組織でAIテクノロジーを成功裏に導入するには、チームが新しいツールに効果的に適応し、受け入れることが重要です。このガイドでは、AIに対する前向きな風土を醸成し、一般的な抵抗要因を克服し、チームがAIを日常業務における協働パートナーとして活用できるよう、チームリーダーに向けた実践的な戦略を概説しています。
AIの導入を成功させるには、継続的な注意やエージェントからのフィードバックを受け、絶え間ない改善を行う反復的なプロセスが求められます。オープンコミュニケーションのチャネルを維持し、AIのメリットを具体的に示すことで、エージェントがAIを、優れたカスタマーサービスを提供する上で欠かせないパートナーとして捉える職場環境を育成することができます。
本記事では、以下のガイダンスを提供します。
エージェントがAIを問題解決のパートナーと認識できるようにする
- AIはエージェントを支援し、業務を簡素化する有用な存在であるという信念を根付かせる
- AIを導入する際には、エージェントが期待できるメリットと、AIがエージェントの業務にどのように役立つかを明確に伝えます。
- AIの導入プロセスにエージェントの意見を取り入れる
- アンケートの実施やフォーカスグループの組織化により、エージェントが抱く懸念事項や期待を把握します。
- AIの導入にエージェントが納得するようなAIのガイドラインとプロセスをエージェントとともに作成します。
- エージェントにAIを試用させ、AIの機能に慣れてもらう
- AIを通常の業務に取り込む前に、サンドボックスなどでエージェントがAIを試用できるようにします。
- エージェントに早期の直接的な体験に基づくフィードバックを求めます。不安や不確実性は、新しいテクノロジーを拒絶する原因となることがありますが、エージェントがAIに慣れるための時間を与えることで、先入観も変化し、変化に対する懸念が軽減される可能性があります。
信頼を構築するために慎重に導入する
- デモやトレーニングと併せてAIの使い方を正確に文書化します。
- エージェントのワークフローにAIを追加する方法を文書化し、ベストプラクティスのトレーニングリソースを共有させます。
- AIを使用した場合と使用しなかった場合のエージェントの体験をデモで並べて、使用前と使用後で比較することで、AIの仕組みを紹介します。このデモでは、エージェント業務の退屈な部分の処理をAIに任せることで、エージェントがより有意義な業務に集中できることを示します。
- 成功を定量化するためのベースラインとなるパフォーマンスのメトリックを設定する
- 新しい機能が有効になったときのメトリックの変化を監視できるように、AIを導入する前に基本的なKPI(重要業績評価指標)を設定します。
- FRT(初回応答時間)、CSAT(カスタマー満足度)、チケット再オープンなどのメトリックを追跡することをお勧めします。
- 価値を証明するためのパイロット版を特定の範囲で展開する
- 一部の対象にAIパイロット版を実装するために、特定のサポートチャネルを選択することも考えられます。
- この試験運用でAIの価値について統計をまとめ、社内で広く共有します。
- AIの価値を示すために、AI機能を有効にしてから無効にして、その前後のパフォーマンスを比較する方法もあります。
新人エージェントを短期間に戦力化する
- AIエージェント(「ボット」とも呼ばれる)を活用し、チケットをエージェントに引き継ぐ前に、サポートをリクエストしてきたカスタマーに関して必要なコンテクストをすべて収集する
- AIが提案する状況に適したインサイトと次のステップで生産性を上げる
- AIが提供するガイダンスでは、AIが収集した過去の類似のチケット上で交わされたインタラクションに基づいて適切な対応を提案します。
- このガイダンスは、特に新規採用されたエージェントや経験の浅いエージェント、生産性が低いエージェントに役立ちます。
- AIを活用してチケットのルーティングを自動化し、エージェントのスキルセットを開発する
- エージェントが学習するにつれて、徐々に複雑さを増したリクエストを処理していくようにします。
- AIを活用して、担当者のスキルレベルとキャパシティに基づいて、チケットを適切にルーティングします。
- エージェントのスキルが向上するにつれ、より複雑な問題を自動的に割り当てることができます。
チームのパフォーマンスとサービス品質を考慮する
これは、チームが直面する課題を考える際に特に重要です。チケット件数の急増、チームの分散化、顧客の新たな嗜好などの課題があります。AIを搭載したWFM(ワークフォースマネジメント)とQA(品質保証)を導入することで、これらの課題に機敏に対応し、管理することができます。
- WFMを導入して、作業負荷の予測、業務のスケジュール作成、生産性の向上を効率的に行うことで、チームはリアルタイムで変化するカスタマーの需要に対応できるようになります。
- QAを導入してカスタマーサービスの品質を追跡します。QAで、カスタマーとのやりとりにスコアを付け、品質傾向を分析し、チームが改善できる領域を特定します。
- これらのツールを組み合わせることで、サポート担当チームと運用しているAIシステムの双方において、サポート業務のすべてを円滑に機能させることができます。
継続的な改善に役立つインサイトを活用する
- エージェントがサポートの不備を指摘する自動フィードバックループを確立する
- AIの不正確な回答をエージェントが迅速に指摘できるフィードバックループを作成します。これにより、AIとエージェントとの関係が促進され、改善方法に関する体系的なフィードバックが確立されます。このフィードバックに基づいてAIを定期的に更新することで、時間の経過とともにAIがより有用なものになります。
- 品質改善のために、傾向とインサイトを分析して詳細に監視する
- 顧客ベース全体の傾向に関するAIによるレポートを評価します。エージェントの回答数が著しく多いチケットや、特定の問題の解決に長い時間がかかっている問題領域に焦点を当てます。
- 専用のフォーラムを設置してエージェントに情報を提供する
- Slackチャンネルや定期的なミーティングなどの専用フォーラムを設けて、エージェントに最新情報を提供し、フィードバックの共有を促します。これにより、エージェントが自身の価値を実感し、品質改善に貢献できると感じられる環境が育まれます。
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