獲得しているそのような機能の 1 つは、インテリジェントな仮想アシスタントです。

仮想エージェントとも呼ばれるインテリジェント仮想アシスタント (IVA) は、人間のような方法で通信するように設計された特殊な AI です。 彼らは人々の話し方を理解し、あらゆる種類のリクエストに対応し、実際の人間の会話を模倣します。

IVA は、顧客サービスの提供や見込み客の特定など、特定の目的のために構築されます。 これにより、企業は優れたカスタマー エクスペリエンスを提供しながら、ほぼ瞬時に規模を拡大できます。

しかし、IVAとは正確には何ですか？ それらはどのように機能しますか？ それらは本当にあなたのビジネスをより効率的に運営するのに役立ちますか? また、彼らが人間から仕事を奪うリスクはありますか? 確認してみましょう。

それらは、特定のタスク、特に単純で反復的なタスクを実行するために人間の相互作用をエミュレートするデジタル アシスタントと考えてください。

IVA は、顧客サポートの自動化で広く使用され、電子メール、チャット、またはソーシャル メディアでの顧客との会話を自動化します。 彼らは組織のカスタマー サービス チームの防御の最前線として機能し、必要に応じて複雑なケースを人間のエージェントにエスカレーションします。 IVA は、反復的で時間のかかるプロセスを排除しながら、自動化された顧客とのやり取りで 24 時間年中無休のオムニチャネル顧客サポートを可能にします。

これらのボットは多くのエージェントのワークロードを置き換えますが、人間のサポートを置き換えることはできません. 最も効率的で効果的なチームは、人間と人工知能を組み合わせて活動し、最高のカスタマー サービスを提供します。

IVA は、実際のエージェントと連携して顧客からの問い合わせに対応する仮想エージェントとして機能します。 日常的な大量のクエリを処理します。これがなければ、ライブのカスタマー サービス エージェントの作業が滞り、より複雑なクエリは人間のエージェントに任せることになります。

これにより、複数の人間のエージェントを雇ってトレーニングするのではなく、1 つの仮想エージェントに対して支払うため、コストが削減されます。 IVA は、エージェントの作業負荷を軽減し、従業員が複雑でやりがいのあるケースに取り組む力を与えられていると感じさせるため、実際のエージェントの仕事の満足度を向上させることもできます。

場合によっては、ライブ エージェントが会話型 AI、ボット構築、トレーニングのスペシャリストになることもあります。 これにより、従業員の離職率が低下し、プロファイルが改善されます。

全体として、インテリジェントな仮想アシスタントは、ビジネスが顧客とやり取りする方法を劇的に変えます。 IVA は、プロセスを合理化し、チームを迅速に拡張し、顧客とエージェントの満足度にプラスの影響を与えます。

インテリジェント仮想アシスタントとチャットボットの違い – 違いは何ですか?

IVA とチャットボットはしばしば同義語として使用されますが、IVA ははるかに洗練されています。 どちらも人間の会話を模倣しますが、チャットボットはプログラムされたスクリプトによって制限されますが、IVA は文脈に応じた会話を行います。

以下は、IVA とチャットボットの 3 つの主な違いです。

IVA とチャットボットが顧客に話しかける方法

チャットボットは、ルールベースのアルゴリズムを使用してプログラムされています。 これは、特定のキーワードまたは一連の定義済みの質問を認識し、それらの特定の質問に対する回答を顧客に提供できることを意味します。

IVA は、ニューラル ネットワークと機械学習ベースのアルゴリズムを使用して、顧客のクエリを認識し、それに応じて応答します。 それらの自然言語処理 (NLP) 機能は、入出力においてより洗練されています。

たとえば、顧客が質問をすると、IVA は同義語、スペルミスのある単語、複数形、非公式の言葉を認識します。 目の前のクエリに応答するように明示的にプログラムされていなくても、正確な回答で応答します。

IVA とチャットボットが回答を提供する方法

ほとんどのチャットボットは、基本的な質問と回答のマシンです。顧客は、適切な回答を受け取るために完全に一致するものを書く必要があります。 チャットボットは、スクリプト化された応答を使用するか、顧客をよくある質問 (FAQ) ページに誘導します。 すぐに回答できない場合は、通常、リクエストをライブ エージェントにエスカレートする方法があります。

IVA は会話型 AI を使用して、人間のような方法で通信します。 自然言語処理 (NLP)、自然言語理解 (NLU)、機械学習、AI の組み合わせにより、顧客の意図を理解し、自然に対応することができます。

多くの場合、IVA は組織のバックエンド システムと統合され、既存のデータまたは以前のやり取りを使用して、顧客と人間のエージェントの両方にコンテキストを提供します。 これにより、パーソナライズされた応答も可能になります。 必要に応じて、IVA は複雑な質問や要求に対してエージェントにループすることができます。

