Eコマース向けチャットボット：メリットとユースケース

Eコマース向けチャットボットは、ユーザーとの会話をシミュレートし、オンライン小売環境での基本的なタスクを管理する自動化されたソフトウェア・アプリケーションです。

チャットボットはしばしば、Eコマースストアと顧客の間の最初のやり取りに使われます。チャットボットは、顧客に複雑なメニューを操作させたり、人間のエージェントを待たせたりする代わりに、即時の会話型インターフェースを提供します。これらは通常、よくある質問（FAQ）に回答するように設計されています。また、顧客の問い合わせに対するリアルタイムのサポートを提供したり、おすすめの商品を紹介したりします。さらに、注文状況の更新も人間の介入なしに処理します。

チャットボットは通常、EコマースWebサイトに埋め込まれ、WhatsAppやFacebookメッセンジャーなどのソーシャル・メディアやメッセージング・アプリを通じてアクティブ化され、APIを通じて、ShopifyなどのEコマースプラットフォームと統合することもできます。チャットボットは広く採用されており、小売およびEコマース企業を対象としたある調査によると、85％がEコマースのオペレーションにチャットボットを導入しています。¹ チャットボットを正しく導入すると、オートメーションの改善につながり、オペレーションの効率化や、売上の促進が期待できます。

チャットボットとAIエージェントは関連がありますが、まったく同じものではありません。

チャットボットは主に通信インターフェースであり、その主な機能は会話型です。ルールベース（決定木に従う）であれ、AI搭載（応答の生成）であれ、その目的はユーザーと対話し、情報を収集してナレッジ・ベースまたはデータベースから応答を提供することです。チャットボットは日常的な顧客とのやり取りを大量に処理するのに適しています。

チャットボットとは異なり、AIエージェントは自律的で、より複雑なタスクを実行できます。チャットボットは商品の在庫が切れていることを顧客に伝えることができますが、AIエージェントは在庫が少なくなっていることを検知でき、その後、自律的にサプライヤーに連絡して再補充し、供給レベルに基づいて価格戦略の調整ができます。

つまり、チャットボットは応答が主ですが、AIエージェントは最初のプロンプトの範囲を超えた行動をすることができます。

それでも、それらの境界線は分かりにくいことがあります。近年、チャットボットは厳格な決定木を搭載したものから、ChatGPTの背後にあるテクノロジーと同様の大規模言語モデル（LLM）を使用するものになっています。以前は、ユーザーがチャットボットが認識していないフレーズを入力するとエラーを返していました。現在、生成AIにより、チャットボットは文脈を解釈したり、誤字を処理したり、事前に作成されたテンプレートを超えた回答を生成したりできるようになりましたが、主な機能は依然としてプロンプトに対する応答です。

例えば、IBM® watsonx Orchestrate®のようなツールにより、企業は正確で拡張性があり、ビジネスデータに基づく会話アシスタントを構築することができます。これらのアシスタントは、オートメーションを実現しながら、AIが厳格なブランド・ガイドラインに準拠していることを保証します。

Eコマースに使用できるチャットボットにはいくつかのカテゴリーがあります。

チャットボットは、事前定義されたスクリプトと決定木、または「if/then」ロジックに基づく厳格な会話フローに基づいて動作します。通常、ユーザーはボタンをクリックするか、メニューからオプション（「注文を追跡する」、「サポートを受ける」など）を選択することにより操作します。ルールベースのチャットボットは、FAQや注文状況、保管ポリシーの伝達に最適です。これらは使いやすく、質問にも答えられますが、通常、意図が汲み取りづらい自由形式のテキストは理解できません。

機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）を応用したこれらのチャットボットは、ユーザーのテキストや音声の背後にある意図を解釈することができ、顧客からのよりオープンエンドな問い合わせに対応でき、パーソナライズされた推奨事項を提供し、時間の経過とともに学習します。たとえば、ユーザーが「私のパッケージはどこですか？」または「商品がまだ届いていません」と入力した場合、AI搭載のチャットボットはどちらも注文追跡リクエストとして認識します。

ChatGPTなどの大規模言語モデルは、通常ガードレールとモデレーションを伴いながらも、チャットボットのプラットフォームに組み込まれることが増えています。

一部のチャットボットはWhatsApp、Facebook Messenger、SMSなどのメッセージング・アプリ向けに主に設計されています。このようなツールはモバイルコマースが主流で、顧客とのエンゲージメントが従来のウェブサイト以外で行われることが多い地域でよく使用されます。

