人工知能を使用して会話型顧客エクスペリエンスの可能性を活用する方法

AI ツールを活用して、顧客ロイヤルティの向上とビジネス利益の増加に役立つ会話型カスタマー エクスペリエンス プログラムを設計できます

AI 対応の仮想アシスタントは、変革をもたらす力を形成します現代のカスタマーエクスペリエンス（CX）。これらのテクノロジー ツールは、顧客の期待と対話の状況を再定義し、いわゆる会話型顧客エクスペリエンスの基盤を築きつつあります。会話による顧客エクスペリエンスの範囲は、カスタマイズされたインタラクション、合理化された運用、永続的な顧客ロイヤルティの育成など、多岐にわたります。

会話型カスタマー エクスペリエンスとは、顧客エンゲージメントを再発明することです。新しい通信テクノロジーを活用して、あらゆるタッチポイントで丁寧なやり取りを優先し、個人のニーズや好みに合わせた有意義な会話を促進することを目指しています。

会話型の顧客エクスペリエンスをサポートするコアテクノロジーの 1 つは、会話型人工知能です。会話型 AI は、自然言語処理 (NLP)、人工知能、機械学習 (ML)、深層学習、およびコンテキスト認識を組み合わせたものです。企業は、インテリジェント仮想エージェント (IVA) を通じて顧客との対話に会話型 AI を導入しています。この形式の人工知能は IVA の重要なコンポーネントであり、効果的に解決しないと顧客の不満につながる可能性がある日常的なやり取りを組織が排除できるようにします

会話型の顧客エクスペリエンスを提供するにおける IVA の役割

組織IVA を使用して、顧客との本物の流動的なリアルタイムの会話を促進します。会話型 AI を使用して顧客と関わり、標準的な電話ツリーよりも会話的で人間的なエクスペリエンスを作り出します。 IVA を使用すると、カスタマー サービス チームは、サービスの品質とパーソナライゼーションを維持しながら、チャネル全体で大量の顧客とのやり取りをシームレスに処理できます。 IVA は、FAQ、注文追跡、予約やリマインダーのスケジュール設定、顧客フィードバックの記録などの日常的なやり取りも処理できます。最新のカスタマー サービス ツールは、これらすべてのアクティビティをチャネル全体で同時に監視し、企業顧客に合わせた一貫したサービスを 24 時間 365 日保証します。

IVA は、顧客のニーズを満たすために人間味を残したセルフサービス オプションを提供します。お客様は、よくある質問に対する即時の解決策にアクセスして、独自に問題を解決することで待ち時間を短縮できます。これにより、組織の業務効率が向上するだけでなく、人間のエージェントが顧客の期待に応えながら、より複雑で充実したプロジェクトに集中できるようになります。

実用的な洞察を収集して、パーソナライズされたサービスを提供します

さらに、より多くの業務を促進することができます。会話型のインタラクション、インテリジェントな仮想アシスタントも、ビジネスにとって貴重な情報源です。顧客とのあらゆる会話から、好み、課題、行動傾向についての洞察が得られます。組織は顧客データを活用して、会話型の顧客エクスペリエンスを実現するための取り組みをガイドできます。たとえば、顧客データは、サポートへの問い合わせ、購入、フィードバックなど、組織があらゆるやり取りのコンテキストを理解するのに役立ちます。この背景により、従業員はより効果的に顧客の懸念に対処し、関連する支援を提供できるようになります。

パーソナライズされたサービスを提供することにより、顧客サービスは単なる受動的な支援ではなくなります。代わりに、会話型の顧客エクスペリエンスが、ニーズを予測して積極的に満たす環境を作り出します。過去のコラボレーションの経験は、意思決定者にパーソナライズされた戦略の開発を可能にする洞察を提供し、IVA などの自動化ツールはこれらの戦略の実装をサポートできます

#人間と AI のコラボレーションの価値

#Creating真の会話型の顧客エクスペリエンスを提供するには、AI と人間のエージェントを連携させる戦略が不可欠です。人間と AI のコラボレーションにより、自動化の効率性と人間の相互作用の微妙な共感がシームレスに融合されます。

自動化されたインタラクションと人間の介入の間で適切なバランスをとるために、企業はまず、効果的に自動化できるインタラクションの種類と人間の介入が必要なインタラクションの種類を決定する必要があります。 AI は FAQ や注文追跡などの日常的なタスクを処理できますが、複雑なクエリや共感的な状況では人間によるエスカレーションが必要になる場合があります。