IVA とチャットボットの学習方法

チャットボットはルールベースのシステムであるため、「学習」できるのは人間のルールだけです。 彼らは情報を保持したり、文脈に基づく質問により適切に答える方法を学習したりしません。

深層学習モデルを使用する IVA は、例から学習できます。 これは、AI モデルに提供するデータが多いほど、顧客が何を望んでいるのかを認識し、正確に対応できるようになることを意味します。 最も高度な IVA でさえ、ディープ ラーニングでトレーニングできます。

人間のエージェントは、仮想アシスタントが適切に理解できない会話を詳しく調べ、次に同様の会話に遭遇したときにその意図を認識するようにトレーニングします。 これにより、IVA がより効率的になり、時間の経過とともにより多くの問い合わせを処理できるようになります。

インテリジェントな仮想アシスタントのしくみ

IVA は、ディープ ラーニング、自然言語処理、自然言語理解など、さまざまな AI テクノロジに取り組んでいます。

ディープ ラーニングは、あらゆるインタラクションで IVA を改善し、コンテキスト情報を保持する一種の機械学習です。 NLP により、IVA は文法、構造、キーワードなどのテキストを理解できます。 これは、意味とコンテキストを導き出すために使用される言語の背後にある意図を推測できる NLU とは異なります。

これらのテクノロジーを組み合わせてインテリジェントな仮想アシスタントを強化し、顧客の意図を予測して、ライブのカスタマー サービス エージェントのように適切な回答を提供します。

しかし、最も洗練された AI テクノロジを使用しても、IVA はユーザーが探している情報を予測できないため、IVA を強化するデータが正しいことを確認することが重要です。 一部の IVA は業界標準のデータ セットを使用しますが、企業の履歴データを使用するのが最適です。

過去のカスタマー サポートの会話はすべて、カスタマー リレーションシップ マネジメント (CRM) プラットフォームに保存されます。 このデータを仮想アシスタントにアップロードすると、AI は最も一般的なトピックをクラスター化し、一般的な顧客の「意図」を特定できます。 顧客が最も求めているものを解読したら、これらの問い合わせを自動化する会話フローを作成できます。

このプロセスが、事前に構築されたデータ セットではなく履歴データに基づいている場合、顧客のニーズに正確に対応し、ブランドの個性とプロセスに合わせて IVA をカスタマイズできます。

より高度な IVA は、学習と改善が迅速です。 「設定して忘れる」モデルは、多くの場合、設定が簡単ですが、長期的にはパフォーマンスが低下します。 IVA は、新しい意図を認識し始めると、より効率的になります。

インテリジェント仮想アシスタントはどこで使用されていますか?

IVA は、e コマース、フィンテック、旅行、ヘルスケア、ゲーム、顧客コミュニケーション管理など、多くの業界で使用されています。 これらは、大量の繰り返しリクエストを処理するカスタマー サービス チームにとって有益です。

IVA を使用することで、サポート量の急増や予測不能な増加に影響を受けやすい企業にもメリットがもたらされます。 たとえば、ブラック フライデーの前後にサポート チケットが急増した e コマース企業は、IVA を使用して定期的な問い合わせを処理し、人間のエージェントを解放して他の有用なプロジェクトに取り組むことができます。

急成長中の企業は、採用に時間がかかる場合や、人間のエージェントが十分な投資収益率 (ROI) を得ることができない場合に、IVA を使用してスタッフを採用することもできます。 既存のコンタクト センターを持つ B2C ビジネスでは、多くの場合 IVA が使用されます。

IVA を使用する最終的な目標は常に同じです。それは、従業員を満足させ、会社の経費を節約するプロセスを自動化しながら、顧客満足を保証する優れたサポートを提供することです。

インテリジェント仮想アシスタントの利点

IVA は、カスタマー サービス プロセスを劇的に改善します。 ここでは、IVA が顧客と会社の両方にメリットをもたらす方法をいくつか紹介します。

1. 優れた顧客体験を提供する

顧客は現在、効率的でパーソナライズされたサービスを期待し、要求しています。 購入者の 71% は、自分のニーズや好みに合わせたエクスペリエンスを求めており、74% は即時の対応を望んでいます。 バックエンド統合を使用して IVA を実装すると、迅速な応答を提供し、顧客のデータと好みに合わせてパーソナライズすることができます。

2.効率を上げる

IVA は繰り返し発生するリクエストに対応し、カスタマー サポート チームの時間と労力を節約します。 防御の最前線として IVA を使用すると、顧客からの問い合わせは電話、電子メール、およびライブ チャット チャネルを介してリダイレクトされます。 サポート チケットは自動的にタグ付けされるため、バックログが削減され、人間の介入が必要な場合にエージェントの時間が使用されます。 これにより、全員の待ち時間が短縮され、ライブエージェントの採用とトレーニングのコストが節約されます。

