コンタクト・センターの自動化とは

コンタクト・センターの自動化とは、AIを活用したテクノロジーを使用して、日常的なカスタマー・サービス・プロセスと反復的なタスクを自動化することを指します。コンタクト・センターの特定のプロセスを自動化することで、人間のエージェントはより効率的に作業できるようになり、より複雑な問題を解決する必要がある顧客に対応できるようになります。

これまで人間が行っていた日常的なタスクを自動化すると、効率が向上し、コストが削減され、カスタマー・サービスの全体的な精度が向上し、最終的には全体的な顧客体験（CX）に大きな影響を与えます。コンタクト・センター自動化の潜在的な使用例としては、チャットボット、対話型音声応答（IVR）、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、サービスとしてのコンタクト・センター（CCaaS）、オンライン・ナレッジ・ベースなどがあります。予測分析や予測アルゴリズムなどのこれらの新しいテクノロジーは、増大する消費者需要に対応し、それらの顧客とのやり取りが全体的な顧客満足度にどのように影響するかを検討している組織にとって、大きな可能性を提供します。

人間のエージェントと仮想エージェントは互いに補完し合って最高レベルのカスタマー・サービスを提供します。どちらも、ワークフロー自動化と運用効率向上のスムーズな実現に不可欠です。それとは別に、コンタクト・センターの自動化では、お問い合わせの引き継ぎ先と対応する通話の量を管理するためのコールセンター向けソフトウェアを導入できるかもしれません。

顧客は、組織と取引する際に、手間のかからない顧客体験を求めています。購入する製品やサービス内容にかかわらず、顧客はシームレスなプロセスを望んでいます。そのため、企業はようやく、優れたカスタマー・サービスを実現するための人工知能、生成AI、自動化ツールの重要性を認識し始めています。

IBM Institute for Business Valueの最近のレポート¹によると、かなりの数の組織がすでにカスタマー・サービスに生成AIを導入しています。調査員は、約1,500人のカスタマー・サービス・リーダーを対象に調査を実施し、67％がすでにこのテクノロジーを使用していることと回答しました。また、40％以上が対話型AIのトレーニング用のテスト・ケースを作成するために生成AIを使用していました。

優れたカスタマー・サービスがもはや優先事項ではなく、必須であることを企業は認識しつつあります。顧客は、企業に連絡する場所や方法に関係なく、より高速でスマート、かつパーソナライズされたエクスペリエンスを期待しています。今日、これを実行するのに、コールセンターやカスタマー・サービス部門に追加の人員を配置する必要はありません。自動化ツールは時間のかかるタスクを抑制し、これまでよりも迅速に顧客をサポートします。

調査によると、カスタマー・サービスプロバイダーの97％が、対話型AIが顧客満足度にプラスの影響を与えていると報告しています²。

コンタクト・センターの自動化とコールセンターの自動化はしばしば同じ意味で使用されますが、わずかに異なる点に注意することが重要です。ただし、コールセンターの自動化は、コンタクト・センターの自動化の一部にすぎません。例えば、オムニチャネルのカスタマー・サービス・アプローチを採用している企業では、コンタクト・センターを自動化することを選択できますが、電話、Webサイト、アプリなどの特定のチャネルも自動化する必要があります。

企業がコンタクト・センターに自動化を導入し始めると、その可能性を最大限に引き出すために自動化を効果的に導入することが不可欠になります。これらのベスト・プラクティスは、企業が顧客のニーズに対応し、顧客の問題をこれまでよりも迅速に解決するのに役立ちます。

自動化システムを導入する前に、明確な目標と目的を定義することが重要です。目的が待ち時間の短縮、初回通話での解決率の向上、運用コストの削減のいずれであっても、明確なビジョンを持つことが自動化プロセスの指針となります。よくある質問（FAQ）、基本的なトラブルシューティング、予約のスケジュール設定など、どのタスクを効果的に自動化できるかを特定し、どのタスクに現在でも人間の介入が必要かを理解することが重要です。範囲を適切に定義することで、サービス品質を損なうことなく自動化によって価値を追加できるようになります。