AI と人間の対話の間のスムーズな移行を設計することも重要です。たとえば、AI と対話する際には顧客に確実に情報を提供し、必要に応じて人間のエージェントにエスカレーションするための明確なパスを提供します。さらに、組織は顧客に自動化されたヘルプと人間によるサポートのどちらかを選択できるオプションを提供する必要があります。人間は、批判的思考、共感、心の知能指数、創造性を必要とする複雑なシナリオを処理することに優れています。企業は、AI のサポートを利用できるシナリオを特定し、AI を活用した洞察にアクセスして、サービスの合理化とパーソナライズに役立てることができます。

AI と人間のエージェント間の慎重に調整されたパートナーシップを通じて、クライアントは両方の長所を活用できます。

人工知能システムの継続的な改善を通じて成功を確実にする

長期的な顧客満足度は進化し続ける目標であり、企業は顧客の好みや変化するトレンドに継続的に適応する必要があります。企業は、特に人工知能システムに関しては、適応と改善の継続的なサイクルに取り組む必要があります。 AI モデルのトレーニングと改善の反復プロセスは、応答の精度と関連性を向上させる中心となります。 AI モデルのトレーニングと改善は、既存のデータと知識に基づいてトレーニングされた初期モデルから始まり、顧客の問い合わせに対してインテリジェントな回答を提供できるようになります。

就像客戶資料對於個人化至關重要一樣，它對於改善人工智慧系統也很重要。如果人工智慧期望發生變化，以調查和評論形式出現的客戶回饋將成為完善應用程式和進行改進的催化劑。開發人員可以參考此回饋循環來通知正在進行的調整。團隊必須記住定期微調人工智慧模型以納入新數據，從未回答或模棱兩可的查詢中學習，並了解不斷變化的語言細微差別。與優先考慮持續監控和改進的AI提供者合作可以減輕內部IT團隊的負擔。

我們需要積極徵求和整合客戶的回饋，監控新興趨勢，並微調我們的人工智慧系統，以提供更好的對話式客戶體驗。我們要保持協調、相關，並及時回應客戶不斷變化的期望

衡量對話式CX投資回報率的關鍵績效指標

評估對話式客戶體驗計劃的投資回報（ROI）需要考慮如何將這些努力轉化為實際的業務成果。一些關鍵績效指標可以為這些措施的有效性提供有價值的見解：

客戶滿意度分數(CSAT)：在客戶互動後監控CSAT調查，以衡量體驗與客戶期望的契合程度。 CSAT分數的提高顯示客戶體驗得到改善，顯示對話式CX計畫取得了成功。

回應時間：透過對話式CX縮短回應時間，這表示滿足客戶需求的效率提高了。更快的回應可以培養正面的印象並有助於提高客戶滿意度。

首次聯繫解決(FCR)率：對話式CX旨在提高首次互動期間客戶問題的解決率。較高的FCR率表示客戶的需求得到了有效滿足，對他們的滿意度和忠誠度產生了積極影響。

降低客戶支援成本：有效的對話式客戶體驗可以減少發送給人工座席的詢問量，從而降低與客戶支援人員配置相關的營運成本。

營運效率：人工智慧系統與人工代理處理的互動數量以及由此產生的對資源分配的影響等指標展示了會話式客戶體驗計畫的效率。

淨推薦值(NPS)：監控NPS的變化(衡量客戶推薦企業的可能性)可以突顯會話式顧客體驗對顧客擁護的影響。

衡量會話式客戶體驗投資的投資報酬率涉及多方面的方法，考慮客戶滿意度、參與度、營運效率、財務收益和長期客戶關係。企業可以使用上述指標來定量和定性評估其對話式CX計畫是否成功。

會話式客戶體驗：客戶互動的新時代

會話式客戶體驗強調個人化互動、簡化營運和持久的客戶忠誠度。可以利用人工智慧工具來設計對話式客戶體驗計劃，這有助於提高客戶忠誠度和增加企業利潤採用人工客服、人工智慧、智慧增值服務和會話式客戶體驗融合的企業迎來了客戶互動的新時代，因而提高了企業與客戶的互動度。

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