人工知能（AI）コンタクトセンターソリューション：利点と仕組み

音声および感情分析

音声および感情分析は、コンタクトセンターが顧客との会話をより深く理解するのに役立つAIツールです。音声分析は、話し言葉をテキストに変換し、システムが処理できるようにします。感情分析は、顧客の声やメッセージに含まれるトーン、言葉、感情を分析し、顧客がどのように感じているかを把握します。

これらのツールが連携することで、オペレーターは迅速かつ共感的な対応ができます。またリーダーは顧客の感情、通話品質、オペレーターのパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。その結果、サービス品質が向上し、問題解決が高速化し、顧客の満足度も高まります。強力な顧客中心型ビジネスを成長させる上で、これらはすべて重要となります。

インテリジェント・ルーティング・システム

インテリジェント・ルーティング・システムは、AIを使用して、コンタクトセンターで利用可能な最適なオペレーターまたはリソースに顧客をマッチングさせます。これらのシステムは、顧客のニーズや過去のやり取り、オペレーターのスキル、さらには顧客の感情まで分析します。その後、問題を迅速かつ効果的に解決できる可能性が最も高いオペレーターにやり取りをルーティングします。

これにより、待ち時間の短縮、初回解決率の向上、顧客満足度の向上が図られます。インテリジェント・ルーティングは、人員のより良い活用、迅速なサポート、そして顧客とオペレーターの双方にとって、よりスムーズな体験へとつながります。

エージェンティック AI

エージェンティック AI は、人間の介入を最小限──あるいはまったくなしに、自律的に判断し、頻繁に行動を起こします。あらゆるやり取りから学習し、データを解釈し、文脈を理解しながら、継続的に結果を最適化し、戦略を自己調整します。

真のエージェンティック AI は自由に動作し、動的で予測困難な問題を解決し、あらかじめ定められた厳密な経路に頼らずに実行することができます。このように独立して動作するため、適切なタイミングで適切なアクションを実行することで、応答性を高め、人的ミスを減らし、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。

従来のコンタクトセンターとAI搭載コンタクトセンターの違い

従来のコンタクトセンターは、主に人間のオペレーターが電話、メール、チャットを処理することに依存しています。オペレーターたちは大抵、基本的なツールを使用し、固定されたスクリプトに従います。AI 搭載コンタクト センターは、チャットボット、音声認識、機械学習などのスマート テクノロジーを使用して、サービスを自動化および改善します。これらのシステムは、一般的な質問に対応し、顧客の感情を理解し、適切なオペレーターに問題をルーティングできます。

またAIは、リーダーにパフォーマンスと顧客の傾向に関するリアルタイムの洞察を提供します。従来のセンターは、より遅く、よりコストがかかる場合があります。AI搭載のコンタクトセンターは、より迅速な応答、より優れたパーソナライゼーション、および効率の向上を提供します。これらすべてが、顧客を満足させながら、ビジネスの成長を助けます。

カスタマーサービスにおけるAIに関する一般的な誤解

カスタマーサービスにおけるAIについて、人間のオペレーターを置き換えるものだと考える人もいます。実際、AI の導入時にはオペレーターたちの間にそうした懸念が生じることがありますが、それは事実ではありません。AIはカスタマーサービスチームをサポートするためのものであり、彼らの仕事を奪うものではありません。

またAIについて、人間的な対応を提供できないと信じる人もいます。しかし現代のツールは、トーン、言語、感情を理解して、よりパーソナライズされたサポートを提供することができます。他の人はAIが複雑すぎたり高価すぎると心配していますが、多くのソリューションは使いやすく、費用対効果も高いです。「顧客は AI を嫌う」というのが通説ですが、実際には多くの人が迅速な回答と 24 時間サポートを気に入っています。

実際には、正しく活用すれば、 AI はオペレーターにとって賢く働いてくれる存在となり、誰もがより良い体験を得られるようにします。

AIコンタクトセンターソリューションの主な利点

コンタクトセンターの環境でAIを使用する理由は数多くあり、他のソリューションでは得られない多くの利点があります。これらのメリットにより、AI は今後のモダンコンタクトセンターにとって不可欠な存在になります。