今日の顧客は、顧客との通話、ライブ・チャット、Eメール、SNS、モバイル・アプリなど、さまざまなプラットフォームを通じて企業とやり取りします。コンタクト・センターの自動化の重要なベスト・プラクティスは、既存のCRMと簡単に統合できるシステムを使用して、すべてのチャネルを統合して管理するオムニチャネル自動化を導入することです。これにより、自動応答が1つのチャネルから別のチャネルにシームレスに引き継がれるため、顧客とのやり取りの一貫性が促進されます。例えば、チャットで対話を開始した顧客は、同じことを繰り返すことなく、Eメールまたは音声サポートにシームレスに切り替えることができ、チャットボットから引き継がれた人間のエージェントにはすべての顧客情報がすでに手元に用意されています。

自動化ソフトウェアを導入するときは、より単純で予測可能なタスクを自動化することから始めることが推奨されます。まず、営業時間、注文状況、よくある質問などの日常的な問い合わせを自動化することから始めるのがよいでしょう。自動化ソリューションが効果的であることが証明されたら、パーソナライズされたサポートやトランザクション処理などのより複雑なタスクを処理できるように拡張します。段階的に導入することにより、プロセスを改善し、潜在的な問題を早期に特定できるため、大規模な自動化に伴うリスクを最小限に抑えることができます。

AIを活用した自動化により、パーソナライズされたカスタマー・サポートが提供され、顧客体験が大幅に向上します。コンタクト・センター自動化ツールを使用することで、組織は顧客データを分析してカスタマイズされた推奨事項を提供したり、以前のやり取りに基づいて問題を解決したり、必要に応じて顧客を人間のエージェントにルーティングしたりすることができます。パーソナライズされたアプローチは、顧客とのより有意義なやり取りを生み出すのに役立ち、結果として顧客エンゲージメントとブランドへのロイヤルティーを向上させます。

人間のエージェントは依然としてカスタマー・サービスに重要で、解決すべき複雑な問題やデリケートな問題がある場合に介入する必要があります。サービス体験が満足のいくものとなるようにするには、自動化システムのセルフサービス・オプションと人間のエージェントの間でスムーズな引き継ぎプロセスを設計することが重要です。自動化によって顧客の懸念に完全に対処できないことが検出された場合、遅延やフラストレーションを引き起こすことなく、問題を熟練した人間の担当者に引き継ぐ必要があります。エージェントに以前のやり取りの完全なコンテキストを提供することで、エージェントはより効果的に対応し、顧客の労力を軽減することができます。

自動化は一度設定するだけでは済まず、継続的な監視と最適化が必要です。企業は、自動化の有効性を評価するために、応答時間、顧客満足度スコア、処理時間、初回通話解決率、コスト削減などの主要業績評価指標（KPI）を定期的に分析する必要があります。改善すべき領域を特定するために、顧客からのフィードバックを継続的に分析することが重要です。自動化テクノロジーが進化し続けるにつれて、企業は新しい機能や能力を活用するためにシステムをアップグレードする必要が出てきます。この反復的なアプローチにより、コンタクト・センターは効率性を維持し、顧客体験に適応できるようになります。

コンタクト・センターの自動化は、今日の急速に変化するテクノロジー重視の世界において、企業にとって重要な役割を果たすことができます。コンタクト・センターの自動化は、チャットボット、AI駆動型仮想アシスタント、セルフサービス・ポータルなどのツールを使用して業務を効率化し、コストを削減したいと考えている企業にさまざまなメリットを提供します。

従来のコンタクト・センターでは、顧客からの問い合わせに対応するために人間のエージェントが必要となるため、多大な人件費がかかります。自動化により、よくある質問への回答や単純なリクエストの処理など、反復的なタスクに対する人間のエージェントへの依存が軽減されます。これにより、企業は継続的に人員を拡大する必要なく、より多くの顧客とのやり取りを処理できるようになります。時間が経つにつれて、大幅なコスト削減につながります。

