チャットボットと顧客体験

顧客体験チャットボットは、さまざまなタッチポイントで顧客と対話するように設計されたAI搭載の会話型ツールです。これらの自動化ツールは、人間の介入なしに顧客からの問い合わせを合理化し、質問に答え、問題のトラブルシューティングを行い、プロセスを通じてユーザーをガイドすることができます。

最新のチャットボットは、所定のスクリプトに従う単純なルールベースのシステムから、コンテキストを理解し、対話から学習し、複雑なクエリを自律的に処理できる高度なAIエージェントまで多岐にわたります。これらのチャットボットの違いを理解することは、組織がニーズに適したソリューションを決定するのに役立ちます。これらのオプションには次のものが含まれます。

ルールベースのチャットボット： これらのチャットボットは、所定のスクリプト上で動作し、プログラムされたパスに従って、関連する応答を提供します。通常、彼らは第一線のヘルプデスクとして機能します。これらのチャットボットは、よくある質問を処理する上では予測可能で信頼性が高い傾向がありますが、台本に書かれたシナリオ以外のフレーズや要求の変化には苦労します。

AI搭載チャットボット：AIチャットボットは、自然言語処理（NLP）と機械学習 を使って、質問が予想外の言い回しであっても、ユーザーの意図を理解します。これらのチャットボットでは、人工知能を使用しており、文脈を解釈し、より微妙な応答を提供することができ、顧客とのコミュニケーションのパターンから学習することで、それらが時間の経過とともに改善されます。

生成AIやその他の大規模言語モデル（LLM）、NLP、インテリジェントな文書の理解、音声認識、音声合成など新しいテクノロジーのチャットボットへの導入が増える中で、これがカスタマー・ジャーニーの至る所に浸透しています。

そしてこれらは、カスタマー・サポート・チームの運営方法における広範な変化の中心的要素になっています。IBM Institute for Business Valueの最近の調査によると、経営幹部の71% は、2027年までに完全に自動化したカスタマーサポート 対応の実現を目指しています。その他47％は、同じ時期までに、顧客の製品およびサービス・トレーニングでタッチレス・オートメーションが実現すると予測しています。

一貫性のあるインテリジェントなカスタマー・ケアを提供することで、チャットボットは生産性を向上させ、従業員が組織全体で価値の高い活動に集中できるようにします。また、パーソナライズされたオムニチャネルのリアルタイム・サポートに対する顧客の期待の高まりに応えることもできます。

肯定的のチャットボットのエクスペリエンスがある顧客は、ブランドと良好な関係を築く可能性が高くなります。しかし、実用性が低く照会を十分に解決しかったり、限界のあるチャットボットはユーザーをいら立たせます。一般的に、成功しているチャットボットの取り組みは、慎重な計画と適切なデータ実践を優先し、直感的で安全なAIツールを生み出しています。

単純なチャットボットからインテリジェントなAIエージェントへの進化は、応答の自動化から結果の自動化への移行を表すものです。初期のカスタマー・サービス・ボットは対話型FAQで、特定のキーワードやメニューの選択にのみ応答する柔軟性にかける決定木でした。

しかし、自然言語処理 と 生成AI の導入により、チャットボットは 対話型AI インターフェースを使用することで、意図を解釈し、より効果的な回答を提供するようになりました。この機能は、顧客体験を単なるやり取りから真に役立つものへと変え、パーソナライゼーションを促進し、摩擦のない顧客体験を促進します。

これらの用語は同じ意味で使用されることがよくありますが、これらは異なるレベルの機能と自律性を表しており、AIカスタマー・サービスとカスタマー・ジャーニーの両方にとってクリティカルな意味合いを持ちます。

チャットボットは、主に即時の応答と情報交換を目的として設計された会話型インターフェースです。これらは、質問への回答、ステータスの更新の提供、定義されたプロセスに沿ったユーザー案内に優れています。