3. エージェントの KPI を改善する

平均処理時間 (AHT)、初回応答時間 (FRT)、顧客満足度スコア (CSAT)、およびネット プロモーター スコア (NPS)。 これらすべての頭字語に共通するものは何ですか? これらの重要業績評価指標 (KPI) は、顧客の成功とパフォーマンスを評価します。

IVA を使用している企業では、多くの場合、上記のすべての指標で改善が見られます。 仮想エージェントは問い合わせを解決するか、適切なタグとコンテキストを持つエージェントに問題をエスカレートして問題に迅速に対処するため、AHT が低くなります。 ボットは即座に顧客に挨拶するため、非常に高速な FRT につながります。 また、IVA によって全体的な効率が向上すると、CSAT と NPS も時間の経過とともに向上します。

4. エージェントのフラストレーションと解約を減らす

従来のコンタクト センターのエージェントの多くは、注文の追跡、返品、キャンセルなど、繰り返し発生するリクエストの処理に時間を費やしています。 これは、より複雑な問題に対処しようとしている人々にとって苛立たしいものであり、コールセンターやカスタマーサービスを一時的な仕事としての古くからのステレオタイプを永続させています.

IVA が日付、名前、注文番号の確認などの日常的なタスクを処理する場合、ライブ エージェントは他の複雑な問題の解決により集中できます。 これにより、顧客サービスはやりがいがあり、人気のあるキャリア分野となり、従業員の離職を減らすことができます。

5. 24 時間年中無休のグローバルなカスタマー サポートを提供する

IVA の大きな利点は、常に機能することです。 これは、複数のタイム ゾーンで事業を展開している企業にとって非常に貴重な資産です。 異なるタイムゾーンでより多くの従業員を雇用する代わりに、IVA は通常の営業時間内に 24 時間年中無休のサポートとエスカレーションを提供できます。 これにより、バックログとワークロードが削減され、24 時間体制で顧客を引き付けることができます。

一部の IVA は、多言語サポートを提供しています。 これにより、企業は、IVA のサポートがない場合ほど多くのバイリンガルまたはマルチリンガルのエージェントを雇用することなく、複数の市場で事業を展開できます。

IVAが成功した企業の例

IVA はさまざまな業界に影響を与えます。 ここでは、IVA によってカスタマー サービスの向上を実現した企業のケース スタディをいくつか紹介します。

フィンエアーの IVA が 2020 年を乗り切るのにどのように役立ったか

フィンエアーのトラフィックは、2020 年 3 月にパンデミックが発生したときに急増しました。フィンエアーは、キャンセルと払い戻しを求める膨大な数の顧客の流入に対応する必要がありました。 幸いなことに、彼らはすでにチャット自動化 IVA を実装していました。

IVA は、顧客の要求が現在の健康状態と旅行制限に関連しているかどうかを判断するために、パーソナライズされたウェルカム メッセージで顧客に挨拶しました。 また、払い戻しとキャンセル専用の新しいサポート パスをフィンランド語と英語の両方で実装し、多くの顧客のリクエストを自動化しました。

IVA が GM Financial の最も貴重なチーム メンバーになった経緯

GM Financial には、あまりうまく機能していない単純な FAQ ボットがありました。 彼らの顧客は、エージェントが残高、口座の詳細、またはその他の高度な問い合わせに関する質問に答えることにほとんどの時間を費やしたため、期待された、または迅速な回答を受け取っていませんでした。

GM Financial は、FAQ チャットボットを AI を利用した仮想アシスタントに置き換え、その他の複雑なタスクを人間のエージェントに委任しました。 これにより、仕事の満足度が向上し、従業員はより良い仕事ができるようになり、より有意義で魅力的な 1 日を過ごせるようになりました。

自動化によるフェイスリフトのカスタマーサポート

自動化されたカスタマー サポートは、ほとんどのビジネスをオンラインで行い、急速に拡大する企業にとって頼りになるソリューションになりつつあります。 実際、コンタクト センターのリーダーの 79% が、今後 2 年間でより優れた AI 機能に投資する予定です。

旅行、e コマース、フィンテックなどの業界リーダーは IVA から大きな恩恵を受けており、今後も IVA を実施し続ける予定です。 自動化が標準になるにつれて、顧客はそれに慣れるでしょう。 AI を採用しない企業は、より優れたカスタマー エクスペリエンスを備えたより革新的な企業に見捨てられます。

自動化を開始することを検討している場合は、まず、ビジネスに適した IVA を評価することから始めてください。