コンタクトセンターがエージェントと顧客のために時間を解放するためのAIを利用する7つの方法

CCW Digitalの調査によると、約62%のコンタクトセンターが自動化とAIへの投資を検討している。同時に、多くの消費者は自己サービスオプションを利用したり、チャットボットと会話したりすることを希望している。特に、長い待ち時間を避けることができる場合はそうである。このことは、コンタクトセンターのリーダーが、さまざまな技術を探索し、目標に合ったものを見つける機会を提供する。

インターネット以前の時代から存在するコールセンターとコンタクトセンター業界は、AIベースの革新を取り入れる際に、ユニークな課題に直面している。特に、機密クライアントデータを扱うチームにとっては、タスクをボットに委ねるかどうかが難しい決断となる。しかし、自動化技術を迅速に取り入れると、生産性の向上が見込める。

以下に、コンタクトセンター向けの特定のAIアプリケーションを紹介する。賢明に利用すれば、これらの技術はエージェントと呼び出し先の時間を節約するだけでなく、運用の全体的な効率を高めることができる。

AIボイスボット

人間のエージェントがすべての電話を迅速に、かつ丁寧に応答することは難しい。多くのチームは、会話AIソリューションを利用し、顧客を理解し、自然な会話を可能にしている。ボットは、FAQや基本的なタスクを処理し、エージェントがより複雑な問題に集中できるようにする。

AIベースのボイスボットが呼び出し先と会話することは、最初は怖いように思えるかもしれない。しかし、ボイスボットを活用できるユースケースは多数ある。IVR（Interactive Voice Response）は、コンタクトセンター業界で最初に導入された自動化技術の一つであり、ボイスボットをセットアップの一部として利用することは、IVRの開発における次の一歩である。

さらに、AIの機能を従来のIVRシステムと統合することで、電話キーパッドを介した自己サービスオプションを提供できる。たとえば、ライブエージェントに接続するオプションなどである。この機能は、呼び出し量が急増するピーク時には特に便利である。多くの場合、顧客は人間の応答者を待つよりも、ボットからの迅速な応答を好むことがある。

音声とテキスト認識

AIを活用したテキスト読み上げ（TTS）と音声認識（STT）機能を導入することで、コンタクトセンターの柔軟性を大幅に高めることができる。これらの技術により、音声とテキストの自動変換とリアルタイム変換が可能になり、幅広い応用が可能になる。

例えば、エージェントは、ダイナミックに更新されたスクリプトを使用して調査を実施し、システムが呼び出し先に朗読することで、事前に録音されたメッセージの必要性を排除できる。同様に、STT技術により、エージェントの手動入力を必要とせずに、顧客の電話会話を簡単に書き起こすことができる。これにより、時間を節約できるだけでなく、顧客の行動と嗜好に関する膨大なデータを収集し、より深い分析が可能になる。

感情と口調分析

会話の記録は、AIが各顧客の嗜好を理解するための貴重なデータを提供するが、会話の感情的なニュアンスを欠いていることが多い。これが感情分析の重要性である。マシンラーニングを利用することで、これらのシステムは音声記録を分析し、会話の成功または失敗に寄与する要因を特定できる。時間の経過とともに、AIはより優れた推奨事項を提供できるようになる。たとえば、会話スクリプトの調整を提案したり、製品やサービス提案を個々の顧客のニーズと嗜好に合わせてカスタマイズしたりすることができる。

さらに、AIベースの嘘発見器もあり、感情的なヒントだけでなく、欺瞞の兆候も音声記録を分析する。これは、情報の真実性を確認することが重要なシナリオでは特に有用である。

ボイスバイオメトリクス

呼び出し先の身元を確認することは、コンタクトセンターの運用におけるセキュリティ上の重要な側面であるが、手動で行うのは面倒な作業になることがある。AIは自動音声認識を介してこのプロセスを合理化し、より迅速でセキュアな認証プロセスを提供する。

この技術は、顧客の声を迅速に識別し、既存のサンプルと一致させることで、パターンを迅速に検出できる。 この迅速なプロセスは、不正行為や身元盗難のリスクを減らし、多要素認証プロセスを強化する。また、エージェントの時間を節約し、セキュリティを損なうことなく、顧客とのやり取りを迅速化する。

自動チケットルーティング

自動チケットルーティングは、顧客の問い合わせを最も適切な部門またはエージェントに知的に分類およびルーティングする。たとえば、請求に関する顧客の問い合わせは自動的にAIによって特定され、請求部門にルーティングされる。一方、技術サポートに関する問い合わせは技術サポートチームに直接ルーティングされる。正確な分類は、問い合わせの内容、たとえばキーワードまたは問い合わせの性質に基づいて行われる。

このアプローチにより、顧客はもはや複数の部門間で転送される必要がなくなり、待ち時間と苛立ちが大幅に減少する。さらに、コールセンターのワークフローがより整理され、エージェントが誤った電話を避けることができるため、生産性が向上する。

AI強化トレーニング

人工知能は、エージェントにカスタマイズされたトレーニング体験を提供できる。エージェントのパフォーマンスメトリクスと顧客のフィードバックから得られたデータ駆動型の洞察を使用して、特定の改善分野を対象としたトレーニングプログラムを提供する。このアプローチにより、トレーニングは関連性が高く効果的になり、各エージェントのユニークな強みと弱点に合わせてスキルを開発できる。

さらに、AIはエージェントが頻繁に扱うタイプの問い合わせを分析し、その特定の分野での特別なトレーニングを提供できる。これにより、トレーニングはより適切で効果的になり、エージェントは顧客のニーズに効果的に対応できるようになる。

エージェントのためのリアルタイム支援

顧客とのライブ会話中、AIシステムは会話をリアルタイムで分析し、エージェントに即時の提案、情報、顧客の問い合わせに関連する解決策を提供できる。たとえば、顧客が特定の製品の問題について話している場合、AIシステムはエージェントに最も関連性の高いトラブルシューティングガイドラインを提供し、迅速で情報に基づいた応答を可能にする。

さらに、エージェントが特に複雑な問い合わせに遭遇した場合、AIシステムは最も効果的な質問の流れを案内したり、より専門化された部門やエキスパートへの転送を提案したりできる。

また、このアプローチにより、顧客の履歴と現在の会話に基づいて、関連するクロスセールまたはアップセールの機会を示すこともできる。つまり、顧客の関与を高めるだけでなく、顧客の即時の問題を解決することができる。

結論

コンタクトセンターでAIを実装することは、必須ではありませんが、その方向に進むことで競争力を大幅に向上させることができる。慎重に、そして適切に自動化を実施すれば、コンタクトセンター業界では問い合わせをより迅速かつ生産的に解決でき、ワークフォースはより複雑なタスクに集中できるようになる。これらのタスクは、どのスクリプトの能力を超えた創造的な思考を必要とするものである。