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WO!|vol.49|AI×コールセンター

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コスト削減のためにコールセンターのAI導入が進んできましたが、システムがさらにシームレスになると、自動化できる範囲がもっと広がり、いろいろなシーンで自動化も期待できます。

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WO!|vol.49|AI×コールセンター

  1. 1. thinkjam.が「を︕」と思った 記事・セミナー・展⽰会などの 情報を3分でわかるくらい コンパクトにまとめてお届けします。 in three minutes 【WO】 を ! 2018.07.27 vol.049 AI×コールセンター 活⽤傾向
  2. 2. page 1 page 1©2018 thinkjam.inc. 「AI×コールセンター」の活⽤傾向 ⾃動応答/チャットボット オペレーションの 徹底した⾃動化の追求 難しい場合は ⼈に⾃動的に つなぐ これまで 現在 シームレスな システム連携 ⾔語分析による傾向別対応 ●購⼊客の選別とオペレーターとのマッチング ●オペレーターのスキルやメンタルフォロー これまで 現在 リアルタイム 感情分析 ■⾃動化(バーチャルオペレーション)の機能 ■スタッフのサポート機能 顧客からの問い合わせなどを受けるコールセンター、お客様窓⼝、Web接客などでは、 ⾃動応答やチャットボットが当たり前になってきましたが さらにシステムをつなげて、オペレーションをできるだけ⾃動化する仕組みがつくられてきています。 また、オペレーター側のトークスキルやメンタル⾯でサポートをするために、 リアルタイムでのサポート機能が充実してきました。 特に、アウトバウンド(お客さまへのTEL.コール)⾯では、有効な活⽤が期待できそうです。
  3. 3. page 2 page 2©2018 thinkjam.inc. バーチャルオペレーターの例① ECサイト上の 会話型バーチャルオペレーターが、商品や注⽂ 状況のデータを基に、「よくある質問」に対して 即時⾃動応答するのは いうまでもなく、 在庫の確認や他の商品の推奨など、問題の解 決まで担う。 例えば‥ ●買い物客がクーポンを 探している場合、カート内の商品に 関連する割引を適⽤。 ●納期がかかる商品の場合は、 実店舗に在庫有無を問い合わせ、 即納可能か確認する。 ●バーチャルオペレーターが 問い合わせに回答できない場合は、 シームレスに有⼈サポートにつなぐ。 ‥などを、システムのダッシュボードで リアルタイムにパフォーマンスを監視する ことで、顧客⾏動のインサイトを得ることができる。 また、瞬時に修正を加えられるので、よりよい顧 客体験へとつなげることが可能。 https://customers.microsoft.com/en-us/story/macys-retail-microsoft-ai わずか1か⽉でバーチャルオペレーターが処 理した案件数は、全体の1/4にも。 購⼊時に考えられるオペレーションを⾃動化|Macyʼs
  4. 4. page 3 page 3©2018 thinkjam.inc. 牽引⼿配や位置情報特定も|AAA バーチャルオペレーターの例② 返品フローの⾃動化|Office Depot 5,500万⼈の会員にロードサービスを提供している。 ハイシーズンや悪天候などで⼊電数が通常時の10倍にもなり、コールセンター への負荷は尋常ではない。⻑い待ち時間を解消して顧客満⾜度を向上すべく、 AIを活⽤した⾃動⾳声サービスを導⼊した。 ⼊電後、 ●メンバーIDから会員を特定 ●会員データや位置情報を使ってパーソナライズされた会話を展開。 ●現場への牽引⾞の⼿配なども⾃動化する。 ※北⽶をまたがるシステムのシームレスな統合を⾏ったため ●現在地が不明な場合、システムからメンバー(登録顧客)にGPS利⽤のリ ンクがSMS経由で送られ、位置情報を特定できる。 ※この作業は通話中に⾏われる。 https://www.smartaction.ai/case-studies/aaa-caa-eliminated-customer-wait-times-reduced-costs-innovative-self-service/ https://www.smartaction.ai/case-studies/top-office-supply-retailer-saves-on-live-agent-costs-with-improved-order-return- process/ 同社のECサイトの課題 ●購⼊された商品の約30%が返品 ●そのうち交換を希望する顧客が92%にも上る これには、返品交換処理の業務効率化が必須だった。そこで、レガシー(古 い)システムを⼀新し、AIを活⽤した返品処理アプリケーションの導⼊に⾄った。 100%⾃然⾔語理解により、顧客の応答を把握し、正確で効果的な コミュニケーションが可能となった。 ●返品処理を受理 ●送り状や注⽂確認メールの処理に着⼿ ●電話の最後には、顧客から返品理由も聞き取る 【成果】 平均対応時間と問い合わせ1件のコストが半分に。 顧客満⾜度は4.5(5段階)で維持。 【成果】 6週間以内で⼿続きを完了した割合が これまで︓16% AI導⼊後︓80% に⼤幅改善。 オペレーターの⼈件費が15%ダウンした。
