高度なAIを業界内で使用するためのベストプラクティス

どの業種においても、カスタマーサービスの対応はビジネスを左右する可能性があります。Zendeskの「高度なAI」アドオンは、カスタマーが初めてカスタマーサービスに連絡をする瞬間からその後のやり取りを通じて、カスタマーのニーズを理解するための強力な手段となります。 

この記事で紹介するベストプラクティスは、ZendeskのAIから提供されるインサイトを最大限に活用し、コスト削減、収益向上、時間節約、付加価値を追求するためのものです。

メモ：これらのベストプラクティスの多くは、Zendeskのインテリジェントトリアージ機能を利用しています。機能を利用する前に、そのしくみをよく理解し、機能を有効にするための時間を取るようにしてください。詳しくは「インテリジェントトリアージを使い始めるためのベストプラクティス」を参照してください。

以下の業種ボタンを選択すると、それぞれの業種のベストプラクティスが表示されます。

小売販売   ソフトウェア   金融サービス

この記事では、次のトピックについて説明します。

• 小売販売：事業運営費の削減
• 小売販売：収益の促進およびコンバージョン率のアップ
• 小売販売：エージェントの時間節約
• 小売販売：カスタマーの生涯価値の増大およびブランドロイヤリティの強化

この記事では、次のトピックについて説明します。

• ソフトウェア：事業運営費の削減
• ソフトウェア：コンバージョン率のアップおよび売上継続率の向上
• ソフトウェア：エージェントの時間節約
• ソフトウェア：パフォーマンスの監視

この記事では、次のトピックについて説明します。

• 金融サービス：事業運営費の削減
• 金融サービス：コンプライアンスの確保および法規による罰金の削減
• 金融サービス：収益の促進およびコンバージョン率のアップ
• 金融サービス：エージェントの時間節約
• 金融サービス：カスタマーの生涯価値の増大およびブランドロイヤリティの強化

関連記事：

• Zendesk AIの概要
• Zendeskの高度なAIについて

小売販売：事業運営費の削減

インテリジェントトリアージでは、カスタマーの目的に応じて業務ワークフローを合理化し、AIボットを活用することで、エージェントのキューに入るチケットをできるだけ減らすことができます。エージェントによる対処が必要なチケットの場合、エージェントは、提案されたマクロを使用することで一貫したサポートを迅速かつ効率的に提供することができます。

ベストプラクティス

• 商品のサイズ、在庫情報の追跡、返品など、カスタマーからのリクエストの傾向や急増を監視することで、カスタマーサービスの調整が必要な箇所をリアルタイムで特定するとともに、業務の長期的な改善につなげることができます。詳しくは「Exploreレシピ：インテリジェントトリアージの予測および信頼度」を参照してください。
• よくあるリクエストを特定し、そのタイプのリクエストに関連するナレッジベースのコンテンツを提供することで、チケットの増加を抑え、カスタマー自身にセルフサービスで問題を解決させることができます。詳しくは「セルフサービスの初めての使い方 - パート7：ナレッジベースの管理と改善」を参照してください。
• 管理者向けのマクロ提案をチェックして、マクロで十分な対応がとれるかどうか確認し、返品ポリシーや在庫切れ、配送に関する問題など、会話のトピックに対して業務上許可された回答をエージェントが提供できるようにします。詳しくは「マクロ提案からのマクロの作成」を参照してください。
• 小売販売に特化した目的で事前トレーニングした高度なボットを活用し、容易に解決できるリクエストの発生を未然に防ぎます。これらのボットは、パーソナライズされたサービスを24時間365日提供し、コストを削減するとともに、サポートチームの負担となる繰り返し作業を軽減します。詳しくは「高度なボットについて」を参照してください。

