ザンクトリのチーフプロダクトオフィサー、ブランドン・アンダーソン – インタビュー・シリーズ

ブランドン・アンダーソンは、ザンクトリのチーフプロダクトオフィサーであり、プロダクトのビジョンと戦略、ユーザーエクスペリエンス、および顧客への優れたソリューションと価値の提供を担当しています。

ブランドンは、20年以上のプロダクト経験を持つベテランです。ザンクトリに入社する前は、スポーツエンジンでプロダクト、ユーザーエクスペリエンス、分析を担当し、2016年にNBCスポーツに買収されました。スポーツエンジンのプロダクトは、45,000以上の組織と1,500万以上のユーザーにサービスを提供しています。

ザンクトリは、B2C企業が自動化されたアクション、セルフサービス、エージェントの有効性を実現するためのAIを活用したCX自動化プラットフォームです。

ザンクトリのAIを活用したサポート自動化プラットフォームの核となる機能と、市場における他のソリューションとの違いについて説明してください。

ザンクトリは、非技術的なユーザーが簡単に自動化できるインターフェイスを備えた、インテリジェントなプロセス自動化プラットフォームです。エンタープライズアプリケーションエコシステム全体でカスタマーサポートのやり取りを自動化することができます。

私たちの主な違い：

• ノーコード管理と変更管理：直感的なノーコードインターフェイスを備え、管理と変更が容易になり、導入が迅速化され、運用コストが削減されます。
• データベース不要：集中管理されたデータベースを必要とせず、データの重複と遅延を最小限に抑え、セキュリティとコンプライアンスを強化します。
• モダンな統合とオブジェクトモデリング：異なるシステムやデータソースを接続し、リアルタイムのデータフローと可視性を実現し、広範な自動化を可能にします。
• プラットフォーム非依存：既存のインフラストラクチャとシームレスに統合し、ダウンタイムとコストを削減します。SalesforceやZendeskなどのCRM、ERP、バックオフィス、EMRシステムとのオープンな統合を提供します。
• チャネル非依存：すべてのコミュニケーションチャネルで一貫したカスタマーエクスペリエンスを提供し、満足度とロイヤルティを高めます。

ザンクトリのプラットフォームは、700以上のB2C企業の自動化されたアクションとセルフサービス、エージェントの有効性をどのように向上させていますか。

ザンクトリは、データを分析して自動的にワークフローを構築し、エンタープライズアプリケーションと統合して、コンテキストに応じたアクションをトリガーし、カスタマーサポートチケットを迅速に解決します。複雑なビジネスプロセス、ポリシー、コンプライアンス要件を理解し、シームレスでインテリジェントな自動化を可能にします。

ルーチンワークの多くはセルフサービスで解決されるため、エージェントはより複雑でデリケートなリクエストに集中できます。これは精神的により充実したものです。

クエリがカスタマーサービス担当者にエスカレートした場合、ザンクトリは正しい回答を提供し、次のベストアクションを提案します。担当者は複数のアプリケーションを切り替えたり、解決策を検索するために顧客を待たせたりする必要はありません。高度にカスタマイズ可能なワークフローにより、担当者はステップバイステップでガイドされ、迅速に情報を取得し、ポリシーに従うことができます。

カスタマーエクスペリエンス（CX）にAIを統合する際に、一般的な誤解や懸念事項について説明し、ザンクトリはこれらの懸念事項に対処する方法について説明してください。

最大の誤解は、ジェネレーティブAIとチャットボットがすべてのCX問題を解決できるという考えです。ジェネレーティブAIには巨大な可能性がありますが、企業はまず堅固な基礎となるアクションフレームワークを構築する必要があります。つまり、AIをすべてのエンタープライズシステムと統合し、アルゴリズムに明確なガイドラインを設定する必要があります。ワークフローに即席のソリューションを導入しても、期待される結果は得られず、むしろ予期せぬシナリオが生じる可能性があります。たとえば、適切なインフラストラクチャがなければ、ボットが1ドルでトラックを販売するように顧客を説得する可能性があります。

