お問い合わせ対応を迅速にするAI顧客対応チャットボットとは？

人工知能とは？

人工知能とは「人間の理解力と学習能力をシミュレートするコンピュータシステムである」と定義されています。AIが登場する前は、コンピュータはやるべきことを正確にプログラムされる必要がありました。出来事に対するアクションを事前に設定する必要があったのです。しかし、AIの進歩によって、人間はコンピュータに目的を伝えることができるようになり、AIは人間の思考をシミュレートするアルゴリズムと計算を使って、これまでにない速さでゴールに到達するための方法を学習し、最適化してくれるようになりました。

チャットボットとは？

チャットボットの定義はAIと重複するものの、同じではありません。チャットボットとは、顧客やウェブサイトの訪問者と対話して情報を収集し、支援を提供してくれる、メッセージングソフトウェアの一種です。サポートにおける最も基本的なチャットボットは、単純な if-then文を使用し、文章を認識し、それに応じて応答するようにプログラムされています。これはAIではなく、自動化と呼ばれるものです。より高度なチャットボットは、AIを使って学習し、求められていることに対する理解能力を向上させることができるのです。もしあなたのチャットボットがある一定のキーワードしか認識できないのであれば、これはAIではありません。

チャットボットと人工知能の比較

チャットボットと人工知能は、よく一緒に登場するトピックです。実際、本ページでもそのように紹介されています。これら２つの違いは何なのでしょうか？

チャットボット全てにAIが塔載されているわけではありません。そして、全てのAIにメッセージ機能のインターフェイスがあるわけでもないのです。しかし、この2つを組み合わせることで、本当に役に立つAIアシスタントまたは「ボット」が誕生するのです。

チャットボットは顧客対応を目的とした機能で、顧客をより良く理解したり、より良い情報を提示するためにAIを活用できます。例えば、Freshdeskのボットであるフレディは機械学習を利用して既存のナレッジベース記事を「読み込み」、顧客が求めていると思われる情報と照合してくれます。フレディが「読んだ」、あるいは学んだ会話が多ければ多いほど、フレディはより正確さを増してくれるわけです。

ルールベースのチャットボット： AI機能を持たないチャットボットのソフトウェアツールは、与えられたルールに従うだけであるため、「ルールベースのチャットボット」と呼ばれています。
機械学習ベースのチャットボット：顧客の対話から学習するソフトウェアは、文脈を推測し、過去の会話を参照し、質問に答えるのに役立つリソースを提供することが可能です。これは「機械学習」と呼ばれるタイプのAIを使用しているため、時間の経過とともに実際の改善が実現できるのです。

テキストを読んだり、パターンを検出したり、画像を認識したりできるかといった「理解」にAIは強みを見出します。これはチャットボットを使って作業する際にに非常に便利ですが、顧客サービスはAIで他の方法においても恩恵を受けることができます。AIは、ヘルプデスクのエージェント側に役立つ情報を提供したり、顧客との会話や評価に基づくインサイトを獲得することが可能です。つまり、大量のデータを処理する場合、AIが大きな助けになってくれるということです。

チャットボットを使う理由

チャットボットは、「より迅速な回答が欲しい」という顧客からの非常に単純な要求から生まれたものです。成長を続ける企業は、次々と寄せられる問い合わせへの対応に苦慮しており、SF映画によく登場する「便利なロボットアシスタント」に着目しました。

開発最初、この技術も様々な苦境に立ち向かう必要がありました。顧客サービス向けのFacebook Messengerボットは、導入当初に70％の失敗率を記録しました。しかし、限られた目的を持ち、強力なAI技術を活用したチャットボットは、実際に顧客や顧客サービスチームにさまざまなメリットを提供することができるようになります。

迅速な応答： Forrester社によると、顧客の73%が、企業が顧客の時間を大切にしてくれることは、顧客維持における最も重要な項目だと答えています。顧客は、自分で回答を見つけ、迅速に問題を解決し、日常生活に戻ることを望んでいるのです。

受信量の軽減： 顧客サービスチームは、本当に重要なことにもっと時間を割けるよう、一日が24時間以上あればいいのにと感じています。チャットボットが簡単な質問に答えることで、エージェントは厄介で難しい質問に時間を費やすことが出来ます。また、顧客ベースの拡大によって発生するコストの削減にもつながります。顧客が増えれば増えるほど、チャットボットはより多くの質問に対応できるようになり、顧客サポートに必要なエージェント採用の数を減らすことができるのです。

サポート提供におけるチャットボットの活用

一部のチャットボットには、ナレッジベースから情報を提供して顧客支援が可能なものもあります。これらのチャットボットでは、多くの場合は自然言語処理 (NLP) を使用して、顧客が何を求めているかを理解し、顧客のために既存のセルフサービス記事を検索および提示します。

