「AIや機械学習に関する退屈でハイプ満載の話題にならないでください。」と自分で思いながら、ルネッサンスアトランタに入ると、Execs In The KnowのAIブリーフィングが開催されていることに気づきました。 ポルシェやFedExなどの先進的な顧客体験リーダーと繋がりたい一方で、AIに関する議論がハイプと陳腐化する傾向には警戒していました。 グルチームに持ち帰れる具体的なアイデアを求めており、さらにはそれ以上のものを得ました。

コーヒーを手に、私の不安はすぐに消えていきました。数人の人々とテーブルで話す中で。 主要ブランドの幹部たちが、オムニチャネルCXをサポートするAIの潜在力をわかりやすく共有しました。 一部の人々はAIに手を出しており、他の人々は数多くのプロジェクトに没頭しています。

イベントが始まると、UPSのGil Pongettiが最近導入したAI搭載チャットボットの導入を説明し、GuruのSteve Mayernick氏を含む業界の専門家からなる賑やかなオープンディスカッションパネルが続きました。 ラウンドテーブル討論の後、ブランド幹部はイノベーションラボで、AIソリューションプロバイダーと一対一でカクテイルを楽しみながら会った。

その日は、実際の課題や計測可能な利益、具体的な次のステップのアイデアに関する具体的なストーリーでいっぱいでした。 その日を通じてメモや洞察を熱心に書き留めた後、私の5つの重要な収穫をここに紹介します。

1. AIはデータやそれを支えるトレーニングに応じて賢くなります

AIサポートソリューションに関して、「ゴミを入れればゴミを出す」クラシックなIBMの名言が適切です。 AIが顧客体験の結果を提供するためには、チャットボット、ワークフローソリューション、またはエージェントのアシストなど、頼りにするデータが高品質で信頼性が必要です。 AIソリューションが常に学習し改善するメカニズムも必要であり、そのためには慎重な監督と継続的な調整が必要です。

2. AIは既存のチャネル内で体験を強化すべきです、新しいチャネルを作る必要はありません

顧客はサポートチャネル全体で一貫した体験を期待するべきです。 このベストプラクティスは、その日の間に何度も繰り返されました。 これを念頭に置いて、どんなAIソリューションであれ、顧客および/またはエージェントの体験を向上させる一方で、チャネル全体での一貫性を維持すべきです。 たとえば、これは顧客とのやり取り時に使用される声のトーン、エージェントのワークフローの経験、またはケースのエスカレーションプロセスに翻訳されることがあります。

3. 顧客と透明であること

顧客をだますことも試みず、新しいチャットボットが人間のサポートエージェントであるかのように装うことはしないでください。 顧客はそれを見抜く力があり、これにより彼らを苛立たせてCSATスコアを傷つけるだけです。 代わりに、それがボットか仮想アシスタントであることを明示的に示し、顧客が生エージェントに到達する簡単な方法を提供してください。 UPSは、すべてのチャットインタラクションが新しい自己識別された仮想アシスタントで始まり、顧客が生のエージェントにエスカレートされると、ボットのすべてのインタラクションがシームレスに引き継がれることを共有しました。

4. 小規模で始めて繰り返すこと

AIを活用してサービス運営や顧客体験を改善する方法はたくさんあります。 自分自身に手を貸して、大海を煮詰めようとしないでください。 重要なのは、大量のリソースを投入する前に初期の成功と課題から学び取ることです。 最善のアプローチは、AIが潜在的に対処できる具体的な課題や改善領域を特定し、そこから始めることです。

5. 正しい目標を設定して追跡および賛同を構築します

特定のプロジェクトを決定したら、現在のチャンネルのKPIベンチマークメトリクスを調査し、成功メトリクスと目標を定義し、それらを最も達成できるソリューションを評価します。 これらのアプローチは、C-Suiteにエグゼクティブスポンサーがいない場合に特に有効です。なぜなら、AIのためのリスクを減らした初期プロジェクトを通じてビジネスケースをより簡単に構築し、賛同を得て拡大することができるからです。

20%の処理時間削減についてグルーのスティーブ・マイアニックが共有した例を示します。

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