AIを利用したチャットボットでカスタマーサービスの新時代の到来を告げる
公開: 2022-07-14顧客からの問い合わせが非常に多いため、エージェントの生産性が低下していますか?
おそらく、それは最終的にあなたの顧客体験と満足度にも食い込み始めるでしょう!
支援需要を満たすために過剰に雇用すると、配当が得られなくなる時期が来ます。 エージェント数の増加は、クエリ量の季節的な急増を処理するための一時的な修正になる可能性があります。 ただし、品質を犠牲にすることなくビジネスをスケーラブルに保ちたい場合は、実用的ではありません。
そのために、AIを利用したチャットボットが24時間年中無休で応答を自動化し、高速で正確な解像度でCSAT評価を向上させる方法を探りましょう。
カスタマーサービスチャットボットの7つの比類のない利点
AIを利用したチャットボットは、顧客がサポートを求めたときに求めるとらえどころのない「制御」をもたらすのに役立ちます。 チャットボットは、通常忙しいコンタクトセンターが顧客を通過させる長い待ち行列、保留時間、およびコールド転送から顧客を解放します。
AIを利用したチャットボットがエージェントの生産性を回復し、速度と品質に関する顧客の期待に応える方法をいくつか紹介します。
1.24時間年中無休でインスタントサポートを提供
無駄のないサポートチームによる24時間体制のサポートを提供することで、顧客満足度を高めます。 消費者の75%は、連絡から5分以内の応答を期待しており、チャットボットは迅速で状況に応じた応答でこの期待に快適に応えます。
2.エージェントの生産性を向上させる
エージェントが受け取る顧客クエリの80%は、反復的で単純な質問です。 AIチャットボットは、顧客の意図とキーワードを理解して、関連する事前に作成された応答で応答できます。 これにより、エージェントは、影響が大きく複雑な顧客サービスの問題の解決に集中するために必要なスペースを確保できます。
3.AIの提案と顧客のコンテキストでエージェントを支援します
高度なAIチャットボットは、メッセージレベルで顧客の意図、感情、コンテキストを検出できます。 これらのボットは、エージェントにスマートな返信の提案と、顧客に価値を感じさせる、よりコンテキストに応じた、高度にパーソナライズされた応答を追加するために必要な情報を提供できます。
4.エラーのないガイド付き顧客ワークフローで顧客の問題を解決します
エージェントは、AIチャットボット内で会話型ワークフローを構築して、顧客を直接誘導したり、トラブルシューティング、予定のスケジュール設定、住所や支払い情報の更新などの長いプロセスをエージェントが顧客に案内したりすることができます。
5.進行中の会話中に意図を切り替える
AIを利用したチャットボットは、会話内で変化する顧客の意図を検出し、顧客のニーズに合わせて返信の流れをいつ変更するかを理解できます。 インテントが特定できない場合は、ボットと顧客の会話をエージェントに適切に引き渡すことができます。
6.顧客に焦点を合わせた洞察で知識のギャップを埋めます
チャットボットは、カスタマーサービスソフトウェアおよびセルフサービスポータルと統合されると、顧客の好みに関する追加の知識を取得します。 AIを利用したチャットボットは、コンタクトセンターが顧客との会話から洞察を引き出し、より多くの知識リソースの必要性を特定し、運用の非効率性を特定し、繰り返し発生する顧客の問題の解決策を見つけるのに役立ちます。
7.ビジネスコストを削減し、ROIを向上させる
チャットボットは、FAQやソリューション記事から即座に応答を取得できるため、コンタクトセンターのオーバーヘッドを削減しながら、最初の連絡先の解決率を高めることができます。 2022年には、チャットボットは世界のビジネスコストを80億ドル削減すると予想されており、5年前の推定2,000万ドルの節約から大幅に増加しています。
チャットボットの実装のためにサポートチームを準備するにはどうすればよいですか?