効率の向上とコスト削減

AIは、よくある質問への回答、通話のルーティング、記録の更新といった定型業務を自動化します。チャットボットや仮想エージェントは、多くの顧客のニーズに24時間年中無休で対応でき、人間のオペレーターは、より複雑な問題に集中できるようになります。AIはまた、回答を提案したり、顧客のトーンを分析したり、次のステップを予測したりすることで、オペレーターがより迅速に作業するのを助けます。

これにより、通話時間の短縮、再問い合わせの減少、スタッフのより有効な活用につながります。大規模なチームの必要性を減らし、処理時間を短縮することで、AIはサービス品質を向上させながらコスト削減に貢献します。これにより、コンタクトセンターはより生産的で費用対効果の高いものになります。

顧客対応における精度と一貫性の向上

AIはデータとルールを駆使して、常に信頼性の高い応答を提供します。チャットボットや仮想アシスタントは設定されたガイドラインに従うため、人間のようにミスをしたり、細かいことを忘れたりすることはありません。またAIツールは、オペレーターにリアルタイムで正確な回答を提案することができ、オペレーターが適切な対応を維持し、ミスを避けるのに役立ちます。

感情分析は、オペレーターが適切なトーンで対応するのに役立ちます。さらに、AIは過去のやり取りから学習するため、継続的に改善されます。この一貫性は信頼を築き、顧客が迅速に適切な支援を受けられるよう保証し、すべてのチャネルにおいて、よりスムーズでプロフェッショナルなサービス体験を実現します。

インテリジェントなアシスタンスによりオペレーターの燃え尽き症候群を軽減

AI が反復的でストレスのかかるタスクを代行することで、オペレーターの燃え尽き症候群を減らし、より意義のある業務に集中できるようにします。リアルタイムでの提案、通話の要約、ナレッジプロンプトといったインテリジェントなアシスタンスツールは、オペレーターがより迅速かつ自信を持って対応するのに役立ちます。またAIは、顧客が不満を感じているときに検知し、スーパーバイザーに警告したり、サポートのヒントを提供することができます。

チャットボットを通じて簡単な質問を処理することで、AIはオペレーターが対応しなければならない定型的な通話の数を減らします。これによりシフト時間の短縮、ミスの減少、ストレスの軽減につながります。AIのサポートにより、オペレーターは状況をより把握できていると感じられ、モチベーションを維持しながら、より良い顧客サービスを提供することができます。

初回解決率（FCR）の向上

スマートチャットボットや仮想アシスタントは、人間に転送することなく、一般的な問題を迅速に解決できます。オペレーターが必要な場合でも、インテリジェントルーティングのようなAIツールが、顧客をその仕事に最適な担当者へと誘導します。

AIはまた、会話中にオペレーターに対して、役立つ応答や次のステップを提案することもできます。過去のデータを利用して問題を理解し、対話を導きます。これにより、再度の問い合わせを減らし、時間を節約し、顧客満足度を維持することで、コンタクトセンターをより効率的かつ効果的にします。

24時間365日対応とスケーラビリティ

チャットボットと仮想エージェントは、営業時間外でもいつでも顧客の質問に対応できます。これらのツールは休憩や睡眠を必要としないため、顧客は昼夜を問わず即座にサポートを受けることができます。

AIはまた、繁忙期におけるスケーリングも容易にします。一時的なスタッフを雇用する代わりに、AIを使用すれば、より多くの会話を同時に管理できます。これは、休日、製品発表、またはサービスの問題発生時に特に役立ちます。

AIがあれば、品質を落とすことなく、より多くの顧客をいつでもサポートできます。これにより、サービスはより信頼性が高く、柔軟で、費用対効果の高いものになります。

収益への影響

AI が新規・既存顧客の両方から収益を引き出すときに特に有効な方法は、顧客が見つけにくい、あるいは存在を知らなかった購入機会を提示することです。これは、顧客が探している特定の製品やサービスを見つける手助けをすること、あるいは購入履歴や購入に基づいてアップセルを行うことの両方を含みます。

