チャットボットとエージェントの切り替え

銀行や通信会社に電話をかけた経験のある方であれば、IVRシステムでボタンを押して生身のエージェントの対応を実現しようとしたり、ロボットがあなたの言っていることを理解してくれずに同じフレーズを何度も何度も叫んだりした経験があることでしょう。

チャットボットとやり取りしている顧客にこのようなことが起こらないようにしましょう。チャットボットと生身の人間の間のスムーズな移行は、エージェントの対応を希望する顧客の苛立ちを取り除くのに役立ちます。

まず第一に、顧客が必要とするタイミングで、生身のエージェントと直接話せるようにする簡単な方法を用意する必要があります。チャットボットが相手の求めていることを理解できない場合、より具体的で詳細なヘルプを提供できる人間のエージェントに接続しましょう。

会話を人間に転送する場合、チャットボットからのコンテキストを確実に保持する必要があります。顧客にアカウントの再確認を求めたり、情報を繰り返させたりしてはいけませんこれは、顧客にとって最も苛立たしい経験の１つなのです。

最後に、どのような質問がチャットボットを混乱させているかをトラッキングしましょう。多くのプログラムではこれをレポートとインサイトダッシュボードの一部として塔載しています。適切なナレッジベースの記事が作成されていない事が原因ですか？その場合は、ボットが情報を取得する先の情報を必ず更新しましょう。ボットが想定していない、難しい質問を顧客がしている場合、状況の解決は簡単です。このような場合にこそ、顧客にサポートを提供するためのスタッフが必要なのです。

AIによる顧客ジャーニーマップのデザイン

AIによる顧客ジャーニーマップをデザインするには、まず今の段階での顧客とブランドにおけるすべてのタッチポイントを確認しましょう。次に、対話のいくつかの側面を自動化(チャットボットによる即時応答によるものでも質問の優先順位付けによるものでも構いません)することで改善できるタッチポイントを特定します。

これらのタッチポイントは、サービスの速度に不満を持つ顧客と、同じ質問が大量に発生する場所という2つのメトリクスに注目することで確認が可能です。これら2つの要素を同じ視点で見ることで、AI自動化の主要な候補を特定できるのです。AIの活用が可能な別の機会には、フィードバックの優先順位付けがあります。製品やサービスに関する大量の顧客フィードバック(顧客との会話やレビューサイトを通じて)獲得したものがあり、それらから意味のあるデータを発見しようとする場合、AIは大きな手助けとなるでしょう。

顧客理解

AIによる顧客体験の向上が可能なポイントを特定したら、次に取り組むべきは顧客自身です。顧客のセルフサービスに対する反応はどうでしょうか？顧客が「生身のエージェントと話さずに回答を見つけられた方がいい」と考えている可能性はかなり高いでしょう。顧客のうち91%が、質問に回答してくれるのであればナレッジベースを利用すると答えています。ミレニアル世代の73%は、顧客自身が問題を解決するため、企業がリソースを提供してくれると期待ししています。

そこで役に立つのがAIを利用したチャットボットです。顧客が必要なものに容易にアクセスできるようにすることで、既存のナレッジベースの有効性を向上させることができます。顧客のリクエストを単に見つけ出すのではなく、顧客が実際に何を意味しているのかを認識できるようにしましょう。

顧客が自分自身で答えを検索することに抵抗がある場合や、ライブチャットセッションを開始するタイプではない場合は、同じタッチポイントを改善するためにAIを他の方法で使用できるかどうかを検討してください。顧客が問題解決に費やす労力を軽減するために、どのような自動化を実現できるか考えてみましょう。すべての対話で親近感を維持しつつ、顧客サービスチームにとってはよりスケーラブルなものにすることが可能です。