スーパースタッフの活躍を、データとAIで後押しする

スーパースタッフの活躍を、データとAIで後押しする

一日中、見知らぬ人からの電話を受け続ける。しかも、話す相手は前の人よりもさらに怒っていて、自分のせいでもなければ、自分にはどうすることもできない問題について不満をぶつけてくる。それが、カスタマーサービスの現場で働く人々の現実です。 

このような厳しい環境では、担当者の「燃え尽き（バーンアウト）」が大きな懸念になっているのも無理はありません。2023年の調査では、実に、88％の業界関係者がそれに同意しています。 通話の約3割は過去の未解決の問題、14%は直接的なクレームです。 不満を抱える顧客への対応が続けば、担当者の約半数が離職を考えるのも当然といえるでしょう。

このような課題に対し、AIは新たな解決策を提示しています。 担当者の負担を減らしながら、スーパースタッフへと進化させる可能性を秘めているのです。 

ただし、AIの力は、それがもとにするデータの質に大きく依存します。顧客データを一元化された信頼できる情報源に統合することで、企業はAI主導のインサイトを活用し、より正確な予測、よりスマートな自動化、そしてスムーズなセルフサービス体験を提供できるようになります。その結果、対応時間が短縮され、ルーチン業務はAIが引き受け、 人間の担当者は共感や判断力が必要な複雑な対応に集中できるようになります。

本記事では、AIがもたらすカスタマーサポートの進化と、「問題が起きてから対処する」スタイルから、「問題が起きる前に手を打つ」アプローチへの転換を追います。さらに、Twilioのツールを使って、チャネルを超えたシームレスな対応を実現し、AIと共に働くスーパースタッフのチームを構築する方法をご紹介します。

AI搭載ツールの台頭

カスタマーサービス分野で注目を集めているAI技術には、大きく分けて2つのカテゴリーがあります。 ひとつは予測分析ツール、もうひとつは自然言語生成（NLG）を活用したバーチャルアシスタントやチャットボットです。 

この2つの技術が組み合わさることで、顧客対応はより効率的に、そして先回り型へと進化しています。

AIによる予測分析とインサイトの活用

分析ツールは、統計的手法を用いてデータ内のパターンを可視化します。カスタマーサービスにおいては、現在の顧客行動の傾向やインサイトを把握し、将来の動向を予測するのに役立ちます。

分析を活用することで、顧客満足度、初回応答時間、課題解決までの所要時間といった主要業績評価指標（KPI）を明らかにできます。こうしたインサイトを活用することで、チームの課題を把握し、AIによる介入の機会を見極めることが可能になります。 たとえば、初回応答が遅れている場合は、AIを導入することで顧客の待ち時間を短縮できます。

また、サポートチケットのデータを分析することで、頻出する問い合わせ内容を明確化できます。これにより、担当者の負担になりがちな繰り返し発生する課題に、効率的かつ迅速に対応できるようになります。

さらに、カスタマージャーニーマップ上のデータを読み解けば、特定の課題や接点の後に顧客が取りやすい行動を予測できます。たとえば、一定期間内にチュートリアル等のオンボーディングを完了しない顧客は、解約の可能性が高いと判明することがあるかもしれません。このようなインサイトに基づいて、解約リスクの高い顧客が現れた際に担当者へ即時通知が届くよう、自動ワークフローを設定することで、タイムリーな対応につなげることが可能です。

バーチャルアシスタントとチャットボット

バーチャルアシスタントとチャットボットは、いずれも自然言語生成（NLG）を活用し、日常的な言葉でAIとの自然なやり取りを可能にします。両者には共通点がありますが、バーチャルアシスタントはより幅広い問い合わせや汎用的なタスクに対応し、チャットボットは特定の質問やアクションに特化して対応します。どちらもカスタマーサービスの質を高めるうえで欠かせない存在です。