たとえば、航空会社の顧客が手荷物許容量を検索している場合、チャットボットまたは仮想エージェントはその情報を自動で提示するとともに、お客様の荷物が機内持ち込みサイズを超える場合には、預け入れ荷物の購入を促すプロンプトも表示します。

リアルタイムのカスタマージャーニーマッピング

AIは、顧客が電話、チャット、メール、ウェブサイト訪問といったチャネルを横断して取る各ステップを追跡・分析します。これらのアクションをつなぎ合わせて、顧客行動の全体像をリアルタイムで把握します。これにより、オペレーターは顧客がジャーニーのどの段階にいるか、次に何を必要としているかを理解できます。

AIはまた、繰り返される問題などのペインポイントやパターンを特定し、その場で解決策を提案できます。これにより、サポートの迅速化、引き継ぎの削減、よりパーソナライズされたサービスを実現できます。これらのメリットにより、カスタマージャーニーがより円滑になり、満足度が向上し、ビジネス成果も改善されます。

動的なスクリプトの推奨と感情適応型会話

AIは会話をリアルタイムで分析し、顧客の発言に基づいて応答を提案します。キーワード、意図、過去のデータを参照し、役立つプロンプトでオペレーターを誘導します。

同時に、AIは感情分析を使用して顧客の気分を検出し、スクリプトのトーンをそれに合わせて調整します。例を挙げると、顧客が不満を抱いている場合は、より穏やかで共感的な返答を提案することがあります。これにより、オペレーターはより自然で、効果的に応答でき、あらゆるインタラクションでサービス品質が向上し、顧客満足度が高まります。

継続的なエクスペリエンス最適化のためのフィードバックループ学習

このシステムはあらゆる顧客インタラクションから学習し続け、時間とともに改善されます。AIは、顧客のフィードバック、通話結果、オペレーターの行動などを分析し、何が効果的で何がそうでないかを見つけ出します。その後、モデルを更新し、将来の応答、ルーティング、推奨事項を改善します。

特定の応答が問題をより迅速に解決している場合、AIはそれを頻繁に提案していきます。この継続的な学習は、システムが新しいトレンドや顧客のニーズに適応するのに役立ちます。それは、よりスマートなツールや、より優れたパフォーマンス、そして継続的に自動的に改善し続けるコンタクトセンターを意味します。

AIツールによる顧客サービスの自動化

コンタクトセンターにおけるAIの主要な機能の1つは、通常、人間の対応を必要とするタスクを自動化することです。これらのAIツールは、オペレーターの日常業務を簡素化し、顧客サービスチーム全体に新たな効率性をもたらします。

仮想エージェントとインテリジェントチャットボット

仮想エージェントとインテリジェントチャットボットは、人間のオペレーターを必要とせずに、一般的な質問やタスクを迅速に処理します。それらはFAQへの回答、パスワードのリセット、注文状況の確認など、24時間365日対応することができます。

これらのツールはAIを使用して、顧客が何を尋ねているかを理解し、役立つ適切な返答を提供します。問題が複雑な場合は、必要なすべての詳細を添えたうえで、オペレーターに円滑に引き継ぎます。これにより、時間が節約され、待ち時間が短縮され、人間のオペレーターはより困難な問題に集中できるようになります。チャットボットと仮想エージェントは、効率を高め、コストを削減し、全体的な顧客体験を向上させます。

自動チケット発行とワークフロー管理

自動チケット発行とワークフロー管理は、AIを使用して顧客サポートタスクを整理し、迅速に処理します。お客様から問い合わせがあった際には、AI が自動でサポートチケットを作成し、問題に応じてタグ付けを行い、適切なチームまたはオペレーターに振り分けます。また優先順位を設定し、進捗を追跡し、顧客に最新情報を送信することも可能です。

