コールセンターのオペレーターの応対をAIで支援

お客さまからSaaS対応している弊社のコールセンター向けAI人工知能『コーチングエンジンⓇシステム』の応対支援画面について説明が欲しいとご要望を頂きましたので、今回改めて説明させて頂きます。

名称　シナリオ候補

機能説明

A) 応対に用いる全てのシナリオに対して、事前にコンプライアンス適合のチェックを実施できます
B) AIコーチングエンジンⓇシステムが、応対中の会話運びの文脈を識別して推奨シナリオを表示します。
C) オペレーターが、表示されたシナリオをクリックすると、文脈に沿ったシナリオを次々と表示して会話運びをサポートします。
D) 会話運びの分岐点で、お客さまを満足させているシナリオ順に候補を表示します
E) 更に、終話時に応対中に辿った文脈の要約を表示します
F) 応対に係る①お客さま、②オペレーター、③シナリオの出来栄えに係る全ての振舞いデータを蓄積いたします

想定場面

A) 応募者の中から優秀な人材を採用したい時
B) 採用後の教育期間を短縮したい時
C) 全てのお客さまとの応対品質の底上げを図り、満足度を高めたい時
D) 応対中にお客さま自身が意思を伝達する言葉を探し始めたら「・・・・こんな事をお考えですか??」とお客さまに寄り添う応対が必要な時
E) 応対時に於ける主導権の切り替えが必要な時
F) トラブルやクレームを含め呼量を削減したい時
G) 平均処理時間(AHT)を短縮したい時
H) 応対履歴の品質ばらつきを無くしたい時
I) 応答率や放棄率を改善したい時
J) オペレーターの独り立ちを早めたい時
K) 定着率を高めたい時

メリット

A) AIシナリオを用いて応対すれば、既存システムが求めているデータの更新のために、一つ一つ話はじめや説明を考える必要が無くなり、関連する学習や暗記も不要になります
B) シナリオの選択次第で、応対の主導権の切り替えが出来るようになります
C) お客さまは、満足度が高まるため応対に不要なプレッシャーを掛ける必要がなくなります
D) オペレーターが受ける不安やストレスが軽減されます
E) オペレーターの成長に見合ったシナリオを用いて応対に望めます
F) 応対中に会話運びが途切れて、戸惑い無言になることの防止が出来ます
G) 全ての応対の会話運びをサポートするため、地図や資料の参照も出来ます
H) 本AIと既存の他システムと連係させれば、自動読み込み自動反映が出来ます(オプション)

効果

A) 全てのセンター長が、コンプライアンスに適合しているシナリオを使った応対は安心できると回答しています
B) 全ての採用教育担当者は、業務マニュアル暗記が不要になったと回答しています
C) 9割のオペレーターが、各自のレベルに適応した会話運びのシナリオは役立ち安心して応対に望める。更にSVにヘルプを求めなくなったと回答しています
D) 全てのQAとSVは平均処理時間(AHT)が短縮され、応対履歴の品質が高まったと回答しています

名称　もどる

機能説明

A) 応対中の会話運びの中でお客さまとの認識のずれを修正したい時
B) クリックした数だけ、進んできた会話運びを遡ります
C) もどるボタンをクリックすると、応対の会話運びの進め方に問題が有ったと学習し、このシナリオの表示順位を下げます
D) 応対状況の管理モニタ画面でもどるボタンのクリックが多い応対を『不調』と表示します

想定場面

A) 応対中に認識のずれが生じた時で修正が必要になった時

メリット

A) 誤認識させやすいシナリオの中から聴き方、伝え方、考え方を特定して、改善に役立てられます

効果

A) 9割のオペレーターが会話運びの軌道修正に役立つと回答しています
B) 9割の改善担当者は、会話運びを遡る分析で問題点の特定が出来たと回答しています

名称　対話の進捗

機能説明

A) お客さまから獲得した納得や満足の進み具合を動的に表示します

想定場面

A) お客さまから獲得した納得や満足の進捗を確認する時

メリット

A) お客さまとの応対を前半、中盤、後半と分けてメリハリの使い分けが出来ます
B) 納得や満足して頂いている進捗が見えるためモチベーションが高まります

効果

A) 8割のオペレーターは、お客さまから獲得した納得や満足の進捗が分かる事はモチベーションの維持に関係すると回答しています
B) 9割のオペレーターは、対話の進捗は必要と回答しています

名称　履歴

機能説明

A) お客さまとの応対履歴を時系列に表示します

想定場面

A) 応対に使用したシナリオの流れを遡る時

メリット

A) 複数回のお問い合わせでも、応対内容をシナリオの流れで確認できます
B) 言った言わない問題時に意思疎通の振り返りが出来ます

効果

A) 8割のオペレーターが履歴を確認しています
B) 履歴を確認したオペレーターの9割が効果を感じています

名称　シナリオ

機能説明

A) 応対業務に用いているスクリプト番号を表示します
スクリプトとは、応対を構成するシナリオを繋げ束ねた業務ナレッジです

想定場面

A) 応対に使用しているスクリプトの適合性の確認に使用できます

メリット

A) 季節の変化やイベントキャンペーンごとに用意したスクリプトを識別できます

効果

A) 全てのセンター長とQA、SVは、季節ごとのイベントに対応するスクリプトを使いまわせて便利だと回答しています
B) 全てのQAとSVは、前回使用した学習実績がスクリプトにそのまま残っていて、都度対応していた初期設定が不要になったと回答しています

