ヒューマンライクな応対で、顧客サポートの満足度をあげたい


文脈から質問の意図を読み取り、必要な場合は質問を返して、最適な回答をします。

文脈から質問の意図を読み取り、必要な場合は質問を返して、最適な回答をします

「探してください」では顧客満足の低下につながる可能性も

FAQで検索をすると、10〜100件程度の回答候補がリストで表示され、その回答が自分の探している回答がどうかを見極めるにはひとつひとつのリンクをクリックして、内容が表示されるのを待ち、正しい回答かどうかを判断しなければなりません。

2〜3つくらいの候補であれば確認作業をおこないますが、4つ確認しても駄目だった場合にはもう探すのが面倒になってしまいます。

続けると損失にもつながることも

このような体験が続くと顧客はFAQに対してネガティブな印象を抱くようになり、FAQを利用して自分でなんとかしよう試みる顧客が次第に減ってしまいます。この結果が引き起こすものは、コスト高や顧客満足度の低下というかたちで現れてきます。

ここでのポイントは、すでにFAQの中に正解はあるのに、顧客は正解にたどり着けなかったという点です。

満足度をあげるには「お答えします」ができる顧客サポートが必要

「探してください」をどのようにしてポジティブな体験に変えられるでしょうか? それはまさに「お答えします」としてひとつの正解を返すことです。

「探してください」を「お答えします」に変えるには、お客さまの質問の意図をしっかりと理解して、正しい回答にひも付けなければなりません。この質問の意図を理解することが会話機能を持つAIの利用で可能になります。

AIによるヒューマンライクな顧客サポート

AIは顧客の質問の意図を読み取り、より人間の会話に近い受け答えができるようになってきました。複雑なケースでは問題を絞り込むための質問をAI側から投げかけて、やり取りの中から最適な回答を探し出すことだってできるのです。

また、人と違って機械的な応対にならないだろうか?という懸念もあるでしょう。そんなときは、聡明で、愛らしく、楽しい、適材適所のキャラクターを採用したバーチャルアシスタントはどうでしょう。表情にアニメーションをもたせることもでき、誰からも親しまれるヒューマンライクな顧客サポートを提供できます。

サポートする内容の違いでFAQの方が良い場合も、ただし検索の性能は重要

サポートする内容によっては、FAQの検索性能の高さが顧客の要求を満たす場合があります。たとえば、ソフトウェア関連の障害サポートにおいて、障害を特定できず、類似した現象を探したいケースがあります。そのような場合に、高機能な自然言語でのFAQの検索は威力を発揮します。AIと融合した形のFAQは、顧客対応のみならず、社内サポートの切り札としても注目されています。

質問を理解することで、問題の切り分けをAIがおこないます

もちろん、AIを利用すればすべての問題を解決できるわけではありません。求められるのは、問い合わせの難易度や緊急性、あるいはビジネス的視点からその問題を専門スタッフへとエスカレーションするエコシステムです。問題の切り分けをAIがおこなうことで、スピーディな顧客対応とビジネス展開という2つの課題をクリアします。