AI(人工知能)とはartificial intelligenceの略称で、コンピューターで人間のような知能を実現しようという試み、またはその基礎技術のことを指します。
インターネットの検索エンジン(一問一答式の電子辞書タイプ)や翻訳、自動車・工業機械の制御などの分野でAI(人工知能)の導入や応用事例が毎日メディアで紹介されています。
また、AI(人工知能)の自律的に学習していく機能が飛躍的に向上したことにより、企画業務やマーケティングなどのクリエイティブな職場など、さまざまシーンでの活躍が目立つようになりました。
更に、AI(人工知能)は人間とのコミュニケーション能力も実用レベルに向上してきたことから、チャットでのカスタマーサポートや、コールセンターの電話応対業務での活用にも期待が集まっているテクノロジーです。

新人育成の手間や個人ごとのバランスを改善
AI(人工知能)が提供出来るサービスの一つは、コールセンターの顧客対応を担うオペレーターの業務サポートです。
これまでコールセンター業界では、業務に必要となる膨大な業務知識を習得させるために新規採用者向けに約3か月の教育研修を実施してきました。
約3か月と云う長い期間を掛けても、実際の顧客との応対場面の経験不足からくるクレームなどの応対結果に生じるアンバランスさが問題として挙げられています。
加えて、この問題をクリアするための教育育成コストは、1人当たりに1か月間教える費用は約100万円。
1人3か月の間、手塩にかけて育成しますから企業は1人当たり300万円を投資します。
新規採用が5名居たら1,500万円の投資です。

そもそも顧客がコールセンターに問合せしてくる背景(コールリーズン)に最適な回答を用意するのは、ベテランのオペレーターでも難しいケースがあります。
理由は、顧客が見ている状況や把握している言葉で伝えてくるため、応対のプロフェッショナルであるオペレーターでも何のことを伝えたいのか意図を理解するのに時間が掛かる時が有ります。
更に、新規採用者など経験や業務知識や応対スキルに乏しいオペレーターであれば、求められている情報の趣旨の理解や正確な回答、そして対応スピードを維持するのはさらに困難です。
今、AI(人工知能)は、こうした人材育成に係る問題への解決策として注目されています。
今までの検索エンジンタイプのAI(人工知能)の一問一答方式とは異なり、応対の文脈で何時も正確な判断を迅速に下す弊社のAI(人工知能)コーチングエンジンⓇが常にオペレーターに寄り添うサポートをすることで、ベテランの対応はさらに確かなものに、新人オペレーターの対応はベテランと遜色ないレベルに達します。
オペレーターの回答スピード、回答の正確性の向上が実現されれば、顧客満足度は大幅な向上が期待できます。

また、顧客はFAQ( Frequently Asked Question/フリークエントリーアスクドクエスチョン)を検索しても自己解決できないから、わざわざコールセンターに問合せしてくるのです。
もしコールセンターで問題が解決出来なければ、顧客は確実に離反して行きます。
それだけコールセンターはビジネスにとって顧客をつなぎ留め満足させる最後の砦になっています。
AI(人工知能)をコールセンターの応対のサポートで活用したデータをFAQに反映させれば、顧客はFAQから欲しい回答を今より少ない労力で探し出せるようになります。
その結果コールセンターに寄せられるお問合せ件数を減らせることになります。
それでもコールセンターにお問合せしてくる顧客に対して、解決したい問題の意図を的確に判断し、解決するための選択肢をAI(人工知能)からサポートを受けて、オペレーターは対話そのものに集中して顧客が離反しないように全力でサポートする必要が有ります。
特に、比較的経験の浅いオペレーターは、膨大な業務知識の活用に精一杯です。
こんな状況下でも言葉遣いや謝辞、明るい受け答えなど、対応品質を意識して業務を行う事が当たり前として要求されているため、離反しそうな顧客への応対に集中して全力でサポートしています。
貴社で応対しているオペレーターは多くを語りませんが、毎日とても忍耐強く頑張っている立派な方々です。しかし、今までのように忍耐など精神論で何が何でも頑張れ!!と掛け声をかけ続けても有効な手段とはならないでしょう。
AI(人工知能)は、何度も成功体験や失敗体験を繰り返し学習する事でこの要求に応えられるようになります。
これからはAI(人工知能)によるナレッジなどの支援を活用し、経験の少ないオペレーターでもベテランオペレーターのような余裕のある対応の実現が比較的短い期間でできるようになります。
当然、新規採用者への投資しも削減が期待できます。
また、AI(人工知能)が対応をサポートすることによるオペレーターのストレス軽減効果も注目されています。
上述したような、コールセンター内で要求される対応スピード、回答の正確性、顧客からのクレームへの対応などがそうしたストレスの要因です。
オペレーターは業務上の対応負荷で大きなストレスを感じることも多く、離職率は驚異の約9割と云う高さが指摘され、この状況を世に問う本も出版されています。
今、AI(人工知能)のサポートにより、業務上の精神的負荷が軽減されれば、コールセンターにおいて慢性的な課題となっていた高い離職率の改善が期待されています。
顧客満足度の向上やオペレーターの負担軽減以外にも、AI(人工知能)は顧客と向き合い応対するオペレーターの判断の癖や振舞いをデータとして残し、得意分野やつまずくテーマなどが把握でき最適な人員の評価及び再教育が出来るようになります。
更に、今まで特定のスーパーバイザーなどの管理者が行ってきた属人的な直感に頼る人材の評価に公平性が担保できるようになります。
そのためコールセンターにAI(人工知能)コーチングエンジンⓇを導入するメリットは平均処理時間(AHT/ Average Handling Time)の短縮や、ワークフォース・マネジメント(WFM/Workforce Management)の最適化など、コールセンター全体の生産性に与える影響も非常に大きなものになります。