多くの人々は、ジェネレーティブAIがCXプロセスから人間を排除するだろうと推測しています。しかし、これは不可能です。複雑でデリケートな顧客の問題には、批判的思考と人間の共感が必要であり、これはAIでは提供できません。顧客は人間とのつながりを重視し、AIの回答の無限ループに陥ると、フラストレーションと悪い経験につながります。企業は、AIがどれほど進化しても、人間との直接的なつながり方を提供する必要があります。

既存のカスタマーサービスワークフローにAIをシームレスに統合して、影響を最大化し、現在の運用を混乱させないための戦略について説明してください。

AIを導入し、放置するだけではありません。テクノロジーには、会社のルールに従って期待どおりに動作するように、明確なガイドラインを設定する必要があります。ビジネスは、データを解釈し、事前に決定されたルールを適用し、特定のアクションを実行することができる、包括的な統合システムを構築する必要があります。このアプローチにより、シロ化されたアプリケーションが接続され、AIを使用せずに可能な限り多くのカスタマーサポートの問い合わせが自動化されます。企業がこのシステムを確立すると、AIをより効果的に運用に組み込むことができます。

ほとんどの新しいプロセスと同様に、まず小さなところから始めます。テクノロジーを簡単なユースケースに導入し、そのプロセスを完璧にし、次に徐々により複雑なアプリケーションに拡大します。

ヘルスケアや保険などの高度に規制された業界では、AIの導入は、どのようなユニークな課題を提起し、ザンクトリはこれらの課題に対処しながらコンプライアンスを確保する方法について説明してください。

多くのAIシステムは不透明です。ユーザーは、推奨事項の根底にある理由を理解するために、決定を監査できません。アルゴリズムはデータの偏りを増幅させ、プライバシーを損なう可能性がありますが、どのようにしてそのことを確認することができますか。監査不可能性により、規制遵守を証明することができず、患者や消費者にとってリスクが生じます。

ザンクトリのプラットフォームは、完全な透明性を提供し、ワークフローを完全に制御できます。ナレッジ記事、チケット、トランスクリプトをインジェストして、自動的にワークフローを構築し、ノーコード著作ツールでポップアップします。AIコパイロットの助けを借りて、人間が最後の10%から20%を完了して、コンプライアンスとガイドラインを確保します。

カスタマーサテンションのバランスをとるために、AIの自動化と人間のタッチをどのようにバランスさせるかについて、ザンクトリがこれをどのように実現しているかについて説明してください。

企業は、自動化するタスクを特定する必要があります。たとえば、ルーチンワークの問い合わせ、商品の返品、トラブルシューティングは自動化で実行できます。人間はより複雑でデリケートなタスクを処理できます。

AIは、カスタマーサービスエージェントを置き換えるのではなく、エージェントを強化するべきです。テクノロジーは、エージェントの指先に情報を提供し、企業のプロセスを通じてエージェントをガイドし、より効率的でパーソナライズされたカスタマーサポートを提供できるようにします。

AIと人間のつながりはシームレスであるべきです。誰もがチャットボットにすべての情報を提供し、人間と話すときに情報を繰り返す必要はありません。システムを開発して、アルゴリズムと人間が必要な情報にアクセスし、共有できるようにします。企業は、利害関係者とエージェントがAIのやり取りを監督し、必要に応じて介入できるフレームワークを確立する必要があります。

