人工知能 (AI) は、コンタクト センター運営の機能と効率に革命をもたらしています。チャットボットから予測分析に至るまで、AI 主導のテクノロジーは顧客エクスペリエンスを向上させ、効率を向上させ、人間のエージェントの役割を再定義しています。この変革は、顧客サービスの未来を形作ることを約束します。この記事では、AI がコンタクト センターの機能を最新化し、強化する主な方法のいくつかについて説明します。
コールセンターにおける AI の進化
新しいテクノロジーは顧客サービスを大きく変えています。長い間、顧客が質問すると、実際の人間が電話やメールに答えていました。しかし、現在ではロボットと人工知能 (AI) がこれらのやり取りの多くを管理できるようになりました。
Gartner は 2023 年までに次のように考えています 顧客サービスの 70% 電話の代わりにAI、チャットボット、テキストメッセージングによって行われます。 2018 年当時、自動化された顧客サービスはわずか 15% でした。
AI は、電話での会話やチャットで入力した単語の理解が向上しています。機械学習を使用して継続的に改善し、顧客の問題を予測し、パーソナライズされた支援を提供します。
コンタクトセンターサービス会社 は、クラウドベースのプラットフォームを通じて最新の AI イノベーションを提供することで、この進化を促進しています。そのため、カスタマー サービス センターは、単に問題に対応するのではなく、AI を使用して顧客と積極的に関わることに切り替えています。 AI は、顧客と企業の両方にとってエクスペリエンスをよりスムーズにするのに役立ちます。
パーソナライゼーションによる顧客エクスペリエンスの向上
今日の顧客は、自分専用にカスタマイズされたサービスを期待しています。 AI は企業がそれを提供するのに役立ちます。マッキンゼーによると、顧客の 71% はパーソナライズされたエクスペリエンスを望んでいますが、76% はそれが得られないと不満を感じています。 AI チャットボット、仮想アシスタント、予測モデルは顧客データを使用してインタラクションをカスタマイズし、継続的に改善します。
現在、チャットボットは顧客サービスの 30% を担当し、アカウントの変更や製品の推奨事項などについて、24 時間年中無休でパーソナライズされたサポートを提供しています。自然言語処理により、ボットは複雑な質問を理解します。仮想アシスタントは、カスタマイズされたトラブルシューティングやコンテンツも提供します。機械学習は、顧客ごとのニーズに合わせた推奨事項をより適切に調整するのに役立ちます。
予測分析により、企業は顧客から苦情が出る前に問題を積極的に解決できます。データを分析することで、AI は問題を予測し、事前に介入することができます。 AI により、スタッフの数を大幅に増やすことなく、製品アイデア、予防ケア、カスタマイズされた会話などの分野でのハイパーパーソナライゼーションが可能になります。カスタマイズが予想されるため、顧客満足度にはAIが不可欠になります。
24 時間 7 日の効率性とサービスの可用性の推進
AI は個々の顧客とのやり取りを改善するだけでなく、顧客サービス組織全体の効率を高めます。 Gartner は、2026 年までに、AI 自動化によって処理されるエージェント メッセージの割合が現在の 5% から 1.8% へと 10 倍に増加すると予測しています。すでに、チャットボットと仮想アシスタントは、顧客からの質問の約 35% を処理しています。彼らは、アカウント更新などの大量の反復的なリクエストを引き継ぎます。これにより、人間のエージェントの作業負荷が軽減されます。
機械学習は、最も一般的な問題の上位 20% も特定します。エージェントを必要とせず、コンテンツ マッチングを使用して問題の多くを自動的に解決できます。より迅速に自動化されたサービスとプロアクティブな問題解決により、顧客の労力は 20% 削減されますが、満足度は 15% 増加します。頻繁なリクエストに AI を活用することで、エージェントは人間のスキルを必要とする複雑な問題に対処する時間を増やすことができます。
エージェントが顧客 27 人あたりに費やす平均時間は 30% 減少しましたが、満足度スコアは 24% 以上向上しました。要約すると、AI は限られたスタッフの能力を大幅に拡張し、7 時間 XNUMX 日の効率と可用性を確保します。大量の日常業務を処理できるため、エージェントは人間的な対応が必要な顧客に集中できます。
エージェントに権限を与え、作業負荷を軽減する
変革的 AI が人間のエージェントに与える影響 誇張することはできません。マッキンゼーによると、顧客サービスの自動化により、エージェントの作業負荷が最大 40% 削減される可能性があります。これにより、生産性が大幅に向上し、エージェントは価値の高いタスクのみに集中できるようになります。仮想アシスタントからのリアルタイムのガイダンスにより、エージェントはソリューションのデータベースやマニュアルの検索に費やす時間が短縮されます。