小売販売：収益の促進およびコンバージョン率のアップ

ZendeskのAIによるカスタマーの目的データは、セールスを成約させる上で強力なツールとなります。

ベストプラクティス

• プロモーションコードの適用や支払い方法の認識など、チェックアウトの問題に関連するカスタマーの目的を追跡します。これらの問題に対処できるようにエージェントを訓練し、コンバージョン率をアップさせ、収益を増加させます。こうしたタイプの問題に特化したビューを作成し、エージェントがこれらのリクエストを容易に見つけ、優先順位を付けられるようにすることも検討してみてください。詳しくは「自動トリアージチケットのビューの作成」を参照してください。
• カートに放置されている商品に再注目させます。MagentoやShopifyなどのサードパーティシステムを使用してユーザー体験を追跡している場合、それらのデータをカスタマーの目的と組み合わせることでコンバージョン率をアップさせることができます。たとえば、チェックアウトの問題に関連する目的の場合、外部APIコールを実行し、ボットのフローでプロモーションコードやチェックアウトのガイダンスを提供することができます。詳しくは「フロービルダーでの「APIコールを実行する」ステップの使用」を参照してください。
• AIを活用したボットを使って、カスタマーがエージェントとの対面または仮想的な相談や商談予約を行えるようすることで、検討中の買い物を最終的な購入まで導きます。詳しくは「高度なボットについて」を参照してください。
• カスタマーの目的と、購入した商品や過去のやりとりなどの履歴情報を照らし合わせることで、カスタマーエクスペリエンスを詳細にパーソナライズし、カスタマーにふさわしい商品を推奨します。

小売販売：エージェントの時間節約

カスタマーによっては、カスタマーサービス担当者とのやりとりを望まないか、または必要としない場合があります。そのような場合は、カスタマーが自分で解決できるようなセルフサービスオプションを提供することが望ましく、カスタマーとエージェントの双方にとって時間の節約になります。

ベストプラクティス

• カスタマーの目的に応じてリクエストを適切な部門に自動送信するトリガを作成することで、チーム間のコラボレーションを省力化できます。Zendeskの環境にない外部のチームとコラボレーションすることも可能です（たとえば、商品の在庫に関する質問を倉庫係に自動転送するなど）。詳しくは「自動トリアージチケットのトリガの作成する」および「Webhookを使用して外部リソースに情報を渡す」を参照してください。
• 目的が明確なリクエストに自動返信することで、エージェントは他のより複雑な会話に集中することができます。詳しくは「自動トリアージチケットのトリガの作成」を参照してください。
• リクエストのタイプに応じてボットのワークフローを作成することで、重要な情報の提供をカスタマーに積極的に求め、問題解決に必要な情報を、担当エージェントが割り当てられる前にすべて入手できるようにします。詳しくは「追加の情報をプロアクティブにリクエストする」を参照してください。

小売販売：カスタマーの生涯価値の向上およびブランドロイヤリティの強化

カスタマーによる印象や目的のデータを、過去のやりとりと照らし合わせます。これらの情報を組み合わせて集約して表示することで、エージェントは、共感的でパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。

ベストプラクティス

• 印象分析でカスタマーの心情を理解します。ネガティブな印象の会話を特定のエージェントグループに自動的に割り当て、トリガを使って優先度をエスカレートさせることで、エージェントがカスタマーの懸念に対処できるようにします。詳しくは「印象に基づく割り当てトリガを作成する」を参照してください。
• カスタマーの目的や印象に基づいてSLA目標を調整し、エージェントが最重要事項を優先できるようにします。詳しくは「SLAポリシーの定義と使用」を参照してください。
• ボットをCRMや外部受注システムなどのフロントエンド、バックエンドシステムと連携させます。このような連携により、カスタマーの過去の購入履歴、返品履歴、ロイヤリティ情報などをエージェントが把握でき、カスタマーエクスペリエンスを最適化し、リピート顧客を獲得することができます。詳しくは「サードパーティシステムとやりとりするためのWebhookの作成」を参照してください。

ソフトウェア：事業運営費の削減

インテリジェントトリアージでは、カスタマーの目的に応じて業務ワークフローを合理化し、AIボットを活用することで、エージェントのキューに入るチケットをできるだけ減らすことができます。エージェントによる対処が必要なチケットの場合、エージェントは、提案されたマクロを使用することで一貫したサポートを迅速かつ効率的に提供することができます。