従来のチャットボットは、顧客が注文状況を確認したり、営業時間を確認したりするのに役立つ場合があります。ほとんどのチャットボットは基本的に事後対応型であり、ユーザーのクエリーに応答しますが、独自のアクションを実行することはありません。たとえば、チャットボットは、ユーザーの照会に応じて、指示を返し、ポータルへのリンクを提供することができます。

AIアシスタントは、より洗練されたレベルを表すもので、自然言語コマンドの理解を通じてインテリジェントな推奨事項を提供します。これらのシステムは、ビジネスデータとより深く統合され、複数のソースからの情報を編成して包括的なサポートを提供します。しかし、チャットボットと同様にAIアシスタントも、ユーザーに情報を提供しガイドするために、主としてユーザー入力、事前定義されたタスク、事前にプログラムされた応答に依存しています。アシスタントは顧客に代わって自律的に行動しません。たとえばAIアシスタントは、顧客の質問に応じて注文の詳細を表示し、商品特有の返品ポリシーについて説明できます。ただ、返品のプロセスを行うことはありません。

AIエージェントは自律的に作業を完了し、定義されたパラメーター内で決定を下します。エージェントがどの外部ツールやAPIにアクセスできるかに応じて、より複雑な問題（予約の変更、交換の処理、複数のシステム間でのアクションの調整など）を解決できます。AIエージェントは、複雑なリクエストをサブタスクに分解し、適切な一連のアクションを決定します。たとえば、1つの顧客からのプロンプトに基づいて、AIエージェントはさまざまなタスクを処理できます。AIエージェントは、購入、交換の開始、配送ラベルの生成と送信、そして新しい商品が良好な状態で到着したことを確認するためのフォローアップを行うことができます。

カスタマー・サービスの担当者が毎日受ける電話は膨大で、一般的な回答がある顧客からの日常的問い合わせに対応する数は急速に増加します。そのため、顧客のニーズが時間が経過しても満たされないまま放置されることになり、顧客満足度、ビジネスの評判、顧客維持、ビジネスの収益が低下します。

チャットボットは、顧客の質問を理解し、それに対する応答を自動化し、人間の会話をシミュレートするコンピューター・プログラムです。AI搭載のチャットボットの機能を通じて、ビジネス・オーナーは顧客満足度を大幅に向上させると同時に、人間のエージェントへの絶え間ないプレッシャーを軽減し、彼らがより直感的に仕事に取り組めるようにします。最近、ハーバード・ビジネス・スクール の研究者 が25万件以上のチャット会話を分析したところ、AIチャットボットが応答時間を22% 短縮し、顧客センチメントを1.63ポイントも改善することが分かりました。

カスタマー・サービス用チャットボットはまた、企業に自動化されたワークフローがどのように、そしてどの程度効果的に運用されているかに関する非常に貴重な洞察も提供します。チャットボットから提供される顧客データを利用することで、企業は次のことが可能になります。

• サービス体験中に顧客を悩ませる問題に関するナレッジベースを拡大する

• カスタマージャーニー全体の待ち時間を短縮し、サービスチームが、正当な人間の介入を必要とするより重要な顧客とのやり取りに集中できるようにします。

• 顧客満足度に関連するメトリクスを提供する

• 顧客がよりパーソナライズされたエクスペリエンスを探索できるようにする

• 顧客との健全な関係を維持する

この10年間で、顧客体験向けのチャットボットの導入は劇的に加速しました。その主な理由は、チャットボットが複数のクリティカルなビジネス課題に同時に対処できるからです。購入プロセス全体にわたって消費者と関わるためにチャットボットを使用する主なメリットには、次のようなものがあります。

人間のサポート・チームとは異なり、チャットボットはいつでも、世界中から、あらゆるプラットフォームで利用できます。これらは、どのような時間でも実例的応答を提供し、タイムゾーンや営業時間に関係なく、即時支援の要求を増加させている顧客の期待に応えます。