一方、チャットボットとボットは、大量のクエリ、苦情、その他の反復的なやり取りを処理します。次に、エージェントは有意義な会話を行い、より優れた感情的インテリジェンスを実証し、顧客に関するより深い洞察を明らかにします。彼らの共感、ストーリーテリング、問題解決の能力は大幅に増加します。
AI 導入の課題と考慮事項
メリットはコスト削減から優れた顧客エクスペリエンスまで多岐にわたりますが、AI 統合には課題もあります
- トレーニング データの必要性 – AI の学習には大量のデータが必要です。このデータは高品質で関連性のあるものでなければなりません。データの収集とクリーニングには時間と専門知識が必要です。
- 説明可能性 – AI の決定は説明が難しい場合があります。これにより、エラーを見つけて修正することが困難になります。さらなる透明性が必要です。
- バイアスの防止 – AI は、トレーニング データに存在する人間のバイアスを意図せず永続させる可能性があります。企業は公平性と倫理性を確保しなければなりません。
- スキルギャップ – AI 人材が不足しています。企業はスタッフの再教育や専門家の雇用に投資する必要があります。
- 統合の難しさ – AI は既存のツールとは異なるシステムを使用することがよくあります。それらを組み合わせると、ソフトウェアの書き換えが必要になる場合があります。
- サイバーセキュリティのリスク – ハッカーは機密性の高い AI データやモデルを操作したり盗んだりする可能性があります。追加のセキュリティ保護が必要です。
- 高額な初期費用 – AI には広範なテクノロジー インフラストラクチャが必要です。高額な立ち上げコストが一部の企業を躊躇させます。
- ワークフローの変化 – 人間と機械が連携すると、プロセスが中断される可能性があります。企業は役割を再設計する必要があります。
- 信頼の欠如 – AI が間違いを犯すと、信頼が損なわれます。頻繁なモニタリングと反復的な改善により、自信が生まれます。
- 信頼性の維持 – AI は受信データ パターンに大きく依存します。メンテナンスを行わないと、時間の経過とともに変化が発生し、パフォーマンスが低下します。
コールセンターにおける AI の未来
AI は人間のエージェントに取って代わるのではなく、その能力を強化し強化することを目指しています。これにより、より大きな集団的影響がもたらされます。 AI の導入には大きな潜在的な利点がありますが、課題も生じます。これらの問題を認識することで、企業は積極的に問題に対処できるようになります。慎重に計画を立てれば、AI の成功に至るまでの多くの障害を克服できます。
主要な取り組み
- NLP を活用したチャットボットと仮想エージェントは、顧客からの簡単な問い合わせを自動化し、セルフサービスを向上させます。
- 予測ルーティングでは、AI を使用して発信者とそのニーズに最適なエージェントをマッチングします。
- 感情分析は、顧客とのやり取りから感情や不満を検出します。
- プロセスの自動化により、反復的なバックオフィス タスクが処理されるため、エージェントは顧客に集中できるようになります。
- 規範的な分析によりパフォーマンスを監視し、改善を推奨します。
- AI シミュレーション トレーニングにより、エージェント学習のための現実的なコンタクト センター環境が作成されます。
まとめ
AI ベースのテクノロジーは、効率、カスタマイズ、可用性、生産性を向上させ、コンタクト センターの業務を大きく変革しています。この変化では人的側面を管理することが重要ですが、AI は顧客サービスを新たな高みに引き上げることを約束します。 AI とエージェントの相乗効果により、人間の強みをデータ主導の洞察で補完することで、コンタクト センターを優れた新時代に導くことができます。
よくあるご質問
AI は顧客エクスペリエンスをどのように向上させるのでしょうか?
AI により、応答時間の短縮、ファーストコンタクトの解決の向上、パーソナライズされた対話が可能になります。
AI はコンタクト センターでどのような定型業務を自動化できますか?
データ入力、スケジュール設定、文書処理、顧客アカウント管理。
AI は人間のエージェントをどのように支援しますか?
関連する顧客の洞察と推奨されるアクションをリアルタイムで提供します。
コンタクト センターにおいて重要な新しい AI 機能はどれですか?
高度な自然言語機能、感情検出、予測モデリング。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://www.fintechnews.org/innovations-in-ai-transforming-contact-center-operations/
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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