ワークフローツールは、手作業なしでフォローアップや承認、また対応完了などの手順を管理するのに役立ちます。これにより遅延が減り、エラーが回避され、すべてがスムーズに進行します。自動化は、解決時間の短縮、チームの生産性向上、そしてより組織化された効率的なコンタクトセンターの運営を意味します。

インテリジェントなナレッジベースとセルフサービスポータル

インテリジェントナレッジベースは、役立つ記事・FAQ・ガイドを集めたスマートなライブラリであり、これらを使うことで、顧客もカスタマーサービスのオペレーターも迅速に答えを見つけることが可能になります。セルフサービスポータルは、このナレッジベースに顧客が直接アクセスできるようにして、いつでも自分で問題を解決できるようにします。

AIは、コンテンツを整理し、最適な回答を提案し、新しい問題に基づいて情報を更新することで、これらのツールをよりスマートにします。また、ユーザーが何を検索しているかを追跡し、時間の経過とともに結果を改善することもできます。コンタクトセンターにとって、AIを活用したナレッジおよびセルフサービスツールは、通話量を削減し、サポートを迅速化し、顧客とオペレーターの両方に迅速かつ正確な情報を提供します。

オペレーターの反復的な作業のタスク自動化

AIは、データ入力、通話要約、チケット作成、フォローアップメッセージなどのオペレーターの反復的な作業を処理します。これらのタスクを手動で行う代わりに、オペレーターはAIに頼りながら、バックグラウンドで迅速かつ正確にそれらを完了させることができます。

AIはまた、フォームの自動入力、顧客対応の詳細記録、およびリアルタイムで顧客記録の更新を行うことができます。これにより、オペレーターの時間を節約し、エラーを削減し、顧客の問題解決により集中できるようになります。タスクの自動化により、サービスが高速化、コストが削減され、オペレーターの満足度が向上し、全体として生産性と効率の高いコンタクトセンターが実現します。

顧客ニーズのための予測分析

過去の顧客データを分析し、将来のニーズや行動を予測することで、AIは予測分析を提供します。これによりコンタクトセンターでは、顧客がまたいつ電話をかけてくるか、サービスを解約したいと思っているか、製品についてサポートが必要かなどのパターンをAI が識別できるようになります。またオペレーターに対して、アップセルの機会や、起こり得る苦情について未然に警告することもできます。

過去のやり取り、購入、行動からのデータを使用することで、AIはチームが早期に行動し、適切なタイミングで適切なサポートを提供するのを助けます。予測分析は、より迅速な解決、より強固な顧客との関係構築、そして よりプロアクティブでパーソナライズされたサポート戦略にもつながります。

プロアクティブなアウトリーチと問題解決

AIは、顧客が連絡してくる前に問題を特定することで、プロアクティブなアウトリーチと問題解決をサポートします。AIはシステムエラーや顧客行動、または過去のサポート傾向といったデータを分析し、早期の警告サインを見つけます。その後、AI は遅延注文のお知らせや既知の問題への修正など、警告・更新情報・解決策を自動的に顧客に送信することができます。

また更新や支払い、サポートオプションについても、顧客にリマインドすることができます。これは予期せぬ苦情を減らし、あなたが顧客を気にかけていることを示せます。プロアクティブなAIとは、問い合わせの減少、より迅速な解決、そしてより信頼され、顧客第一のサービス体験を意味します。

リアルタイムのエスカレーション管理および介入

AIは顧客との会話をリアルタイムで監視することで、リアルタイムでエスカレーション対応を支援します。感情分析とキーワードを使用し、顧客が怒っている、不満を感じている、または緊急の助けを必要としている状況を検出します。こうした兆しを検知すると、AI は上司にアラートを送り、オペレーターに次の対応を提案したり、速やかに上位サポートチームにエスカレーションすることができます。これにより、状況が悪化する前にチームが介入できます。

またAIは、将来のエスカレーションを防ぐためにパターンを追跡することもできます。これは、重大な問題に対するより迅速な対応、より良い顧客回復、そして全体的なサービス品質の向上を意味します。