今日の顧客は、24時間365日対応で即時サポートを受けられることを期待しています。チャットボットやIVRシステムなどの自動化システムにより、企業は通常の営業時間外でも即時のサポートを提供できるようになりました。これらのツールは、基本的な問い合わせに迅速に対応し、リアルタイムで応答できるため、顧客満足度スコア（CSAT）が向上し、カスタマー・ジャーニー・マップに影響を与えます。さらに、感情分析などの自動化テクノロジーは、組織が顧客の感情を理解し、有意義な洞察を引き出すのに役立ちます。

コンタクト・センターの規模は、さまざまな要因に応じて変動します。例えば、コンタクト・センターでは、製品の発売、季節のセール、危機などの要因により、顧客需要が急増することがよくあります。しかしそのような場合でも自動化が導入されていれば、企業は追加のエージェントを雇用してトレーニングする必要なく、自社の業務を迅速に拡大できます。AIを搭載したシステムは、何千ものやり取りを同時に処理できるため、トラフィックが集中する時期でもカスタマー・サービスのレベルを高く維持できます。

自動化されたシステムは、膨大な量の顧客との対話内容を収集し、それを分析することでスマートで価値のある洞察を提供します。企業はこのデータを活用して共通の問題点を特定し、製品やサービスを改善し、コンタクト・センター戦略を改良することができます。自動化により、応答時間、解決時間、顧客満足度などのパフォーマンス指標をより適切に追跡できるようになり、これを使用して運用とワークフローをさらに最適化できます。新しいテクノロジーは、データ入力を管理し、プロセスを簡素化して、人為的エラーのリスクを軽減することもできます。

日常的なタスクを自動化することで、人間のエージェントはより複雑で付加価値の高いやり取りに集中できるようになります。これにより、生産性が向上するだけでなく、反復的で低レベルのタスクではなく、より有意義な作業に従事することができ、エージェントの職務満足度も向上します。自動化は、単調な作業の量を最小限に抑えることで燃え尽き症候群を軽減するのにも役立ちます。

チャットボットはコンタクト・センターにおける自動化の最も一般的な形式の1つであり、顧客に24時間365日、いつでも即時に応答を提供します。チャットボットは、エージェントの支援を必要とせずに、製品の在庫状況、注文状況、価格、FAQなどの簡単な問い合わせを処理できます。例えば、顧客が注文の到着予定時刻を質問した場合、チャットボットは注文データにリアルタイムでアクセスし、数秒以内に最新情報を提供できます。この自動化ツールにより、顧客の待ち時間が短縮される上、人為的ミスのリスクも軽減されます。

お客様事例：キャンプ用品店のCamping World社は、IBM® watsonx Assistantを導入して、カスタマー・サポートを処理する人間中心のソリューションを構築しました。これにより、2022年3月時点で、顧客エンゲージメントは40％増加し、対応のための待ち時間が33秒に短縮されました。

IVRシステムを使用すると、顧客は自動メニューを操作して、人間のエージェントと話さずに一般的な問題を解決できます。例えば、顧客がカスタマー・サービスと電話で話しているときに、IVRシステムは顧客の入力に基づいて通話を適切な部門またはエージェントに引き継ぎ、誤転送を減らすことができます。コールセンターには、顧客の電話番号を自動的にダイヤルできる自動ダイヤラー・テクノロジーが備わっている場合もあります。

お客様事例：健康保険会社のHumana社の古いIVRシステムでは、人間のエージェントだけでは、転送される顧客からのお問い合わせ件数に対応しきれませんでした。その後、同社はIBMと提携し、Watson搭載のプロバイダー・サービス対話型音声エージェントを開発しました。現在、既存のシステムの約3分の1のコストで問い合わせを処理できるようになり、全体の回答率も以前の自動IVRシステムのほぼ2倍に向上しました。

セルフサービス・ポータルを使用すると、顧客はアカウント設定の管理、一般的な問題のトラブル・シューティング、返品処理などの問題を独自に解決できるようになります。顧客はWebサイトまたはモバイル・アプリを通じてこれらのポータルにアクセスできるため、顧客と企業の両方の時間を節約できます。日常的なタスクを自動化し、顧客に制御を提供することで、企業はプロセスを合理化し、顧客からの問い合わせを制限することができます。