名称　オペレーター情報　ID

機能説明

A) ログインに入力したIDを表示
B) オペレーター情報　IDは、ログイン中の全ての応対履歴に残ります

想定場面

A) ログインしたIDの確認が出来ます
B) 動作確認などでは、ログインしたIDを確認する事が出来ます

メリット

A) 登録間違えを見つける事が出来ます

効果

A) データ登録担当者の8割が、登録間違えを見つけられると回答しています

名称　オペレーター名

機能説明

A) オペレーター情報　IDに登録されているオペレーター名を表示します
B) オペレーター名は、ログイン中の全ての応対履歴に残ります

想定場面

A) AI『コーチングエンジンⓇシステム』にログインしている名称を確認する時
B) オペレーター情報　IDを使い分けているオペレーターが意図した名称でログインしているのか確認する時

メリット

A) 登録間違えを見つける事が出来ます

効果

A) データ登録担当者の8割が、登録間違えを見つけられると回答しています

名称　オプション表示

機能説明

A) 応対の好不調をモニタリングしている管理者から受け取る応援メッセージを表示します
応援メッセージは、オペレーターを潰さない効果が高かった実績メッセージを指します

想定場面

A) 応対の好不調をモニタしている管理画面から応援アドバイスが必要とアラートになり、SVなどが応援メッセージを送信した時
B) 応対中に聴き方、伝え方、考え方の選択に迷ってQAやSVに応援要請する時(オプション)

メリット

A) 応対でお客さまの納得が獲得できているか否か好不調を基にモニタリングをしている管理画面にアラートが表示されるため、支援するQAやSVも支援の優先順位をつけやすくなります
B) 不調時に困っているオペレーターに対して、応援事例から選択できるためどんなアドバイスが適しているかを一から考えなくてよくなります

効果

A) 9割の応対に臨むオペレーターは、QAやSVから届く応援メッセージは、その後の応対に役立つと回答しています
B) 8割のQAやSVは、応援するオペレーターの横まで移動しなくてよいので、一件ずつの対応の時短に繋がり、リモートでも対応できそうと回答しています
C) 9割のQAやSVは、AIが学習した応援メッセージを選択できるので、短時間で効果的な応援が出来ると回答しています
D) 8割の応対に臨むオペレーターは、QAやSVから届く応援メッセージは、やる気が出ると回答しています

名称　検索

機能説明

A) シナリオを格納しているデータベースから、一致する検索結果を効果が高い順に表示します

想定場面

A) 応対中の会話運びの文脈に合うシナリオが無い時
B) お客さまの話題が、新しくなった時

メリット

A) コールセンター全体のシナリオデータベースから検索されるため「分からなかった」が無くなります

効果

A) 9割のQAやSVは、センター全体の中で前例が有れば必ずお客さまに満足していただく事が出来ると回答しています

名称　待機

機能説明

A) 直前まで応対していたデータを保存します
B) 次の電話に応答するまで間の受け待ちモードに遷移します

想定場面

A) 直前の応対が終わり、次のお客さまとの応対を待機する時
B) 直前の応対内容をモニタ画面からリセットする時

メリット

A) 応対中にデータ保存作業が必要ありません
B) お客さまの個人情報などがモニタ画面から消えるため、個人情報の保護に繋がります

効果

A) 9割のオペレーターは、応対の途中でデータの保存作業が無く忘れ防止にもなって便利と回答しています
B) 8割のオペレーターは、応対に係る表示がリセットされることで、気持ちもリセットできると回答しています

名称　終了

機能説明

A) AIコーチングエンジンⓇシステムからログアウトします
B) 直前までの応対データを保存します

想定場面

A) 勤務当日のシフトからはずれる時
B) 未使用ライセンス数を増やす時

メリット

A) オペレーターのシフト勤務に合わせたライセンス数の枠で応対業務を運営する事が出来ます
B) 次のシフトのオペレーターは着台する席にとらわれずに空いている席でスタンバイ出来ます

効果

A) 9割のオペレーターは、データの保存作業が無く簡単と回答しています
B) 全てのQA、SV、オペレーターはシフトの交代で時間的な無駄が無くせると回答しています

名称　応対メモ・改善要望

機能説明

A) 応対中に気が付いたひらめきのメモをシナリオに添付します
B) 誤解されやすいシナリオ等を見つけた時、推進チームに対して該当するシナリオに改善要望を添付します
C) メモは、定型文と自由記入を選択できます
D) メモに緊急対応が必要などの重要度を付けられます

想定場面

A) 応対中に気が付いたひらめきを、リアルタイムで該当するシナリオに張り付けるメモを選択できます
B) 応対中に気が付いた他部門への依頼や質問を該当シナリオにメモを取る事が出来ます

メリット

A) 応対中の気づきやひらめきは、応対が進むと忘れてしまうため、リアルタイムで該当シナリオにメモを残せます
B) お客さまの満足度を高め、オペレーターが受けるストレスを逓減してくれる応対ノウハウを蓄積しながら磨いていくヒントを集められます

効果

A) 8割のオペレーターが、応対メモ・改善要望でメモを残せば、応対時の内容とシナリオのマッチング率が改善されると回答しています
B) 9割のオペレーターは、応対時のマッチング率が高まるのなら応対メモ・改善要望を積極的に使いたいと回答しています

今回は、お客さまから頂いたコールセンターの応対支援向けAI人工知能『コーチングエンジンⓇシステム』の中でも、直接オペレーターの方が応対に用いる支援画面について、説明させて頂きました。

この説明では、分かり辛いところも有ると思います。

クラウドにAI人工知能『コーチングエンジンⓇシステム』を構築済みですので、是非デモを見て、操作して実際の応対に使えるかどうか吟味してみてください。

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