ヘルプデスク記事で解決できるような質問を何度も顧客がすることで、この種のチャットボットは顧客サービスの質へ即座に影響を与える事が可能です。顧客は求めている答えを得られるだけでなく、即座に、昼夜を問わずいつでもそのような回答が得ることができるようになるのです。さらに、友好的なチャットボットが顧客へサービス提供を出来るということは、顧客サービスチームからの回答を必要とする顧客が１人減るということなのです。これにより、チームは、ロボットでは対応できないエッジケースや問題の解決が難しい質問に集中できるようになります。

単純な取引対応におけるチャットボットの活用

顧客サービスへの問い合わせの多くが取引(例：残高はいくらですか？配送日はいつですか？)に関するものである場合、チャットボットを導入してこれらを処理できます。

例えば、PVR Cinemas社では、映画チケットのオンライン予約プラットフォームを提供しています。同社では、動的なルールベースのボットを使って顧客に適切な質問をし、情報を収集して顧客が求めているチケットを見つけ出しています。質問は同社が設定したフローに基づいているため変化することはありませんが、データポイントは日、場所、および上映中の映画によって変わります。顧客は簡単にチケットを予約出来る上、PVR Cinemas社ではボットで簡単に対応できる作業におけるライブチャット機能へ人間のエージェントを導入する必要がなくなります。

物流会社のSafexpressでも、ルールベースのチャットボットを使って、集荷のスケジュールや出荷状況の確認などの簡単な取引を行っています。顧客に何をしたいのかを最初に確認していることで、営業に関する問い合わせの場合は生身の担当者へ割り当てつつ、ボットを使って簡単な取引の解決を行っています。最小限の労力で、顧客とエージェントの両方から必要なものを正確に入手することが可能となるのです。

近い将来、Eコマースプラットフォームがチャットボットを利用して、人間による対応を必要としない単純な返品・交換の取引が促進されるということが期待されています。チャットボットが顧客サービスで人間に取って代わることはありませんが、単純な取引や情報交換の会話では大きな助けにななってくれることでしょう。

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。

レポートツール

顧客との会話では大量のデータが生成されますが、そのほとんどは構造化されていないテキスト形式です。このデータを活用したいと考えている顧客対応チームは多いものの、不確かで偏った情報から構成されるレポート以上のものを生成することは困難です。これは単に、人間の脳がそれほど多くのデータを処理できないことが原因です。しかしこれは、コンピュータ(具体的には機械学習AI)であれば実現できるのです。機械学習を使って顧客データを処理すれば、定性的な会話情報を説得力のある定量的データに変えることができます。AIは、チケットのタイプごとに感情を分析したり、さまざまな会話に共通する傾向を抽出したりすることが可能です。また、データサイエンティストよりもはるかに高速に処理することができるのです(とはいえ、データサイエンティストはAIを訓練し、その結果を分析する上で大変有効です！)。

エージェントアシスタント

フィルタなしでAIが顧客と直接対話するのではなく、AIが質問を適切なキューにルーティングし、定型応答文のパーソナライズ・編集・顧客への送信を提案します。エージェントがより効率的に回答を提示し、適切な顧客を適切なタイミングで支援できるようにすることで、顧客サービスを改善することができます。顧客は、提供されているサービスにロボットが関与していることすら気が付くことはありません。

AIによる顧客ジャーニー

顧客ジャーニーは、顧客とブランドとのあらゆるタッチポイントを体現しています。AIの顧客ジャーニーは、AIによる顧客体験の改善ができる可能性のあるすべてのタッチポイントを示してくれます。たとえば、ウェブサイトでライブチャットを提供するとします。顧客のサイト訪問時にチャットボットを展開できる可能性があるでしょう。あるいは、ターゲットとするタッチポイントをより具体的に指定することもできます。もしあなたのビジネスにおいて、チャットボットが顧客サービスに役に立っているものの、訪問者を顧客に変える事が出来ていないのであれば、チャットボットは顧客サービスの連絡先ページだけに配置することが理にかなっています。料金ページまたは製品ページで、見込み顧客を直接営業チームにつなげ、ディールの成立を支援しましょう。

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。

測定と発展

AIは時間をかけて学習しますが、適切に学習させるには人間の監視が必要です。優れた顧客体験を実現するには、人間による管理が必要となります。

これには多くの方法がありますが、最も簡単な方法は、顧客の考えを直接尋ね、チャットボットと対話した後の行動を追跡することです。これはAIの「ブラックボックス」と呼ばれる、AIがどのように動作しているか、どのように我々を理解しているかといった我々が常に正確に把握できていないアイデアの展開に役立ちます。顧客体験を測定することで、ブラックボックスの中を覗き込み、プロセスを微調整して、AIによるあらゆる顧客ジャーニーが相手のニーズに合っていることを確認しましょう。