AI、チャットボット、その他のサポートツールなどのカスタマーサービステクノロジーを採用する前に、エージェントと顧客は意思決定の最前線に立つ必要があります。 企業は、AIとチャットボットの要件に到達するために、エージェントと顧客の相互のニーズを解決する必要があります。
チャットボット展開のすべてのステップでエージェントを関与させる
エージェントとスーパーバイザーを、新しいテクノロジーの導入に関するすべての会話に参加させます。 エージェントは、さまざまな顧客の問題に直接対処した経験があります。そのため、適切なAIを利用したチャットボットソリューションに焦点を当てる前に、エージェントが最良の判断を下します。
カスタマーサービスチャットボットの5つの必須機能
AIを利用したチャットボットは、コンタクトセンターの機能を変更し、顧客に喜ばれる機能を提供します。 チャットボットの機能を検討して評価してから、会社に導入してください。
1.ノーコードチャットボットと会話ビルダー
使いやすいビルダーで、ボットと顧客の間の会話型チャットフローに注意してください。コード行はゼロで、トレーニングは限られています。
2.AI主導の顧客意図の検出
チャットボットプラットフォームでは、顧客の意図をテストおよび識別し、ボットが正しい答えを提供できるようにする必要があります。 エージェントは、統合されたワークスペースを離れることなく、進行中のユーザーとボットの会話を追跡できる必要があります。
3.すべてのチャネルに一度に展開します
ボットがオムニチャネルカスタマーサービス機能を提供しているかどうか、または制限があるかどうかを評価します。 このようにして、ライブチャットやインスタントメッセージングなどの大量のチャネルでの顧客の待ち時間を短縮し、迅速に対応することができます。
4.ボットのルックアンドフィールをカスタマイズします
会社のブランドトーンと視覚的な選択を満たすことができるチャットボットを展開します。 ボタン、クイックアクション、フォーム、カルーセルなどのインタラクティブ機能を備えたカスタマイズ可能なAIチャットボットは、会話を顧客にとって非常に魅力的なものにすることができます。
5.顧客の要求の背後にあるコンテキストをキャプチャして保存します
チャットボットを評価して、ボットと顧客の会話で洞察を引き出し、一般的なパターンを見つけるリアルタイムのダッシュボードとレポート機能を確認します。 実用的な顧客情報と問題点のこのクロスチャネル転送は、顧客により良いサービスを提供するのに役立ちます。
カスタマーサービスにチャットボットを使用する際のベストプラクティス
ナレッジベースをインスタントメッセージングチャネルと統合する
ナレッジベースからソリューション記事をプラグインして、一般的な顧客の質問に答えます。 チャットボットがナレッジベースとコミュニティディスカッションをスキャンし、関連性があると判断した場合はそれらを顧客に推奨するための会話フローを設計します。
AIボットを使用して、サポートに品質保証を追加します
エージェントの会話全体を精査するAIボットをセットアップして、サポートを改善するための実用的なポインターを含むパフォーマンスレポートを作成します。 フォーム入力、デューデリジェンス、財務活動などのタスクを、会話ウィンドウに簡単に表示できるロボットプロセス自動化(RPA)ボットを使用してトリガーします。
会話型AIを活用して大規模に対応
メッセージングアプリ、音声ベースのアシスタント、チャットボットを統合して、人間のタッチによるコミュニケーションを自動化し、パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供します。 ボットの会話で使用されるAIエンジンに継続的なフィードバックを提供することで、ボットの会話をさらに人間味のあるものにすることができます。
新しい意図でチャットボットをトレーニングするようにエージェントを奨励する
サポートエージェントは、顧客が直面する最も一般的な問題の最前線のビューを取得します。 エージェントが自分自身と顧客の生活を楽にするために専用のソリューション記事を必要とする質問を認識するために、エージェントの裁量を使用するように促します。 すべての知識リソースを効果的に管理するために必要なすべてのツールを提供します。
カスタマーサービスで重要なチャットボットの指標と目標は何ですか?
チャットボットのパフォーマンスを詳細に把握するには、タッチポイントが具体的な影響を与えるタッチポイントを継続的に監視します。
ボットによって偏向されたケースの割合
AIモデルとインテント検出の精度
ボットが利用するFAQとナレッジベースの記事の数
チャットボットの解決に関するCSATおよび書面による顧客フィードバック
ボットの平均処理時間–ベンチマークのエージェント処理時間にも当てはまります
チャットボットによる平均的な最初の連絡先の解決の数。
AIを利用したカスタマーサービスチャットボットを使用して、迅速でパーソナライズされたサポートを提供する準備はできていますか?
要約すると、AIを利用したチャットボットを活用して、エージェントの生産性を向上させ、速度とパーソナライズに関する顧客の期待を超える方法を見てみましょう。
チャットボットをセルフサービスリソースと統合して、エージェントの受信トレイを整理します。
「常時接続」のAIを搭載した、24時間年中無休のチャットボットサポートで顧客体験を向上させます。
エージェントがチケットを受け取る前に、顧客のコンテキストとメッセージの意図を特定します。
エージェントのスキルと問題の種類に基づいて、クエリを適切なエージェントまたはチームにルーティングします。
顧客のクエリを処理しながら、関連するナレッジベースの記事と定型の応答を表示することで、エージェントがリアルタイムのAI支援を受けるのを支援します。
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