ベストプラクティス

• ソフトウェアに特化した目的で事前トレーニングした高度なボットを活用し、容易に解決できるリクエストの発生を未然に防ぎます。。これらのボットは、パーソナライズされたサービスを24時間365日提供し、コストを削減するとともに、パスワードの再設定やサブスクリプションの更新リクエストの対応など、サポートチームの負担となる繰り返し作業を軽減します。詳しくは「高度なボットについて」を参照してください。
• ソフトウェアのパフォーマンスや製品の問題など、カスタマーからのリクエストの傾向や急増を監視することで、カスタマーサービスの調整が必要な箇所をリアルタイムで特定するとともに、業務の長期的な改善につなげることができます。詳しくは「Exploreレシピ：インテリジェントトリアージの予測および信頼度」を参照してください。
• よくあるリクエストを特定し、サインアップやアカウントのサポート、サブスクリプションの解約など、そのタイプのリクエストに関連するナレッジベースのコンテンツを提供することで、チケットの増加を抑え、カスタマー自身にセルフサービスで問題を解決させることができます。詳しくは「セルフサービスの初めての使い方 - パート7：ナレッジベースの管理と改善」を参照してください。

ソフトウェア：コンバージョン率のアップおよび売上継続率の向上

ZendeskのAIによるカスタマーの目的データは、セールスを成約させる上で強力なツールとなります。

ベストプラクティス

• ボットをフロントエンド、バックエンドシステムと連携させます。このような連携により、カスタマーのサブスクリプション情報、製品の使用状況、アカウント管理情報などをエージェントが把握でき、カスタマーエクスペリエンスを最適化し、リピート顧客を獲得することができます。詳しくは「サードパーティシステムとやりとりするためのWebhookの作成」を参照してください。
• カスタマーの目的と、ページの閲覧回数や過去のやりとりなどの履歴情報を照らし合わせることで、カスタマーエクスペリエンスを詳細にパーソナライズし、カスタマーにふさわしい商品を推奨します。
• ライセンスやサブスクリプションの履歴に基づいて製品を積極的に勧めたり、最近ページを見たけれども特にアクションを起こさなかった商品に再注目させることで、収益を促進します。
• リクエストを自動ルーティングさせることで、カスタマーのブランドロイヤリティを促進する、適切なテクニカルサポートを提供します。受信したリクエストは、カスタマーの目的、印象、言語に基づいて、自動的に適切なエージェントまたはエージェントグループに送られます。詳しくは「自動トリアージチケットのルーティング」を参照してください。

ソフトウェア：エージェントの時間節約

カスタマーによっては、カスタマーサービス担当者とのやりとりを望まないか、または必要としない場合があります。そのような場合は、カスタマーが自分で解決できるようなセルフサービスオプションを提供することが望ましく、カスタマーとエージェントの双方にとって時間の節約になります。

ベストプラクティス

• カスタマーの目的に応じてリクエストを適切な部門に自動送信するトリガを作成することで、チーム間のコラボレーションを省力化できます。Zendeskの環境にない外部のチームとコラボレーションすることも可能です（たとえば、支払いに関する質問を経理部門に自動転送するなど）。詳しくは「自動トリアージチケットのトリガの作成する」および「Webhookを使用して外部リソースに情報を渡す」を参照してください。
• 目的が明確なリクエストに自動返信することで、エージェントは他のより複雑な会話に集中することができます。詳しくは「自動トリアージチケットのトリガの作成」を参照してください。
• リクエストのタイプに応じてボットのワークフローを作成することで、重要な情報の提供をカスタマーに積極的に求め、問題解決に必要な情報を、担当エージェントが割り当てられる前にすべて入手できるようにします。詳しくは「追加の情報をプロアクティブにリクエストする」を参照してください。
• 管理者向けのマクロ提案をチェックして、マクロで十分な対応がとれるかどうか確認し、サブスクリプションの更新や製品のアップデートに関する問題など、会話のトピックに対して業務上許可された回答をエージェントが提供できるようにします。詳しくは「マクロ提案からのマクロの作成」を参照してください。

ソフトウェア：パフォーマンスの監視

カスタマーによる印象や目的のデータを、過去のやりとりと照らし合わせます。これらの情報を組み合わせて集約して表示することで、エージェントは、共感的でパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。