AIを活用したサービスレベルの監視と最適化

AIを活用したサービスレベルの監視と最適化とは、人工知能（AI）を使用して、コンタクトセンターが応答時間、待機時間、解決率などの目標をどの程度達成しているかを追跡し、改善することです。AIはパフォーマンスをリアルタイムで監視し、サービス対象と比較します。目標の達成が危うい場合（例えば保留時間の増加など）、AIは管理者に警告したり、スタッフ配置やルーティング、またはチャットボットサポートを調整して迅速に解決することができます。

時間の経過とともに、AIはパターンも発見し、改善策を提案します。これはパフォーマンスを常に把握させ、サービス品質の低下を回避し、より迅速で一貫したサポートで顧客を満足させることを意味します。

オペレーターの能力向上とワークフォース最適化のためのAI

人工知能は、AI を活用したエージェント支援から品質保証、スケジュール管理など、オペレーターとスーパーバイザーのバックオフィス業務を容易にするのにも役立ちます。

リアルタイムのオペレーターアシストおよびコーチング

AI は通話を聞いたりチャットを読んだうえで、回答の提案や、ポリシーのリマインダー、アップセル機会の発見などのように、オペレーターに即座にヒントを提供することができます。また顧客が不満を抱いているように見える場合には、フラグを立て、冷静かつ役立つ対応を推奨することもできます。

インタラクション後、AIはオペレーターの改善を支援するためのコーチングフィードバックを提供します。このサポートはオペレーターの自信を高め、ミスを減らし、トレーニング時間を短縮します。これによってオペレーターのパフォーマンスが向上し、解決が高速化、顧客満足度が高まるとともに、より強く、より高いスキルを持つサポートチームが育成されます。

AIを活用したコールセンターの品質保証 (QA) とパフォーマンス分析

人工知能（AI）は通話を聴き、チャットを読み、メールをチェックして、エラーや、トーン、ルール遵守を特定します。AIは明確なコミュニケーションや共感、適切な問題処理といったものを探します。AIはランダムなサンプルだけでなく、インタラクションの100%を分析し、リーダーにオペレーターのパフォーマンスの全体像を提供します。

また一般的な問題や最も優秀なオペレーターというような傾向を追跡し、トレーニングとサービス改善のために洞察を共有します。これにより品質検査の精度が向上し、より速いフィードバックが可能になり、またより賢い判断を行えるため、オペレーターと顧客の両方の満足度が上がります。

AIを活用したスマートなスケジューリングと予測

AIを活用したスマートなスケジューリングと予測は、コンタクトセンターが適切なタイミングで、適切な数のオペレーターを配置する計画を立てるのに役立ちます。AIは通話量、繁忙時間、祝日、キャンペーンの影響などの過去のデータを分析し、将来の需要を予測します。そこから顧客のニーズに合わせた勤務スケジュールを作成し、長い待ち時間や過剰な人員配置を削減します。

通話量の急増のように、何か変更があった場合でも、AIはリアルタイムで調整することができます。これによりリソースを無駄にすることなく、サービスレベルを高く維持できます。これは、より高度なチーム計画、労働コストの削減、さらには迅速かつ信頼性の高いサポートを通じた顧客満足度の向上を意味します。

通話後の自動要約とナレッジキャプチャ

AIは、顧客とのやり取りを聞き取り、何が起こったかを短く正確に要約することで、通話後の自動要約を提供します。AIは問題、行った手順、結果などの主要な詳細をキャプチャすることで、オペレーターの時間を節約し、エラーを減らします。

また顧客記録を更新したり、通話に基づき役立つナレッジ記事を提案することもできます。時間の経過と共に この情報を収集し、トレーニングを改善し、ナレッジベースを更新します。これにより、オペレーターとチームは過去のケースから学ぶことができ、より迅速な後処理時間、より良い文書化が行え、オペレーターの効率と顧客サービスの品質の両方を向上させる、よりスマートな洞察を提供します。