顧客満足

人間かチャットボットかに関わらず、やり取りがあった後は、顧客が満足しているかどうかを調査するのが一般的です。これは顧客満足度(CSAT)アンケートと呼ばれ、通常は2つの選択肢(良い・悪い)または5つの選択肢(1～5の星の数)のいずれかを尺度として採用しています。顧客がチャットボットそして人間のエージェントとの対話をどのように評価しているかを比較することで、回答の自動化が顧客満足度に影響を与えているかどうかを知ることが可能です。コメントは、評価に影響を与えたのがチャットボットなのか、それともまったく別の問題なのかを判断するのにも役立ちます。

顧客アクション

顧客の言葉よりも行動の方が重要な身を持つ場合があります。ですから、たとえ顧客が人間と話したいと言っていても、実際はチャットボットからのサポートでも問題ない可能性があります。チャットボットを導入することでビジネスが実際に影響を受けているかどうかを確認する唯一の方法は、財務メトリクスに影響を与える行動を測定することです。これは、コンバージョン率・解約率・製品使用率によって顧客ロイヤルティを測定することを意味しています。

あなたが希望する顧客の行動に基づいて、追跡するアクションを決定してください。Eコマースに関して言えば、訪問あたりのコンバージョン数や会計の数におけるトラッキング等が該当します。製品サポートにの場合、チャットボットを使用した後に離脱した顧客の数や、製品の使用状況がどこで変化したかをトラッキングするとよいでしょう。

チャットボット導入における改善

チャットボットがユーザー体験に与える影響を理解したら、設定を微調整して改善しましょう。

例えば、請求に関する質問をしている顧客が、チャットボットによるサービス経験に一貫して不満を抱いている場合、チャットボットのフローを料金ページから削除してみてください。または、顧客に請求に関する質問がある場合、すぐにエージェントへつなげましょう。

AIが関連性のない記事を提案している場合、AIのビューから削除することができます。Freshdeskのチャットボットを活用することで、チャットボットが顧客に提供したり送信したりするフォルダを選択できます。

コストよりも品質を重視

AIを導入する際には、顧客サービスのコストを下げるのではなく、顧客体験の質を向上させるという観点からアプローチすることが非常に重要です。

AIが人間が処理する必要がある顧客との会話を減らすことで、組織におけるコストを節約することができます。コスト削減だけでなく、企業はテクノロジーから、顧客ロイヤリティと収益改善という、より大きな投資収益を得ることができるようになるのです。

十分なスタッフを採用しなかったり、チームのトレーニングが十分でなかったりして、チャットボットを一時的な解決策として導入すれば、顧客は離れていってしまいます代わりに、チャットボットがあなたのブランドのどこで改善を提供できるかに焦点を当てるようにしましょう。

メトリクスの理解

チャットボットとAI戦略の成功をトラッキングする上での、影響を測定する方法が必要です。現在あなたに必要なメトリックを追跡していない場合、新しいイニシアティブを塔載する前にメトリックを設定して実行しましょう。そうでないと、先の見えない取り組みになってしまうからです。

特に、顧客満足度、入ってくる質問の数、顧客の収益に関連する行動(購入や解約等)をトラッキングすることは、仮説を証明するための基礎構築に役立ちます。

プロセスの構築

チャットボットとAIは、設定したプロセスの制約内でのみ動作します。既存の顧客サービスプロセスが分かりづらいものである場合、システムを追加しても問題はさらに複雑になるだけであり、混乱を招くことになります。自動化を実行する前に、必ずプロセスを検討しましょう。処理速度を上げる前に、プロセスが動作しているかを確認してください。特に次のような項目が重要です：

よくある質問を識別できるようにタグ付けシステムを設定する
エスカレーションの方法を特定し、顧客が適切な人材へ手軽に転送されるようにする
検証と承認プロセスを簡素化し、チャットボットの導入と支援提供ができるようにする

チャットボットの口調を開発

チャッボットには個性が必要です。チャットボットの口調は、顧客を安心させ、気にかけてもらっていると感じさせるか、無情なロボットに対応されていると感じさせるかのどちらかの効果をもたらします。

まず、顧客へロボットが対応していることを明確にしましょう。人間が対応している場合は、顧客が人間と話していることを明確にします。両者を分離することは、正しい期待値の設定に役立ちます。ロボットと人間の境界線を曖昧にすると、顧客は常にロボットが対応していると感じ、会話へのエンゲージメントが成されていないと考えるようになってしまいます。

ブランドの声は何か検討しましょう。親近感あふれる、楽しい性格ですか？それとも自信にあふれ、ハッキリとした物言いでしょうか？礼儀正しく、効率的な雰囲気かもしれません。チャットボットの口調をブランドの実際の発言と一致させることで、顧客が信頼を寄せる会社とやり取りしていると感じ、安心してもらうことができます。

顧客が実行できるよう、チャットボットのスクリプトを説明します。適切な期待値は設定されていますか？相手はどのような形式で回答する必要があるかを理解できるでしょうか？フローから必要な情報はすべて得られていますか？

スクリプトや口調を正しく設定する時間をかけてください。これは多くの顧客経験に直接影響します。