チャットボットは、プログラミングと知識ベースに基づいてプラットフォーム間で統一された応答を提供します。このプロセスにより、経験や訓練のレベルが異なる場合に人間のエージェントで見られる変動性が軽減されます。異文化に対しても、瞬時に多言語サポートが提供されるため、この一貫性によりブランドの標準を維持し、正確な情報を提供することが可能になります。

チャットボットには初期投資が必要ですが、対話1回あたりの長期的なコストは人間によるサポートよりも大幅に低くすることが可能です。この方法により、企業は人間のエージェントをより複雑で価値の高い対話に再割り当てすることができます。例えば、創造性や専門知識が求められるカスタマー・リレーションシップ開発などです。このアプローチは、エージェントの生産性を向上させると同時に、ビジネス全体のコスト削減も大規模に実現することができます。

チャットボットのすべてのやり取りで、顧客のニーズ、課題、行動パターンに関する貴重なデータが生成されます。この情報は、企業が共通した問題を特定し、顧客体験ストラテジーをデータ駆動型に改善するのに役立ちます。一部の組織では、チャットボットをSalesforceなどの顧客関係管理（CRM）プラットフォームのような他の日常ツールと統合して、消費者データに360度の視認性を提供しています。また、消費者とのやり取りに関するセンチメント分析を実行し、消費者のエクスペリエンスをより深く理解している組織も存在します。

今日の消費者は、プラットフォームやチャネルを問わず、合理的かつ正確で一貫性のあるエクスペリエンスを期待しています。今日のチャットボットは、WhatsAppソーシャル・メディア・プラットフォームなどのモバイル・アプリ、テキスト・メッセージング（SMS）、ブラウザー内チャットなど、さまざまな媒体で通信しています。

単一のチャットボットが何千もの会話を同時に処理するため、ピーク時の待ち時間がなくなります。この拡張性は、製品の発売時や危機時にサポート量が予期せず急増した場合に役立ちます。

カスタマー・サポートにおいてチャットボットは、注文の追跡や返品処理に関するレポート作成や、トラブルシューティングと一般的な質問への回答による単純なタスクを処理します。これらのAIサポート・チャットボットはリアルタイムでデータベースから情報を取得し、さまざまなリクエストに応じてカスタマイズされた応答を提供します。ある例では、中国の公益事業会社の連絡先センターは、パンデミック時の電話の急増に対し、特に言語間での品質を維持することに苦労していました。チャットボットを導入することで、この組織では顧客の待ち時間が100%短縮され、セルフサービスが50%増加しました。

また、キャンピングカー（RV）の世界最大の小売業者であるCamping World社は、チャットボットを使用したカスタマー・サービス・エクスペリエンスの変革を実現しました。新型コロナウイルス感染症を受けて、顧客の急増がエージェントの管理と応答時間のギャップを露呈しました。Camping World社にとって、常時対応するコールセンターの欠如は問題となりました。顧客からの問い合わせの多くが気付かれないまま、顧客維持率に影響を及ぼしていたのです。Camping World社のバーチャル・アシスタントである「Arvee」は、全プラットフォームで顧客エンゲージメントを40%向上させ、待ち時間を約33秒に短縮するのに貢献しました。

販売やリード創出の場合、チャットボットは関連する質問をしたり、顧客の好みや料金体系の要件に基づいて製品を推奨したり、会話の中で単純な取引を直接処理したりすることで潜在顧客を絞り込みます。最近、Amazon社などのeコマースの大手企業は、販売プロセスの一環としてAI駆動型のチャットボットを導入し、消費者が割引を探索できるように支援し、購入ジャーニーに誘導しています。Adobe社の分析によると、AIサービスから小売サイトへの米国の訪問者は、非AIのトラフィック・ソースと比較して、コンバージョンに至る可能性が38%高くなっています。