AI導入を成功させるための主要な要因

コンタクトセンターにおけるAI導入の成功は、待ち時間の短縮やオペレーターのパフォーマンス向上といった明確な目標をもつことから始まります。あなたのニーズに合致し、既存システムと連携できる適切なAIツールを選択することが重要です。AIと連携して業務を行うためのオペレーターのトレーニングと、AIが彼らを「置き換える」のではなく「支援する」のだと示すことで、信頼が構築されます。小規模からスタートし、結果を検証し、時間をかけて改善していくことが大切です。

強固なデータ管理は、AIが正しく学習することを保証します。また定期的なモニタリングは、問題を早期に発見し、パフォーマンスを維持するのに役立ちます。適切なテクノロジー、チームワーク、戦略を組み合わせることで、より良く、より速く、よりパーソナライズされたカスタマーサポートを実現し、求めている成果へとつなげます。

既存のコンタクトセンタープラットフォームとAIを統合

AI はAPIや組み込みコネクタを通じて既存のコンタクトセンター・プラットフォームと連携でき、システム同士が連動して動作します。多くの最新プラットフォームは、チャットボット、音声アシスタント、分析ツールなどのAIツールをすでにサポートしています。

統合することにより、AIは顧客データや通話履歴、チケットにアクセスできるようになり、スマートな提案やタスクの自動化、さらにサービス改善が可能になります。クラウドベースのAIソリューションは、セットアップをより迅速かつ柔軟にします。ITチームやベンダーは、スムーズな接続と、スタッフへのトレーニングを支援できます。

コンプライアンス、セキュリティー、AIの倫理的利用

コンタクトセンターにおけるコンプライアンス、セキュリティー、そして倫理的な AI の利用は、GDPR （EU一般データ保護規則）や HIPAA （医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律）などのデータ保護法に準拠した信頼できる AI ツールを用いることから始まります。すべての顧客データは暗号化され、安全に保管されるべきです。AIがアクセスできる範囲と使用方法に関するルールを設定することも重要です。定期的な監査は、システムが安全かつ公平に保たれることを確認するのに役立ちます。

倫理的な利用とは、透明性を保ち（顧客がAIと話していることを知らせる）、応答におけるAI バイアスを避けることを意味します。これは責任ある AI ベンダーを選び、プライバシーに関してチームを教育し、安全で誠実かつ公正な AI サポートを通じて顧客の信頼を築くことを意味します。

適切なAIソリューションとパートナーの選択

コンタクトセンターは、サービス速度の向上、コスト削減、顧客体験の向上といった主要な目標を特定することから始めるべきです。これらのニーズに合致し、現在のシステムと連携してうまく機能するAIツールを探しましょう。

良いパートナーは実績のある結果や、強力なセキュリティー、使いやすいテクノロジーを提供するべきです。またサポートやトレーニング、定期的なアップデートも提供すべきです。デモ、ケーススタディ、顧客からの推薦を求めましょう。パートナーが、データプライバシー及び倫理的なAIに関して、あなたと同じ価値観を共有しているか確認しましょう。

適切な選択は、チームの成長を助け、サービスを向上させ、よりスマートで効率的なツールを使うことで長期的な成功を築くことにつながります。

ケーススタディと成功事例

Genesysは、コンタクトセンターにAIを導入した多くの企業と協力してきました。その中にはHSBC、IONOS、そしてGenesysも含まれます。

HSBC

多くのグローバル企業と同様、金融サービス企業 HSBC も、カスタマーエクスペリエンスをエンドツーエンドで可視化できていないという課題を抱えていました。Genesys Cloud™ プラットフォームを導入したことで、HSBC は可視性を得られただけでなく、データの豊富さも手に入れ、離脱率を 48 %削減、1 つのやり取りにおける処理時間を 5 分短縮、転送率を 32 %削減、さらに初回解決率も向上させました。リアルタイムでインサイトが得られるため、スーパーバイザーは業務時間を 1 日あたり約 2 時間短縮できています。

HSBCのチャネルサービスおよびカスタマーケアのグローバル統括者であるポーレット・トイントン氏は、「Genesys Cloudの驚くべき点の一つは、そのAI機能です」と述べました。「AI は Genesys ソリューション全体に完全に組み込まれています」