ベストプラクティス

• バグや不具合の傾向を積極的に把握し、エスカレーションを未然に防ぎます。詳しくは「Exploreレシピ：インテリジェントトリアージの予測および信頼度」を参照してください。
• 印象分析でカスタマーの心情を理解します。ネガティブな印象の会話を特定のエージェントグループに自動的に割り当て、トリガを使って優先度をエスカレートさせることで、エージェントがカスタマーの懸念に対処できるようにします。詳しくは「印象に基づく割り当てトリガを作成する」を参照してください。
• カスタマーの目的や印象に基づいてSLA目標を調整し、エージェントが最重要事項を優先できるようにします。詳しくは「SLAポリシーの定義と使用」を参照してください。

金融サービス：事業運営費の削減

インテリジェントトリアージでは、カスタマーの目的に応じて業務ワークフローを合理化し、AIボットを活用することで、エージェントのキューに入るチケットをできるだけ減らすことができます。

エージェントによる対処が必要なチケットの場合、エージェントは、提案されたマクロを使用することで一貫したサポートを迅速かつ効率的に提供することができます。法規制がある場合、提案されたマクロは、エージェントが事前に承認を受けた回答のみを提供することで、政府の規制へのコンプライアンスを確保するのにも役立ちます。

ベストプラクティス

• 取り引きや支払いの問題など、カスタマーからのリクエストの傾向や急増を監視することで、カスタマーサービスの調整が必要な箇所をリアルタイムで特定するとともに、業務の長期的な改善につなげることができます。詳しくは「Exploreレシピ：インテリジェントトリアージの予測および信頼度」を参照してください。
• よくあるリクエストを特定し、取引履歴や残高照会、資金移動など、そのタイプのリクエストに関連するナレッジベースのコンテンツを提供することで、チケットの増加を抑え、カスタマー自身にセルフサービスで問題を解決させることができます。詳しくは「セルフサービスの初めての使い方 - パート7：ナレッジベースの管理と改善」を参照してください。
• 管理者向けのマクロ提案をチェックして、マクロで十分な対応がとれるかどうか確認し、会話のトピックに対して業務上許可された回答をエージェントが提供できるようにします。詳しくは「マクロ提案からのマクロの作成」を参照してください。
• 金融サービスに特化した目的で事前トレーニングした高度なボットを活用し、容易に解決できるリクエストの発生を未然に防ぎます。これらのボットは、パーソナライズされたサービスを24時間365日提供し、コストを削減するとともに、サポートチームの負担となる繰り返し作業を軽減します。詳しくは「高度なボットについて」を参照してください。

金融サービス：コンプライアンスの確保および法規による罰金の削減

Zendeskの高度なAIは、コンプライアンスを確保するとともに、一刻を争う苦情（クレジットカードのチャージバック問題、GDPRやCCPAによる要求など）をカスタマーが規制機関にエスカレートさせることに関連した法規制による罰金を軽減します。

ベストプラクティス

• AIを活用してカスタマーの目的と印象を検出することで、コンプライアンスに関わるチケットを自動的に仕分け、目に留まりやすくします。詳しくは「目的、言語、印象に基づくチケットの自動トリアージ」を参照してください。
• 時間ベースの自動化により、チケットの優先順位付けと適切なエージェントグループへの割り当てを行います。また、チケットが法律で定められた期限内に処理されるよう、キュー内の待機時間に応じてリマインダーをエージェントに送信することができます。詳しくは「自動トリアージチケットのルーティング」を参照してください。