  5. 5. page 4 page 4©2018 thinkjam.inc. オペレーター能⼒測定|Diversified Consultants, Inc. 感情解析の例① オペレーターへのリアルタイム⽀援|医療保険 https://rankminer.com/wp-content/uploads/2017/01/RM_casestudy_agentinsight.pdf https://rankminer.com/agent-insight/ http://www.cogitocorp.com/wp-content/uploads/2017/01/Elevating-Customer-Experience-With-Cogito.pdf 債権回収において、オペレーターは細かい会話スクリプトや厳しい ガイドラインに順守する必要がある。このため、成績上位者と 下位者の乖離は⼤きい。 オペレーターの能⼒を測定するため、着信・送信コールを100%分析。コンバー ジョン予測から回収⾒込みの⾼い顧客を成績優秀な オペレーターにつなぐことにより、エンゲージメントを改善し、 顧客満⾜度向上と収益アップにつなげる。 オペレーターが発する⾳声を分析してコミュニケーション能⼒を判断。主観的に なりがちなパフォーマンス評価が客観性を持つことで、 問い合わせ応対の品質評価を向上させる。トレーニングが必要な オペレーターの⾒極めもできる。 国⺠皆保険ではない⽶国。医療保険の選択は消費者の判断に⼤きく ゆだねられる。競合優位のために、消費者との最前線であるコール センターの顧客満⾜度を改善することが課題であった。 オペレーターのパフォーマンスを向上してエンゲージメントを⾼める ため、コミュニケーションスタイルの指導を可視化するツールを導⼊。 これは、AIや機械学習を活⽤した⾏動科学に基づいている。 モニター上に、話し⽅を変える指⽰が現れ、オペレーターが顧客により共感でき るようになり、また、⾃信をもって提案できることにより、 両者の満⾜度を上げる。 話し⽅の履歴から傾向を⾒つけ、成功例として今後のコミュニケーションに活か す。また、リアルタイムで顧客体験のインサイトが得られ、 ビジネス戦略に活かすことができる。【成果】 1⼈のオペレーターのコミュニケーション傾向をつかむのに4〜5週間かかっていた ところ、複数⼈分の傾向が数⽇で判明。実証実験では、成功率が平均 21%上昇、1か⽉のオペレーター1⼈あたりの回収額が6000ドル以上となっ た。 【成果】 対応時間15%縮⼩、顧客満⾜度23%改善、 オペレーター退職率10%減。
  6. 6. page 5 page 5©2018 thinkjam.inc. 契約者を予測|First Call 感情解析の例② 話者(オペレーターと顧客)の ・イントネーション ・話す割合 ・声質 ‥などを分析して、購買を ⽰唆する内容が含まれると 判断された顧客に対して ⼿厚くフォローする。 ※90%の確率で予測できる システムを導⼊。 https://www.wsj.com/articles/call-center-agents-get-a-human-touch-1528984801 https://www.wired.com/story/this-call-may-be-monitored-for-tone-and-emotion/ https://behavioralsignals.com/behavioral-patterns/ 会話の改善策提案|MetLife 声のトーンや感情から顧客との会 話を改善し、対応時間を縮⼩す るAIツールを導⼊。 リアルタイムで会話の改善策を提 案。オペレーターが疲れた声をして いる時は、「かわいいコーヒーカッ プ」が画⾯に現れ元気づける⼀⽅、 顧客が怒ったり喜んだり感情的に なった時は、ハートが現れる。 営業電話の活性化|テレマーケティングジャパン アウトバウンドコール(営業電話)で感情解析アプリケーションを採⽤。対話 時の感情をリアルタイムで解析・視覚化。オペレーターの意欲を 把握し、指導者・管理者による分析やコーチング、フォローを 視覚的に⼿助けしてくれる。 感情がどれぐらい活性をしているかが、コールセンターの ⽣産性に対する尺度となる。 また、コールセンターにおいて元気度・活性度が下がっていると辞めてしまうとい うデータから、離職率の低下を図れる。 https://iotnews.jp/archives/35994 https://www.excite.co.jp/News/release/20160708/Prtimes_2016-07-08-20089-4.html 【成果】 アプリケーションを使っているオペレーターが、使っていない オペレーターよりも優位に獲得率が向上。⾼い獲得率を誇る ハイパフォーマーの⽅が、ローパフォーマーと⽐べると、「元気度・ 活性度」の値について14パーセントほど⾼いというデータが出た。 【成果】 顧客を絞ることで、収益5%増、 コスト2%減となった。

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