カスタマーサービスのAIの役割における将来のトレンドについて、ザンクトリはどのようにしてこれらの進化するニーズに応える準備をしていますか。

消費者は、すべてのチャネルでカスタマイズされたやり取りを期待しています。カスタマーサービスの次のフロンティアは、パーソナライズされたセルフサービス体験です。企業は、大規模な言語モデル（LLM）を使用して複雑なクエリを理解し、ユーザーに正確でコンテキストに応じた回答を提供できます。ザンクトリは、CX AnswersとCX Actionsを立ち上げました。これらは、企業のシステム全体のデータとナレッジを統合し、ユーザーのコンテキスト、ビジネス上のポリシー、権限、CRMデータを組み込んで、ユーザーが必要とする具体的な回答を提供します。これらの結果は、リソースの提供を超えて、実際に会話的な回答を生成します。ザンクトリのCX Action製品は、CX Answersと組み合わせて、顧客がより多くの問題を自分で解決できるようにし、エージェントに個別のクエリに基づいて次のベストアクションを特定するためのコンテキストデータを提供します。

ピアソン、グルーポン、フリートコーなどの企業がザンクトリをどのように利用してカスタマーエクスペリエンスを強化したかについて説明してください。

ザンクトリは、ピアソンが複雑なプロセス、多様な製品ポートフォリオ、多様な顧客ベースによって生じるカスタマーサービスの課題を管理するのを支援しました。ピアソンのチームは、最も複雑なワークフローに対して、トレーニングなしで決定ツリーを構築しました。導入後8ヶ月で、ピアソンは以下の成果を達成しました：

• 60%のNet Promoter Score（NPS）増加。
• 47%の顧客満足度向上。
• 33%のエージェントのランプ時間短縮。
• 24%のケース解決時間短縮。

グルーポンは、ザンクトリを使用してカスタマーサービスの運用を合理化しました。ザンクトリは、グルーポンのエージェントにとって、一停のショップとなり、より優れたサービスと迅速な解決を可能にしました。グルーポンは、カスタマーサービスのエージェントのパフォーマンスに関する詳細な洞察を提供するQAレポートも構築しました。ザンクトリは、グルーポンがグローバルな足跡全体でプロセスを標準化できるように支援しました。

フリートコーは、ザンクトリを使用してエージェントのランプ時間を12週間から3日間に短縮し、エージェントのエラーを92%削減しました。フリートコーはまた、ウェブサイトのセルフサービス機能を強化し、NPSを38ポイント向上させました。

ザンクトリのAIは、どのようにしてカスタマーデータを利用して体験をパーソナライズし、データのプライバシーとセキュリティを確保するための措置は何ですか。

ザンクトリは、企業のすべてのデータを統合して、ユーザーのコンテキスト、権限、CRMデータを組み込んで、動的に調整された結果を提供します。エージェントとチャットボットは、最新のデータとリソースにアクセスして、クエリを解決することができます。

ザンクトリは、プラットフォームをデータセキュリティを念頭に設計しています。SOC2、HIPAA、GDPR、CCPAなどの規制に準拠しています。

最後に、AIを活用したCXソリューションを導入しようとしている企業にとって、初期のステップとして何を推奨しますか。目標と客観を明確に定義することの重要性について説明してください。

第一の優先事項は、明確な目標と目的を定義することです。如果い、AIが何を達成するべきかがわかっていない場合、ワークフローを混乱させ、新しい課題を生み出す可能性があります。進捗状況を測定するための明確な目標を設定する必要があります。また、従業員を新しいプロセスとテクノロジーについて教育およびトレーニングする必要があります。

小さなところから始めます。基本的なワークフローまたはプロセス、たとえば、予約の自動化にソリューションを導入します。パフォーマンスを最適化し、有形な成果を示して、利害関係者のバックアップを確保できます。この段階的なアプローチにより、従業員も変化に適応し、理解することができます。次に、徐々により複雑で関与するタスクにテクノロジーを追加できます。

AIプラットフォームを導入する際の最も重要なことは、監督が必要であることです。最も効果的な実装アプローチは、堅固なアクションシステムを構築することです。如果い、基礎となるプロセスが健全であれば、AIは機能を強化するのではなく、破壊するのです。

素晴らしいインタビュー、詳細についてはザンクトリを訪問してください。