同じ間違えを繰り返さない組織づくり
更に、AI(人工知能)の導入によってもたらされる大きな恩恵のひとつが、対応時間の短縮です。
AI(人工知能)によって対話の内容を文脈として汲み取り問われている対象の絞り込みが的確で、回答するための選択肢に間違えは有りません。
AI(人工知能)のサポートにより最適なナレッジがオペレーターに提示されることから、今までのように何を問われているのか顧客の意図が分からず、何度も資料を検索し「恐れ入りますが、もう一度お尋ねします。・・・・・・。」と云った同じ作業を繰り返す応対からオペレーターを開放するため対応時間は大きく短縮されます。
コールセンター全体で考えると、その効果は絶大です。
コールセンターの規模が大きくなればなるほど、その効果は大きくなり、もはやコールセンターにAI(人工知能)を導入しない選択肢はないでしょう。
AI(人工知能)のサポートにより平均通話時間(ATT/Average Talk Time)が短縮され、平均処理時間(ACW/After Call Work)などの事務処理も簡略化が図れるため、全体の平均処理時間を大幅に削減することができます。
また、平均処理時間の短縮によりセンター全体で効率化が図れるため、サービスレベルや稼働率の向上にも期待が持てます。
多くのお問合せにも、これまで通りのオペレーター人数で対応できるようになるため、新たな採用に業務時間を奪われるとこから解放されます。
AI(人工知能)の活用による恩恵は、予想コール数に対する適切なスキルベースの人員の把握がこれまで以上に容易になるため、お問合せ内容を基にルーティングするGenesys社の CTI(Computer Telephony Integration)などを既に導入している場合は、AI(人工知能)とのシステム連係で特に高い効果が期待できます。
もし既にWFMを導入していたが余り効果が実感できないような場合でも、AI(人工知能)とのシステム連係はWFMの精度向上にも貢献してくれます。
コール数の多いコールセンターでは、人員の育成やシフト管理は、とても重要であり大変です。
AI(人工知能)の導入による効果は、いままで人員のシフトをエクセルで作成していたスーパーバイザーに、能動的に活動できる時間を割り当てられるぐらい大きいと考えられています。
AI(人工知能)の導入後、個別の回答集の作成時間削減や聞き直し作業の削減などから、生産性の向上に成功したコールセンターの例は少なくありません。

AI(人工知能)なら顧客が伝えてくる意図を文脈から割り出し、関連するナレッジやFAQを表示します。
AI(人工知能)の自律的な支援によって、オペレーターの負担は大幅に軽減されます。
コールセンターのオペレーターは電話による対応を行いながら同時にキーボードを操作し、適切なナレッジを見つけるのが、これまでのコールセンターにおけるオペレーターの一般的な業務スタイルでした。
顧客の意図を正確に汲み取りながらキーボード操作を行うためには、慣れと経験を要します。
複雑な状況説明や、場面が早く移り変わる場面や、高ぶる感情を一方的に押し付けてくる威圧的な顧客の応対を行う場面では、キーボード操作が散漫になってしまうことも少なくありません。
この様な場合、百戦錬磨のベテランオペレーターでも心の動揺により細かなミスによって意図しないナレッジを開いてしまえば、対応時間の超過や誤案内につながります。
でもこれからは、AI(人工知能)によるサポートがあれば、オペレーターはそうした検索操作の繰り返しによる煩雑な負荷から解放されます。
ベテランオペレーターでも、このサポートによる恩恵は大きなものです。
また、3.9倍と高止まりしている有効求人倍率で近年まれにみる採用難の状況下に於いて、新規採用のオペレーターには最低限のキーボード操作スキルしか要求しないなど、採用条件の緩和を試す事が出来ます。
AI(人工知能)自身に搭載された学習機能の向上から、オペレーターの業務支援技術は近年で飛躍的に進歩しました。
弊社が考える正しいAI(人工知能)の使い方は、顧客の意図の割り出しやご案内の内容の抽出と提案をAI(人工知能)が担い、ヒトであるオペレーターが最終的な意思決定を担います。
細かな言葉の選択や気遣いによる感情表現など、ヒトでなければ困難な業務をオペレーターが担当するといったような、AI(人工知能)とオペレーターによる業務の棲み分けのルール化が必要となります。

コールセンターを成長のエンジンとして再定義
AI(人工知能)のサポートによるコールセンター業務の効率化、サービスの品質の向上に期待が集まっています。
今後は、AI(人工知能)を手段としてさらに活用し、さらに高度なカスタマーサポートの探求が始まっています。
そしてAI(人工知能)を実装するコールセンターは、効率化と生産性向上だけではなく売上げ拡大や、新製品開発、そして新市場開拓など、さらに貴社にとって役立つ情報を提供していく事でしょう。
その結果、オペレーターの業務範囲も広がっていくことが予想されます。

いくつかの企業は既に、AI(人工知能)との連携を強めた未来のオペレーターの地位や役割を見直し、より総合的な顧客対応を行う「コンシェルジュ」と再定義して、カスタマーサポートの拡大に着手しています。
AI(人工知能)の可能性を理解し、他社よりも早くコールセンターの業務に積極的に取り入れていく姿勢が重要です。

お問合せは、ここをクリック。

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