これらのチャットボットは、注文追跡、チェックアウト支援、返金・交換など、特定の商業活動をサポートし、パーソナライズされたサポートを提供して、購入プロセス中に補完的な製品をアップセルすることができます。チャットボットは多くの場合、Eコマース・プラットフォーム、顧客関係管理（CRM）システム、注文管理システムと緊密に統合されています。

これらのモデルは、ルールベースのボタンの精度とAI駆動型の理解の柔軟性を兼ね備えています。多くの場合、基本的なサポート・クエリーは自動で処理されますが、複雑な感情的または技術的な問題の場合は人間のヘルプデスク担当者または専門のサポート・チームに円滑に引き継ぎます。

E-コマースのチャットボットは、発見から購入後のサポートまでカスタマー・ジャーニー全体で活用されています。機能はさまざまですが、最も一般的な用途には以下のようなものがあります。

チャットボットは、カスタマー・サポートの第一線として頻繁に導入され、出荷スケジュール、返品ポリシー、料金システム、注文ステータスなどの問題に関する大量の日常的な問い合わせに対応します。

たとえば、午後10時にオンラインのアパレルストアを閲覧している顧客が、「カリフォルニアへの通常配送はどのくらい時間がかかるか」と質問したとします。チャットボットは顧客の所在地に基づいて現在の配達見積もりを即座に応答するため、人間のエージェントに連絡する必要がなくなります。回答は、顧客に関する既知のデータに基づいてパーソナライズされます。チャットボットを使用すると、繰り返しの質問を従業員に任せることで、人間のサポート・チームは複雑または価値の高いケースに集中できるようになります。

チェックアウト中、チャットボットは事前に混乱を解消し、直前の質問に答え、カートを放棄した顧客に再接続できます。たとえば、チャットボットは（Webポップアップ、SMS、WhatsAppを通じて）メッセージをトリガーして、残ったアイテムをユーザーに知らせることができます。場合によっては、売り上げを回復するための割引コードを提供することもできます。顧客がチェックアウトすると、チャットボットが買い物客に、利用できる可能性のあるプロモーションや割引について通知できます。

チャットボットに明確な質問をして、閲覧行動、好み、基本的なセグメント化に基づいてカスタマイズされた製品提案を提供することで、顧客が大規模なカタログを閲覧できるように支援します。例えば、買い物客が「動画編集のために1,500米ドル以下のノートPCが必要」と入力すると、チャットボットは適切なモデルを推奨し、重要な違いを強調して顧客が決定できるように支援します。

顧客がスニーカーについて質問すると、チャットボットはソケットや関連する運動器具などのアップセルのオプションをフォローアップできます。また、買い物客が靴下を1足カートに追加した場合、チャットボットは、3足購入すると10%オフのプロモーションが受けられることを買い物客に知らせることができます。この会話型のアプローチは店舗での販売体験の様相を再現し、商品を見つける際の手間を省くことができます。

B2Bや慎重な検討が必要なコマースでは、チャットボットを使って見込み客を絞り込み、営業チームやサポート・チームにつなげ、CRMシステム向けに構造化された顧客データを取得することがあります。たとえば、チャットボットはSaaSのEコマースサイトの訪問者に挨拶し、会社の規模、予算の範囲、および目的のユースケースについて尋ねます。回答に基づいて、チャットボットは適切な営業担当者によるデモの予約をします。

大規模になると、同じやり取りで、より広範な市場研究の洞察も提供できるようになります。チャットボットの対話を集約することで、顧客のニーズのパターンやよくある反対意見を明らかにすることができます。これらの洞察はリードの選別をサポートするだけでなく、製品開発やマーケティング戦略に情報を提供できます。

チェックアウト後、チャットボットはリアルタイムの注文追跡、配送通知、購入後のFAQ、返品、交換などで顧客をサポートします。例えば、Eメールを検索する代わりに、顧客はチャットボットに問い合わせ（「注文はどこですか？」）、そのステータスに関する直接的な回答を受け取ることができます。

