7つの方法でコールセンターがAIを使用してエージェントと顧客の時間を解放する

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、待ち時間を短縮できる場合、セルフサービスオプションを使用したり、チャットボットと会話したりすることを望んでいます。これは、コンタクトセンターのリーダーが、さまざまなテクノロジーを探索し、目標に最も合致し、顧客のニーズを満たすものを見つけるための理想的な機会を提供します。

コールセンターとコンタクトセンター業界は、インターネット以前の時代に根ざしており、AIベースの革新を採用する際に独自の課題に直面しています。特に、機密性の高い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任するかどうかの決定は難しいものです。ただし、新しい自動化テクノロジーを迅速に採用することで、生産性の著しい向上を実現できるでしょう。

以下に、コンタクトセンター向けの具体的なAIアプリケーションを探索してみましょう。これらのテクノロジーを賢く使用することで、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も向上させることができます。

AIボイスボット

人間のエージェントがすべての呼び出しを迅速に、かつ注意深く回答することを期待することは、高いハードルです。これをストリームライン化するために、多くのチームは、顧客を理解し、自然な会話をできるようにする高度な会話AIソリューションを採用しています。これらのボットは、FAQや基本的なタスクを処理し、エージェントをより複雑な問題に集中させることができます。

呼び出し先と会話するAIベースのボイスボットを持つことは、最初は怖ろしいかもしれませんが、役に立つユースケースはたくさんあります。コンタクトセンター業界で最初に導入された自動化の1つがIVR（Interactive Voice Response）だったことを考えると、セットアップの一部としてボイスボットを使用することは、開発の次のステップと言えるでしょう。

さらに、AIの機能を従来のIVRシステムと統合することで、電話キーパッドを使用したセルフサービスオプションを提供できます。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す。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す。多くの場合、顧客は、人間のレスポンダーを待つよりも、ボットからの迅速なレスポンスを好みます。

音声とテキスト認識

AIを使用したテキスト読み上げ（TTS）と音声認識（STT）機能を組み込むことで、コンタクトセンターの柔軟性を大幅に向上させることができます。これらのテクノロジーにより、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、幅広いアプリケーションが提供されます。

たとえば、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できます。システムは、呼び出し先にスクリプトを読み上げ、事前に録音されたメッセージの必要性を排除します。同様に、STTテクノロジーにより、エージェントの手動入力不要で、顧客の通話を容易に転写できます。これにより、時間を節約できるだけでなく、顧客の行動と好みに関する詳細な分析が可能になります。

感情とトーン分析

通話記録の書き起こしは、AIが各顧客の好みを理解するための貴重なデータを提供しますが、会話の感情的なニュアンスをよく捉えていません。これが感情分析の出番です。マシンラーニングを利用して、これらのシステムは声の記録を分析し、通話の成功または失敗に寄与する手がかりを特定します。時間の経過とともに、AIは、より良い推奨事項を提供するようになります。たとえば、コールセンターのスクリプトの調整を提案したり、製品やサービスを個々の顧客のニーズや好みに合わせてカスタマイズしたりして、顧客の満足度とコールセンターの効率を両方向上させることができます。

さらに、AIベースの嘘発見器もあり、声の記録を分析し、感情的な手がかりだけでなく、欺瞞の兆候も探します。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す。

音声生体認証

呼び出し先の身分を確認することは、コールセンター運用のセキュリティにとって非常に重要ですが、手動で行うと面倒です。AIは、自動音声認識を介してこれを簡素化し、より迅速でセキュアな認証プロセスを提供します。

このテクノロジーは、迅速に顧客の声を識別し、既存のサンプルと一致させ、パターンを迅速に検出します。この迅速なプロセスは、不正行為や身分盗難のリスクを軽減するだけでなく、マルチファクタ認証プロセスを強化します。最も重要なのは、エージェントの時間を節約することで、手動での認証の必要性を排除し、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します。

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します。たとえば、請求に関する顧客の問い合わせは自動的に請求部門にルーティングされ、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ます。正確な分類は、顧客の要求の内容に基づいて行われ、キーワードまたは問い合わせの性質によって特定されます。

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します。これにより、コールセンターのワークフローがより整理され、エージェントは誤ったルーティングされた通話を避けることができ、生産性が向上します。

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ます。このアプローチでは、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調整します。たとえば、エージェントが一貫してレスポンスの迅速性に関するフィードバックを受け取る場合、AIシステムは時間管理スキルの向上に焦点を当てることができます。

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、特定の分野での専門トレーニングを提供できます。この方法により、トレーニングは関連性が高く非常に効果的であり、各エージェントの固有の強みと弱点に合わせてスキルを開発し、顧客のニーズに効果的に対応できる、より有能で自信のあるワークフォースを育むことができます。

リアルタイムエージェント支援

顧客とのライブ会話中に、AIシステムは会話をリアルタイムで分析し、顧客の問い合わせに関連する即時的な提案、情報、ソリューションをエージェントに提供できます。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、エージェントが迅速かつ情報に基づいた回答を提供できるように、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すぐに表示できます。

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またはエキスパートへの転送を提案したりできます。

このアプローチは、顧客の履歴と現在の会話に基づいて、関連するクロスセルまたはアップセル機会も提案できます。つまり、即時の問題を解決するだけでなく、顧客の関与も強化します。

結論

コールセンターでAIを導入することはまだ必要ないように思えるかもしれませんが、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ます。適切に、慎重に自動化を実施することで、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し、労働力がより厳しいタスクに集中できるようになります。スクリプトを超えた創造的な思考が必要なタスクに、です。