HSBC は、3 年間で Genesys Cloud AI のオーケストレーションが 6,000 万ドルの価値をもたらすと予想しています。

IONOS

600万を超える大切な顧客から信頼されるデジタルトランスフォーメーションパートナーのIONOSは、グローバルデータセンターからホストされる信頼性の高い革新的なクラウドソリューションで中小企業をサポートしています。IONOSのコンタクトセンターは自社運用技術で稼働しており、その維持には時間とコストがかかっていました。新規顧客の導入要件、作業慣行の標準化、システムの統合が困難であったため、生産性とサービスが低下していました。

IONOSの戦略・イノベーション責任者であるキャロリン・レイザーは、「AIやその他の新しいテクノロジーを活用して、顧客の好みや行動をより深く理解し、シームレスでパーソナライズされたジャーニーを提供したかったのです」と述べています。「その他の重要な目標は、顧客とオペレーターの負担を軽減しながら、共感と信頼関係を築くことでした」

大胆なCX(カスタマーエクスペリエンス)戦略とテクノロジーの刷新を実現するため、IONOSはGenesys Cloudプラットフォームを用いて、グローバルでコンタクトセンター業務を標準化することを決定しました。現在IONOSの6つのブランド（まもなく全10ブランドに拡大予定）を支えるこの新しいソリューションにより、12か国の2,000人のオペレーターとパーソナルコンサルタントが、週に10万件のインバウンド、アウトバウンド、Eメール、チャットの会話を効率的に管理できるようになりました。

レーザー氏は、「Genesys Cloud AIは、顧客とエンゲージメントを開始する最適なタイミングを決定するのに非常に優れています」と述べています。予測エンゲージメントを使い始めて以降、チャットの受入率が 10% 向上しました。コンバージョン率は 20% から 34% に上昇しました。これは 68% の改善で、1 回の訪問あたりの収益は 29% 増加しました」

Genesys

Genesysにおいて、カスタマーエクスペリエンス（CX）は単なるテクノロジーではなく、核となる哲学です。Genesys は自社のクラウド・カスタマーエクスペリエンス（CX）プラットフォームを活用し、サポート業務を変革し、カスタマージャーニーを簡素化し、顧客と従業員のエンゲージメントを向上させています。

「カスタマーエクスペリエンスは私たちの DNA です」「カスタマーエクスペリエンスは私たちが提供するソリューション以上のものであり、お客様にワールドクラスの体験をオーケストレーションすることを確実にすることが私たちの使命です」と、Genesys カスタマーサポート上級副社長ドミニック・ロボスコは述べています。

これまでのところ、製品サポートチームのエクスペリエンスオーケストレーション能力の向上に注力した結果、数え切れないほどのメリットをもたらしています。これには、カスタマー・エクスペリエンス・スコアの20ポイント向上、Genesys Cloud AIによる9.8倍の累積ROI(投資対効果)相当額、3年間で157,000時間の累積労働時間の削減が含まれます。顧客とエンジニアの両方がエスカレーション対応で43%削減、Genesys Cloud Agent Copilotによる処理時間の5分短縮、ルーティング時間34%削減という恩恵を受けています。これらすべてに加え、従業員開発のための計画的な社員能力開発の時間が90%増加したことで、製品サポート内で、よりエンゲージメントが高く生産的な従業員を育成することができており、その一方で従業員の離職率を3%未満に抑えるのに貢献しています。

AI駆動の自動化、オーケストレーション、およびワークフォースエンゲージメントツールを統合することで、製品サポートは受動的な問題解決を超え、シームレスでインテリジェントかつプロアクティブなカスタマーエクスペリエンスを提供できるようになりました。Genesys Cloudプラットフォームは、世界中の450人のカスタマーサポートエンジニアが、すべての顧客インタラクションチャネル内およびチャネル間で、完璧なインタラクションを行うための実現に役立っています。

「Genesys Cloudを導入して以来、お客様が必要なときに適切なサポートエンジニアとほぼ瞬時につなげることができるようになりました」とロボスコ氏は述べています。