チャットボットを効果的に導入すれば、運用面および顧客体験面で有意義なメリットが得られます。

• フルタイムサポート：チャットボットは常に稼働可能であり、タイムゾーンを超えた顧客サービスを提供するグローバルなeコマース企業にとって価値があります。
• 一貫性：チャットボットはルールと事前定義された応答に基づいて信頼性の高い応答を提供し、ユーザーが正確な情報を確実に得られるようにします。
• コスト効率：チャットボットは日常的な問い合わせを自動化することで、全体的なサポートコストを削減します。2029年までにカスタマー・サービスの問題の80%は自動で処理され、Gartnerは運用コストを30%削減できると予測しています。²
• 顧客体験：料金システム、配送スケジュール、返品資格などのトピックに関するよくある質問に即座に回答することで、購入プロセスの摩擦を軽減し、コンバージョン率を向上させることができます。顧客は、人間によるやりとりよりもスピードが重要な単純なトランザクションタスクにはチャットボットを好むかもしれません。研究によると、人々は恥ずかしいものやプライベートなものを購入するときにチャットボットを好む傾向があるようです。³
• 拡張性：需要のピーク時、チャットボットは作業の質を低下させることなく何千もの会話を同時に処理できます。

チャットボットは多くのメリットを提供できますが、まだ進化途上で、次のような限界があります。

• データ品質：チャットボットの有効性は、基盤となる情報によって決まります。古い製品データ、誤ったポリシー、不完全なAPIは、チャットボットが誤った回答や誤解を招く回答をする可能性があります。
• 感情知能：感情検出は向上していますが、チャットボットは苦情、紛争、返金などの難しい状況に依然として苦労しています。
  
• 実装の複雑さ：高度なチャットボットは、製品カタログ、CRM ツール、その他のロジスティクスとの統合が必要です。不適切に実行すると、エクスペリエンスが損なわれたり、応答が不正確になったりする可能性があります。
• 信頼と透明性：顧客の中には、 AI駆動型の対応に依然として懐疑的な人もいます。ある調査では、回答者の82%が、自動化されたサポートよりも人間のエージェントによるサポートを希望すると述べています。 ⁴チャットボットの機能が拡張されるにつれて、組織は幻覚、偏見、コンプライアンスに関するリスクを管理する必要があります。

ツールやプロセスはそれぞれ異なりますが、成功するチャットボットの導入は概して同じ戦略的順序に従っています。

1. 主なビジネス目標を定義する：まずはチャットボットが解決しようとしている問題を特定することから始めます。一般的な目標には、サポート・チケットの件数を減らすこと、コンバージョン率を向上させること、放棄されたカートを回復すること、見込み客を絞り込むことなどが挙げられます。明確な目標は、スコープ・クリープや非現実的な期待を防ぐのに役立ちます。
2. 規模と複雑さに合ったプラットフォームを選択する：多くの場合、小規模なチームではEコマースプラットフォームに直接統合されるプラグ・アンド・プレイ式のチャットボット・ソリューションから始めます。大規模な組織になると、高度な統合、分析、セキュリティー、ガバナンスをサポートするエンタープライズ・グレードのツールが必要になる場合があります。「適切な」プラットフォームは主要な機能よりも運用の適合性に左右されます。
3. 会話フローを意図的に設計する：AI駆動型チャットボットを使用する場合でも、カスタマージャーニーをマッピングすることが重要です。通常、チームは顧客から最もよくある質問を特定し、チャットボットがどのように応答すべきかを定義することから始めます。また、質問を明確にするためにいつ尋ねるべきか、いつ人間のエージェントにエスカレーションすべきかを判断します。
4. 信頼できるナレッジ・ベースを構築し、維持する：チャットボットは、製品カタログ、料金体系、配送ポリシー、返品ルール、FAQなど、正確で構造化されたデータに依存しています。この情報が不完全であったり、古くなったりすると、チャットボットのエクスペリエンスが急速に低下します。継続的なコンテンツの保守は、中核となる運用要件です。
5. テストと改善：テストでは正確性だけでなく、エッジケース、エラー処理、デバイスやチャネル全体のユーザーエクスペリエンスも確認する必要があります。失敗した理由のほとんどはチャットボットが「悪い」からではなく、実際の状況で予測不能な挙動を取ることが原因です。
6. 監視、測定、最適化：リリース後、チームは応答時間、解決率、コンバージョンの影響、顧客満足度などの指標を追跡する必要があります。これらの洞察は必要な改善点を知らせるとともに、より高度な AI 機能が役立つタイミングを判断するのに役立ちます。

多くの組織は比較的シンプルなルールベースのチャットボットから始め、信頼性、データ品質、ガバナンスの成熟度が向上するにつれて徐々にAI駆動型の機能を追加していきます。実装は、Eコマース・モデルによって異なる場合があります。