お客様事例：アメリカン航空は、顧客に対してより迅速で便利なカスタマー・サービスを提供するため、IBMの協力を得ました。プロジェクト開始からわずか4カ月半で、Dynamic Rebookingアプリが8つの空港で本番環境にリリースされました。アメリカン航空には現在、使いやすく、顧客からのフィードバックに基づいて変更できるアプリがあります。

自動化テクノロジーにより、予約のスケジュール設定、確認、リマインダーを効率化できます。顧客は予測技術を使用する自動化システムを通じて予約、再スケジュール、またはキャンセルを行うことができるため、日常的なスケジュール設定時に人間のエージェントが関与する必要性が軽減されます。さらに、自動リマインダーを電子メール、テキスト、音声で送信し、無断キャンセル率を削減できます。

AI駆動型の自動化を使用して、サポート・チケットを自動的に作成、分類、優先順位付けできます。顧客がEメール、チャット、またはその他のチャネルを通じて問題を送信すると、システムは自然言語処理（NLP）を使用して問題を理解し、適切なチームに割り当て、潜在的な解決策を提案することもできます。これにより、解決プロセスが加速化し、チケットが効率的に処理されるようになります。

お客様事例：通信会社のVodafone Ireland社はIBM Expert Labsと提携し、最新のwatsonx Assistantプラットフォームに仮想アシスタント「TOBi」を再導入しました。新しいプラットフォームには生成AI機能が搭載されており、新しい対話でのやり取り作成するための処理時間が明らかに改善され、封じ込め率が飛躍的に向上したことで、有益であることが証明されました。

顧客が求める前に顧客が何を望んでいるかを知るというのは、企業の間では珍しい考え方ではありません。自動化ツールは、まさにそのために顧客に積極的に働きかけるために使用できます。例えば、企業は顧客がサポートを求める前に、システムの停止、出荷の遅延、製品のリコールなどを自動的に通知できます。潜在的な問題や変更について顧客に積極的に通知することで、顧客の不満を軽減し、タイムリーで関連性の高い情報を提供することで、満足度を向上させることができます。

お客様事例：ヘルシンキ市とIBM®コンサルティングは、連携して、複数の医療および社会福祉組織のバーチャル・アシスタントを1つに統合した「マルチチャットボット」を含む10個のバーチャル・アシスタントを開発し、実行しました。バーチャル・アシスタントは、ヘルシンキ首都圏の住民がサービスを利用できるようにするために開発されました。

自動化システムを使用すると、リード情報を人間の営業担当者に渡す前に、リードとやり取りして適格性を判断できます。例えば、チャットボットは、ニーズについて質問したり、製品を推奨したりすることで、WebサイトやSNSプラットフォーム上で潜在顧客とやり取りをするために使用できます。システムは顧客の回答に基づいて、適切なリードかどうかを評価し、追加情報を提供するか、人間のエージェントに引き継ぐことができます。

お客様事例：新型コロナウイルスの感染拡大が始まった頃、時計小売業者のTAG Heuer社は、IBMとSalesforce社では、同社eコマース部門の構築に取り組んでいました。その後のロックダウンにより、特にパーソナライゼーションに重点を置いて、このプロジェクトが大幅に加速しました。同社はパンデミックを乗り越え、2020年には3桁の成長を達成しました。

顧客からのフィードバックは、カスタマー・サービスのワークフローがどの程度機能しているか、顧客が組織に対してどの程度満足しているかを理解するために重要です。顧客とのやり取りの後、Eメール、SMS、さらにはIVRシステム内など、さまざまなチャネルを通じて自動アンケートを送信できます。これらの調査では、満足度スコア、ネット・プロモーター・スコア（NPS）、またはやり取りやエージェントのパフォーマンスに関する詳細なフィードバックを自動的に取得できます。企業は貴重な洞察を得て、カスタマー・サービスを向上させながら、時代遅れのプロセスを改善できます。