顧客体験（CX）におけるAI

顧客が企業により多くのことを期待し続けるようになっている中で、顧客体験はAIを活用したテクノロジーの貴重なユースケースとなりました。このアプローチで導入されるAI技術には、機械学習、自然言語処理（NLP）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、予測分析などが含まれます。AIを組み込むことは、現代のあらゆるデジタル・トランスフォーメーションの取り組みにおける主要な構成要素となっています。

AIは、膨大な量の顧客データを分析して分類することで、顧客対応を強化します。データ分析の結果として、あらゆるタッチポイントで顧客のニーズに対応し業務効率を向上させる、高度にパーソナライズされた顧客体験が実現します。

AIを活用した顧客体験は、そのデータ処理と詳細な分析実行能力により、他のアプローチとは一線を画すものとなっています。パターンの検出、購入履歴の確認、ソーシャル・メディア行動の監視といった機能により、企業は顧客の好みや対応を調整することができ、導入直後から顧客満足度を向上させることができます。

今日の顧客は、企業が提供するエンドツーエンドのエクスペリエンスに大きな期待を寄せています。企業は、顧客のそのようなニーズを満たす方法を見つける必要があります。ビジネス・リーダーは、時代を先取りして新しいテクノロジーを導入し、消費者を満足させ続けるための戦略を検討する必要があります。

AIツールを使用することで、企業は大量のデータを取得し、顧客行動と顧客エンゲージメントを分析できます。また、AIソリューションと生成AIツールにより、AI搭載のチャットボットを構築して、カスタマー・サポートを管理し、バーチャル・アシスタントを顧客に提供することもできます。

AI技術の導入にはリスクが伴うこともありますが、適切に実装できれば大きなメリットが得られます。これには、意見に耳を傾け、テストし、イノベーションを活用するというプロセスが含まれます。AIを実装することで、企業は顧客からのフィードバックやユーザー・エクスペリエンスを活用して顧客とのやり取りをパーソナライズし、信頼を勝ち得ることができます。

AIを活用した顧客体験システムには、いくつかの大きなメリットがあります。

ビジネスの顧客体験の領域へのAIの実装は、期待感を抱かせるものですが、いくつかの課題も生じます。

人とのやり取りが減る：AIは効率的で革新的なテクノロジーですが、顧客が求めているような人間味には欠けている場合があります。顧客は依然として、ある程度の人と関わりと共感を期待している可能性が高いです。AIを過度に使用すると、顧客は疎外感を感じる可能性があります。

より複雑なシステム統合：AIを活用したシステムを既存のカスタマー・サービス・システムに導入することは、困難で複雑な作業となる場合があります。統合は落ち度なく調整して、顧客体験にマイナスの影響を及ぼさないようにする必要があります。

顧客の信頼不足：AIシステムは期待値こそ高いものの、顧客の信頼を構築することは依然として難題です。一部の顧客は、AIを活用した対話やソリューションの正確性に懐疑的です。

大手企業は、顧客体験におけるAIの力を活用し始めており、そのROIも手にし始めています。以下は、顧客体験におけるAIが、企業と顧客とのやり取りをどのように変え、ビジネス・モデルを消費者のニーズに合わせてさらにどのように調整したかを示す例です。

• ウィンブルドンのAIを活用したソリューション
• Starbucks社の予測分析
  
• Boots UK社のデジタル・トランスフォーメーション
  
• Amazon社の推奨システム

世界で最も有名なテニス・トーナメントの1つであるウィンブルドンは、IBM®コンサルティングと提携して 、AI生成の洞察と世界クラスのデジタル・エクスペリエンスを生み出しました。

エンタープライズ対応の生成AIソリューションは、試合前の概要と試合後の分析を提供します。また、IBM® watsonx.ai™でトレーニングされて調整されたモデルを使用して、生成AIアプリケーションは関連データを抽出して要約し、自然言語でストーリーを生成します。

Starbucks社はAIを活用して「人とのつながりを強化」しています。¹Deep Brewの取り組みを通じて、Starbucks社はコーヒー・ビジネスと店舗での顧客体験を向上させるための一連のAIツールを構築しました。

このツールは、機械学習と予測分析を使用してマーケティング・メッセージをパーソナライズし、顧客維持を促進し、ワークフローを改善します。このツールはモバイル・アプリケーションで使用され、特に顧客の注文履歴や場所などに基づいてメニュー項目を提案します。

健康・美容の小売業者であり薬局チェーンでもあるこの企業は、eコマースの世界における進化するニーズに応えるためにインフラストラクチャーのアップグレードを必要としていました。Boots社はIBMと協力してレガシー・プログラムをIBM® Cloudに移行し、IBM Cloudコンテナ・プラットフォーム上でRed Hat® OpenShift®を使用してデジタル環境を構築、複製、テストしました。

インフラストラクチャーがモダナイズされたことで、Boots社はブラック・フライデーなどの大規模な販売イベントや主要製品の発売に容易に対応できるようになりました。さらに、この変革により、サイトの検索機能と、商品を紹介するパーソナライズ機能が向上しました。

Amazon社のAIシステムは、パーソナライズされた商品を顧客に推奨することで、eコマースのショッピングに革命をもたらしました。このデータ主導のシステムは、顧客の行動、購入履歴、カート履歴などを分析して、人口統計を把握し、他の顧客が何を購入する可能性があるかを理解します。

Amazon社は、NLPを使用してカスタマー・レビューや製品説明の情報を抽出しています²。別途、機械学習とディープラーニング・アルゴリズムを使用して、レコメンデーション・システムを管理しています。履歴データに基づいてモデルをトレーニングし、オムニチャネル・アプローチを通じて消費者に正確な製品予測を提供します。

AIは、さらに進歩するにつれて、顧客体験により大きな役割を果たす可能性があります。以下に、今年中の残りの期間とその後についての予測をいくつか示します。