人工知能による顧客サービス指標について話す

インテリジェントな顧客サービスの評価基準は何かというビジネス上の問い合わせをよく受けます。スマート カスタマー サービスの使用を正当化し、スマート カスタマー サービスの使用がビジネスにどのような利益をもたらすかを確認する必要があるため、これは答えるのが非常に難しい質問です。

インテリジェントな顧客サービス ソリューションに「実際の」評価基準はありませんが、ここではいくつかの事例を列挙し、皆様のお役に立ち、これらの事例からいくつかのヒントを提供したいと考えています。

まず第一に、インテリジェントな顧客サービスとは何でしょうか?

スマート カスタマー サービスは、ユーザーが情報にアクセスし、カスタマー サービス担当者の助けなしで簡単なタスクを自律的に実行できるようにする 1 つまたは複数のソリューションです。

それでは、インテリジェントな顧客サービスが処理または実行できるクエリやタスクは何でしょうか?

顧客サービスに連絡せずに、荷物の追跡、見積もりの​​リクエスト、または請求書の支払いをオンラインで行うことは、すべて当社が定期的に実行する業務タスクです。

顧客からの問い合わせに関しては、一部の複雑な問題には依然として手動介入が必要であるため、すべての問い合わせをインテリジェントな顧客サービスで処理できるわけではありません。ただし、スマート カスタマー サービス ソリューションは、Tier 1 からの繰り返しの問い合わせを解決するのに非常に効果的です。これらは非常に一般的で頻繁なリクエスト タイプです。ユーザーの 80% 以上がこれらの質問をするため、多くのリソースが消費されます。自動化を使用してこれらの質問に答えることができます。

インテリジェントな顧客サービス指標を定量化できる指標は何ですか?

インテリジェントな顧客サービスの指標を数値化しようとする場合、各社は独自の指標評価基準を持っています。以下は、定期的に更新および監視する必要がある、一般的に使用される指標の一部です。

コール ディフレクション率

「コール ディフレクション」とは、顧客からの問い合わせをチャットボット、FAQ、ナレッジ センター データベースなどの代替サービス チャネルにルーティングすることを指します。通話転送の目標は、顧客が求めている回答を最も効率的な方法で確実に受け取り、人間のエージェントに転送される通話の数を減らすことです。この指標は「通話」を指しますが、ライブ チャットや電子メールなどの他の通信手段も含まれます。

コール デフレクション率の測定は、起こっていないものを測定しようとしているため、複雑になる可能性があります。 DB Kay & Associates によると、アプローチの 1 つは、インテリジェントな顧客サービスで成功したユーザーの割合と手動サービスに切り替えるユーザーの割合を推定することです。これら 2 つのパーセンテージの差がたわみ率を表します。

顧客満足度

インテリジェントな顧客サービス チャネルの使用を促進することは、顧客エクスペリエンスを向上/強化するためのあらゆる企業にとってエキサイティングなプロジェクトです。ただし、スマート カスタマー サービスによって提供されるツールに顧客が不満を感じたり、使いにくかったり非効率的だと感じたりする場合、スマート カスタマー サービス チャネルは成功しているとは言えません。各インテリジェント エージェント チャネルの顧客満足度は、どのチャネルが最も成功しており、どのチャネルが改善の必要があるかを明確に理解するために、アンケート、直接フィードバック、ネット プロモーター スコア (NPS) を通じて追跡する必要があります。

スマート カスタマー サービスの成功率

スマート カスタマー サービスの成功を判断する簡単な方法は、人間のエージェントにエスカレーションすることなく、スマート カスタマー サービス チャネルによって処理された顧客の問い合わせの数を追跡することです。 。たとえば、これは、顧客が開始したチャット セッションではなく、「注文方法」FAQ が注文につながった回数の割合、またはナレッジ ベースの検索が役立つ記事につながり、ユーザー評価が示された回数の割合である可能性があります。その記事は「役に立った」、または「これで問題が解決した」、「私の質問」を示していました。

現在のソリューションの多くは、関連するレポートや他の多くの有用な指標を自動的に追跡、計算、提供しています。

スマート カスタマー サービス率の計算方法

まず、スマート カスタマー サービス チャネルを使用して顧客自身が解決できる問題の割合を定義しましょう。前述したように、すべての問い合わせをインテリジェントな顧客サービスで処理できるわけではなく、より複雑な問い合わせには人間の介入が必要です。人工知能カスタマー サービスにおける長年の経験から、この割合はビジネス シナリオ、業界経験、さらには APP の使用状況に大きく依存しますが、通常、クエリの 50% は顧客自身で解決できることがわかります。

この 50% のうち、どれだけが冗長または重複しているかを定量化する必要があります。前述したように、人間のエージェントが受け取る問い合わせの約 80% がこのカテゴリに分類されます。スマートな接客に最適です。

スマート カスタマー サービスの最大の有用性は、これら 2 つのパーセンテージの積で、0.5 x 0.8 = 0.4 となるため、40% が期待できる最大のスマート カスタマー サービス率になります。

最後に、ツールを強化する人工知能の効率を考慮する必要があります。適切な AI、適切なコンテンツ、強力な業界ナレッジ ベースを備えたインテリジェントな顧客サービス ソリューションは、このような繰り返しの問い合わせの最大 80% に答えることができます。

つまり、32% (0.4 x 0.8 = 0.32) が、スマートな顧客サービス率の適切な目標となります。

もちろん、これらは単なる例であり、インテリジェント カスタマー サービス ソリューションをサポートするビジネス、業界、またはテクノロジの種類によって結果は大きく異なる可能性があるため、比較の良い基準となります。

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