顧客との全会話を分析しCXにフィードバック
──では、FAQサイトやチャットbotなど、デジタルによるCXの提供の場面において、最適な仕組みを作るための手順やコツについてお聞かせください。
ポイントはさまざまありますが、もっとも重要なのは「顧客とのやり取りをすべてチェックすること」です。基本的にコールセンターでは、お客様との会話をすべて音声で録音し、保存しています。しかし、そのすべてをチェックするのが難しいことは想像できるでしょう。またチャットbotについては、そもそもデータすら取得していないところのほうが多いです。
そうなると生じてくるのが属人的なサンプリングです。お客様との会話の中でとくに印象に残ったこと、褒められたこと怒られたことなどをピックアップし、それをもとに「こういう傾向がある」と結論づけてしまう。しかし実際には、氷山の一角を触って全体を想像するようなもので、必ずしも見出した答えは実態と合っていないことがほとんどです。
コンタクトセンターの会話はもちろん、チャットbotなどのやり取りも含めたすべてのデータを分析するには、大きくふたつのテクノロジーが関与してきます。ひとつは、音声データなど非構造化データの構造化で、これはナイスが長年提供し実績もある通話録音・音声分析ソリューションが該当します。そしてもうひとつが、CXiの中核のCX専用AIである「Enlighten AI」です。Enlighten AIは、会話データに基づき「顧客満足度」や「従業員の緊張度」などのソフトスキルまで分析し、スコア化できます。CXに特化して分析がテンプレート化されているため、レポート化も容易です。
さらに「Enlighten AI」は、会話の変遷である「スクリプト」を可視化し、そのスクリプトの満足度や成約率の高さを測定・判断した上で、その点数が高いスクリプトをAIに覚えさせていくことができます。つまり、教科書的に順を追って説明するスクリプトで新入社員が学び、それをトライアルアンドエラーするうちに最適化する。それをAIが膨大なデータをもとに実践するというわけです。
さらに多くの対話型AIが、お客様の問いに答えるという“受け身”であるのに対し、「Enlighten AI」はプロアクティブな会話、たとえば関連する問いについての確認や、問題が解決した後の提案なども行えるようになることも、技術的に優れている点だと思います。
──このスクリプトの最適化は、チャットボットやFAQサイトなどのセルフサービスだけでなく、有人サービスにも活用できそうですね。
まさにそのとおりで、営業担当者のリアルな会話自体を取り込んで分析したいと考える企業もいます。実際、不動産や住宅展示場、レストラン情報のウェブサービスなどで「勝ちパターン」を見出すために活用されています。さらに見出したスクリプトの出し先も、たとえばTikTokのようなSNSを活用するなど、さまざまなトライアルがなされています。チャネルごとに求められるCXの種類も内容も、トーンアンドマナーも異なるため、試行錯誤しながらさまざまなチャネルでトライされていますよ。
有人サービスについての最適化では、もっとも進んでいるのは通販事業者で、コールセンターで最適なスクリプトを見出し、オペレーター間で共有することによって、全体のベースアップを図るというのは定番になっています。以前は、優秀者を表彰などしていましたが、今はそこから一歩進んで、リアルタイムでゲーミフィケーション的に褒め合ったり協力し合ったり、また満足度などの推移や順位をダッシュボードで随時見るといった使われかたも増えてきました。