NLG技術は、臨機応変な対応や複雑な判断を必要としない、定型的な問い合わせに特に効果を発揮します。たとえば「パスワードを忘れた」というよくある問い合わせは、ワークフローを自動化することでスムーズに対応できます。このような単純なタスクをAIに任せることで、カスタマーサービスチームは、パーソナライズされたサポートを必要とする、より繊細な顧客ニーズに集中できます。

バーチャルアシスタントやチャットボットは、顧客からの情報を即座に収集し、人による対応が必要かどうかを判断したうえで、適切な担当者へチケットを振り分けることができます。この仕組みにより、対応までの時間や課題解決までの時間を短縮し、コール件数の削減にもつながることで、最終的には顧客満足度の向上が期待できます。

リアクティブパラダイムとプロアクティブパラダイムの理解

AI搭載ツールの登場により、カスタマーサポートは「後手の対応」から「先回りの対応」へと転換を遂げています。サポートチケットが積み上がるのをただ待つのではなく、AIを使って顧客のニーズを先読みし、課題が表面化する前にチケットの発生そのものを減らすことが可能になります。

「受け身型」対応とは何か

従来のカスタマーサービスは、問題が起きてから対応する「受け身型」の運用が基本でした。セルフサービスでは解決できず、すでにフラストレーションを抱えた顧客がサポートを求めてくるため、チケットは不満を持つ顧客からのものが中心となり、サポート担当者に強い負荷がかかります。こうした対応の連続は、チーム全体のパフォーマンスや顧客満足度、そして担当者のモチベーションにまで悪影響を及ぼします。

「先回り型」の対応を導入するには

一方で、先回り型のカスタマーケア戦略では、分析データを活用して顧客のニーズをリアルタイムかつ包括的に把握します。カスタマージャーニーを可視化することで、よくある課題を事前に察知・対処できるほか、 どのタイミングで有人対応が必要になるかも予測できるようになります。これにより、お客様が好むチャネルを通じた適切なサポート提供可能になり、アップセルやクロスセルの機会も広がります。

「Agent Assist」などのツールを活用すれば、AIが一元化されたナレッジベースと連携し、 リアルタイムで担当者を支援できます。  顧客の意図に応じて、対応手順を順を追って提示したり、よくある質問への回答を表示したり、その場で使える返答文を自動生成することで、応対品質を高めながらスキル向上も支援します。 

AIと顧客データがスーパースタッフの力を引き出す仕組み

AIは、顧客プロフィールに基づくインサイトの提供、スキル向上の支援、業務フローの自動化を通じて、カスタマーサービス担当者の生産性を高めます。ただし、その効果を最大化するには、現場の担当者がAIの価値を実感し、受け入れることが不可欠です。

包括的な顧客プロフィール

AIによる分析により、チャット、メール、電話、アカウント履歴など、複数の接点から得られる情報を統合し、顧客対応の全体像を包括的に把握できます。こうしたインサイトは、担当者が一人ひとりの顧客にあわせた、より的確でタイムリーなサポートを提供するのに役立ちます。

スキル強化と研修支援

AIは、現実的な業務シナリオを用いたシミュレーションを通じて研修を支援し、よくある問い合わせから専門的な課題まで、幅広いケースに対応する経験を積ませることができます。さらに、AIによる分析を活用した継続的なフィードバックにより、担当者には状況に即した具体的なアドバイスが提供されます。その結果、パフォーマンスの調整・改善が日々の業務のなかで実現でき、AIは担当者の成長を加速させる実践的なコーチングツールとして機能します。

業務フローの自動化とタスク管理

AIはルーチンタスクを自動化することで、担当者の業務効率を高めます。パスワードの再発行、請求に関する問い合わせ、配送状況の確認などのシンプルな対応は、AIが直接処理できます。さらに、より複雑な課題に対しては、ワークフローの一部または全部を自動化することで、必要なサポートを的確に提供できます。。 

こうしたルーチン業務をAIに任せることで、担当者は人による対応が本当に必要な顧客に集中できるようになります。その結果、全体の生産性が向上し、サービス品質も安定して保たれます。