オンボーディングでは、チャットボットは新規ユーザーにセットアップ・プロセスを案内し、機能について説明します。また、初期の質問にも答え、学習曲線を短縮し、初期段階の顧客満足度を向上させます。このタイプのチャットボットは、消費者向けテクノロジーを活用して住民にシームレスなエクスペリエンスを提供することで、自治体の運営でも役立つことが証明されています。2019年のあるお客様事例では、ヘルシンキ市が医療および社会サービスに関連する6つの分野に関する市民の質問に答えるために、チャットボットとバーチャル・アシスタントをデプロイしました。1年後、オースティン市が、パンデミック関連の差し迫った質問に即座に回答するチャットボットプログラムを開始しました。

チャットボットは、人事に関する問い合わせ、ITサポートの要求、その他の会社のクリティカルな情報について、従業員を頻繁にサポートします。これらのチャットボットは職場の効率を向上させ、社内のサポート・チームの負担を軽減します。オランダで従業員 600 名を扱っている小規模な人事チームは、同僚向けの一連の FAQ を自動化しました。このプロセスにより、応答時間が大幅に短縮され、人事部門はより生成的で価値のあるコミュニティー指向の業務に集中できるようになりました。

効果的なチャットボットプログラムを実装するには、テクノロジーをデプロイするだけではなく、ビジネス目標とユーザー・ニーズの両方を考慮した顧客中心のアプローチが求められます。このプロセスのベスト・プラクティスには次のようなものがあります。

成功している組織は、チャットボットを開始する前に、勝利がどのようなものかを定義します。目標は、コールセンターの規模を減らすこと、応答時間を改善すること、顧客満足度を向上させることでしょうか？解決率、顧客満足度スコア、平均処理時間など測定可能な主要業績評価指標（KPI）を早期に確立することで、プロジェクトを順調に進めることができます。

プロセスの早い段階で、技術的ソリューションを選択するための既存のインフラストラクチャーと人材を監査することも不可欠です。組織はプロバイダーと提携してチャットボットを構築するのでしょうか？専用のノーコード・ソリューションを選択するのでしょうか？チャットボットは社内で開発するのでしょうか？

透明性の欠如はユーザーの信頼を損ないます。チャットボットができること、できないことについて適切な期待値を設定し、会話中における人間のサポートへのパスを容易にしておくことが重要です。また、チャットボットの取り組みの成功は、透明性を促進するためのクリーンで説明可能なデータ・ソースと、消費者に正確で偏りのない情報が確実に提供できるかにかかっています。

すべてのやり取りをチャットボットで処理する必要はなく、人間によるエスカレーションに向けた明確なトリガーを提供することは依然として重要です。エスカレーションでは、会話のコンテキスト全体を人間のエージェントに転送します。この方法により、顧客は同じことを繰り返す必要がなくなり、顧客が不満を抱く前にチャットボットが人間の支援を提供する積極的なエスカレーションを考慮できるようになります。

可能であれば、許可を得て顧客データを使用し、カスタマイズされたエクスペリエンスを提供します。たとえば、顧客の名前や注文履歴を使用して、関連性があり状況に応じた応答をチャットボットが提供できるようにします。（ただし、パーソナライゼーションとプライバシーのバランスをとり、どのようなデータが使用されているかをオープンにすることが重要です）。また、顧客が複数のチャネルにわたってチャットボットに到達している場合は、全体的なエクスペリエンスを一貫させることができます。回答は、矛盾を避けるために、他のカスタマー・サービス・チャネルを通じて提供される情報と連携する必要があります。

チャットボットが何をすべきか、何をすべきでないかに関する明確なガイドライン作成し、またそれに対する利害関係者の責任を明らかにします。機密情報や金融取引を扱う場合には、この点が重要となります。チャットボットの動作を監視し、問題に対応するための保護措置を導入し、プロトコルを確立します。

チャットボットには継続的な最適化が必要です。会話ログを定期的にレビューし、ポリシーやプロセスの変更に応じて知識ベースを更新します。顧客からのフィードバックを積極的に監視し、新しいデータでAIモデルをトレーニングし、時間の経過とともに精度を向上させます。