金融サービス：収益の促進およびコンバージョン率のアップ

ZendeskのAIによるカスタマーの目的データは、セールスを成約させる上で強力なツールとなります。

ベストプラクティス

• クレジットカードやローンなどの新商品の申し込み手続きにおいて、高度なボットで24時間365日のサポートを顧客に提供します。カスタマーが申し込みを完了するために必要な情報を提供し、適切なタイミングでカスタマーサポートを受けることができるようにします。詳しくは「高度なボットについて」を参照してください。
• VIP顧客を常に満足させます。重要な顧客には、自動返信を行わず、代わりにエージェントに直接ルーティングします。また、VIP顧客が特定の印象（ネガティブなど）や目的を持ってリクエストを送信した場合は、リクエストをエスカレーションして適切なエージェントに送信し、SLAの規定内に回答するようにします。詳しくは「ワークフローレシピ：トリガを使用して重要顧客からのリクエストを処理する方法」を参照してください。
• AIで引き出した顧客の目的データと製品の購入履歴を組み合わせて、パーソナライズされた製品やサービスを推奨し、コンバージョン率をアップさせます。詳しくは「Exploreレシピ：インテリジェントトリアージの予測および信頼度」を参照してください。
• カスタマーの目的と、取引履歴や過去のやりとりなどの履歴情報を照らし合わせることで、カスタマーエクスペリエンスを詳細にパーソナライズし、カスタマーにふさわしい商品を推奨します。

金融サービス：エージェントの時間節約

カスタマーによっては、カスタマーサービス担当者とのやりとりを望まないか、または必要としない場合があります。そのような場合は、カスタマーが自分で解決できるようなセルフサービスオプションを提供することが望ましく、カスタマーとエージェントの双方にとって時間の節約になります。

ベストプラクティス

• カスタマーの目的データを使ってスパムリクエストを特定し、エージェントのビューに表示されないようにすることで、エージェントが実際のリクエストに集中することができます。詳しくは「自動トリアージチケットのトリガの作成」を参照してください。
• カスタマーの目的に応じてリクエストを適切な部門に自動送信する（たとえば、不審な取り引きを不正取引担当部門に自動的に転送するなどの）トリガを作成することで、チーム間のコラボレーションを省力化できます。Zendeskの環境にない外部のチームとコラボレーションすることもできます。詳しくは「自動トリアージチケットのトリガの作成する」および「Webhookを使用して外部リソースに情報を渡す」を参照してください。
• 目的が明確なリクエストに自動返信することで、エージェントは他のより複雑な会話に集中することができます。詳しくは「自動トリアージチケットのトリガの作成」を参照してください。
• リクエストのタイプに応じてボットのワークフローを作成することで、重要な情報の提供をカスタマーに積極的に求め、担当エージェントが割り当てられる前に問題解決に必要な情報をすべて入手できるようにします。たとえば明細書に関する質問の場合、個人を特定できる情報（PII）以外の郵便番号や口座番号などの情報をボットに取得させることで、迅速に対応することができます。詳しくは「追加の情報をプロアクティブにリクエストする」を参照してください。

金融サービス：カスタマーの生涯価値の向上およびブランドロイヤリティの強化

カスタマーによる印象や目的のデータを、過去のやりとりと照らし合わせます。これらの情報を組み合わせて集約して表示することで、エージェントは、共感的でパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。

ベストプラクティス

• クレジットカードの支払いに関する問題など、カスタマーの目的を追跡し、これらの問題に対処するエージェントを訓練することで、顧客保持率を向上させ、カードの利用を促進させます。こうしたタイプの問題に特化したビューを作成し、エージェントがこれらのリクエストを容易に見つけ、優先順位を付けられるようにすることも検討してみてください。詳しくは「自動トリアージチケットのビューの作成」を参照してください。
• ボットをフロントオフィスやバックオフィスのシステムと接続し、カスタマーの嗜好や現在の使用製品などのデータを活用して、既存カスタマーにアップセルやクロスセルの提案を行います。（たとえば、「お客様は当社の新しいゴールドクレジットカードの資格をお持ちです。このカードに関して詳細をご希望ですか？」など）。詳しくは「サードパーティシステムとやりとりするためのWebhookの作成」を参照してください。
• 印象分析でカスタマーの心情を理解します。ネガティブな印象の会話を特定のエージェントグループに自動的に割り当て、トリガを使って優先度をエスカレートさせることで、エージェントがカスタマーの懸念に対処できるようにします。詳しくは「印象に基づく割り当てトリガを作成する」を参照してください。
• カスタマーの目的や印象に基づいてSLA目標を調整し、エージェントが最重要事項を優先できるようにします。詳しくは「SLAポリシーの定義と使用」を参照してください。