現場の納得と共感を得るには

AIを活用したカスタマーサービスの効果を最大限に引き出すには、現場の担当者を巻き込むことが欠かせません。以下は、担当者の納得と共感を得るために有効なポイントです：

• 初期段階から、カスタマーサービス担当者に意思決定や議論の場に参加してもらう。

• 担当者にとって使いやすく設計された生成AIを用いて、サポートチケットの要約精度を高める。 

• 日々の業務フローを効率化し、より多くの時間を顧客との有意義なやり取りに充てられるようにする。

• 担当者からのフィードバックを継続的に収集し、改善のヒントを探る。

• 担当者がAIを実践的に活用できるよう、スキルアップの機会を提供する。

こうした取り組みを通じて、AIツールの価値を現場の担当者が実感できるようになり、日々の業務への活用も自然と進んでいきます。

AIが実現するスーパースタッフの8つの利点

AIを活用したコンタクトセンターチームは、貴社にどのようなメリットをもたらすのでしょうか？ 

AIは、生産性の向上、コスト削減、顧客とオペレーター双方の満足度向上など、多岐にわたる強力なメリットを提供します。以下のような利点により、AI導入は十分に価値のある投資といえます。

1.担当者の生産性向上

AIはさまざまな形で担当者の生産性向上に寄与します。ルーチンタスクを自動的に処理することで、チーム全体の負荷を軽減し、人の対応が必要なチケットにおいても、必要な情報をすばやく取得できるようサポートします。 

統合型のAIプラットフォームであれば、チャット、メール、SMS、音声通話など、複数のチャネルを一つのインターフェースで管理できるため、システム間の切り替えや顧客データの検索にかかる時間を最小限に抑えられます。その結果、対応の引き継ぎも減り、ナレッジベースからの情報取得も効率的に行えるようになるため、 担当者が同僚に確認する手間も減らせます。

2.問題解決までの時間短縮

会話型AIツールが定型的な問い合わせに対応することで、担当者はより複雑な課題に集中できるようになります。その結果、対応スピードが向上し、1件あたりの平均処理時間（AHT）も大きく短縮されます。 

たとえば、テクノロジーコンサルティング企業Stratosphere Networks社によれば、AIを活用したカスタマーサービスにより、平均処理時間を40%短縮できると報告しています。また、B2B向けテック企業の事例としてLevelAI社が報告しているケースでは、AHTを50%削減しながら顧客満足度も向上させています。

3.担当者1人あたりの対応件数増加

生産性の向上と問題解決時間の短縮により、担当者1人あたりが1時間に対応できる件数が増加します。AIが初動対応やフォローアップ業務を担うことで、担当者はより多くの問い合わせを効率的に処理できるようになります。その結果、コンタクトセンター全体の対応能力が高まり、担当者1人あたりの投資効果（ROI）も向上します。

4.人件費・研修コストの削減

AIによって業務効率が向上し、研修プロセスもスムーズになり、コストの削減が実現します。ルーチンタスクをAIが処理すれば、少人数でも多くの問い合わせに対応できるようになり、結果として人件費を抑えることができます。さらに、AIによるリアルタイムの支援により、新人研修のスピードも上がり、早期に戦力化できます。

5.顧客体験の向上

担当者の効率性が向上し、迅速かつパーソナライズされた対応が可能になることで、顧客満足度が高まります。自動化によって待ち時間が短縮されることも、全体の顧客体験向上につながります。 

AIは問い合わせ直後から即座に対応できるため、初回応答時間が短縮されます。さらに、AIが提供するコンテキスト情報やリアルタイムの提案により、初回のやり取りでの解決率が高まり、結果としてリピート対応の回数が減少し、顧客はポジティブな体験を得てブランドへのロイヤルティも高まります。

6.パーソナライズされた対応の実現

AIは、より個別化された対応を実現するための基盤を提供します。ルーチンタスクの自動化やセルフサービスの強化によって、担当者は人による対応が求められる複雑な課題に集中できるようになります。 

AIは顧客データを360度で把握できる全体像を提示し、状況に応じた柔軟なサポートを実現します。顧客の不満に対応するのではなく、あらかじめニーズを察知し、解決策を用意しておくことで、 より満足度の高い体験を提供できるようになります。

7.売上の拡大への貢献

AIツールは、カスタマーサービスチームの収益向上にも寄与します。AIによる分析でアップセルやクロスセルの機会を特定し、個別最適された提案が可能になります。また、見込み顧客への働きかけにもAIが活用できるため、担当者はアウトバウンド業務により多くの時間を割くことができます。

さらに、AIによって顧客満足度と継続率が向上すれば、ブランドへのロイヤルティが高まり、 リピート率や顧客生涯価値（LTV）の向上、ネットプロモータースコア（NPS）の改善、紹介を通じた顧客基盤の拡大など、副次的なビジネス成果にもつながります。

8.担当者の満足度と定着率の向上

AIは、担当者の満足度と定着率を高めることで、生産性の向上とコスト削減の両立を可能にします。単調で繰り返しの多い業務をAIが担い、クレーム対応も減ることで、担当者のストレスが軽減され、燃え尽き症候群の防止にもつながります。 

その結果、担当者はよりやりがいのある業務に集中できるようになり、モチベーションや職場の士気も高まります。燃え尽きによる離職が抑えられることで、企業は安定的な人材運用が可能になり、採用・研修コストの削減、業務品質の維持、スキルギャップの解消を実現できます。

どんなチャネルでも対応できる顧客サポートを

テクノロジーの進化は、顧客中心のアプローチをさらに前進させています。顧客がどこにいても、どんなチャネルを使っていても、スムーズにサポートを受けられる環境が求められています。モバイル技術の発展により、サポート担当者は従来のコンタクトセンターにとどまらず、店舗や現場でもリアルタイムデータを活用して顧客を支援できるようになりました。オープンAPIとの連携により、スマートフォンでも顧客データやコミュニケーションツールにアクセスできるようになり、チャネルを問わず効率的なサポートが実現します。

顧客にとっては、ファイナンシャル・プランナーなどの担当者とコールセンターの待ち時間なしでつながれることが大きな利点です。 こうした環境は、よりパーソナルな関係性を築く土台にもなります。さらに、SMSをはじめとしたメッセージングツールなど顧客が好むチャネルでのオムニチャネル対応も可能になるため、 顧客が求める柔軟性とアクセス性を備えたサポート体験を提供できます。

Twilioとともに、AIで進化するサポートチームを構築

AIを取り入れることで、サポートチームはスーパースタッフへと進化し、より高度な顧客対応が可能になります。Twilioのプラットフォームは、AI分析や バーチャルエージェントの活用を支援し、受け身の対応から脱却して、顧客のニーズを先読みしながら期待を超える体験を提供できる体制づくりを後押しします。

Twilio Flexのオムニチャネルエンゲージメントセンターでは、エージェントコパイロット、ConversationRelay、統合プロフィールといったツールを通じて、AIの力をサポートチームに取り入れるための基盤を提供します。 

• エージェントコパイロットは、顧客とのやり取りをAIが分析し、有用なインサイトを提供。担当者が顧客の意図をより深く理解する助けになります。 

• Conversation Relayは、音声AIを活用し、パーソナライズされたセルフサービス体験を実現。リアルタイムの音声認識と音声合成をアプリケーションに統合することで、自然な会話体験を提供します。  

• 統合プロフィールは、チャネルやモバイル・Web、CRM、データウェアハウス上のリアルタイムの行動データを統合し、顧客一人ひとりの360度プロファイルを提供します。別途Segmentアカウントを用意することなく、スムーズなファーストパーティデータの統合が可能です。 

こうした仕組みにより、問い合わせ内容や文脈に応じたスムーズな担当割り当て、対応の引き継ぎ最小化、バーチャルエージェントによる定型業務の対応、そして顧客ごとのニーズに寄り添ったサポートの提供が可能になります。

AIを味方につけたスーパースタッフのチームづくり、Twilio Flexではじめてみませんか？ 詳しくは営業チームまでお気軽にお問い合わせください。