AIと自動化

AIと自動化

インテリジェントで親しみやすいカスタマーサービスを実現

テクノロジーのさらなる活用

AIはあるべきカスタマーサービスの基準を書き換えつつあります。

24時間サポートからチケットを人間より素早くトリアージできるバックエンドシステムまで、多彩なAIテクノロジーは顧客の期待を超える最高のサービスの提供を可能にします。

ただしそれには、正しい戦略に基づいたAIの導入が必要です。インターネット、オンラインチャット、スマートフォン、AIなど、カスタマーサービスを一変させる新しいテクノロジーが登場するたびに、企業は思考パターンやアプローチの見直しを迫られます。素早く新しいトレンドに順応できないと顧客の不満が高まり、最悪の場合は他社に乗り換えられてしまう恐れがあります。

多くのビジネスリーダーは、カスタマーエクスペリエンス強化と収益拡大のためにはAIの導入が不可欠であることを認識しています。このことは、57%もの企業が「来年度のAI予算を25%以上増加させる」と回答していることからも明らかです。一方少なくない企業がロボットの導入以前に、いまあるサポートチームの強みを生かした業務運営という根本的な課題を克服できていません。いまは「問題ないサービス」を提供できていれば良し、と安心していられる時代ではありません。顧客が求めるのは「最高のサービス」です。そしてその高い期待に十分に応えるためのカギがAIにあります

61percentstat

61%もの消費者はいま「たった一度でも不愉快な経験があれば他社に乗り換える」と回答しています。

「たった一度でも不愉快な経験があれば他社に乗り換える」と回答する消費者の割合が61%にものぼる昨今、企業はすぐにでもAI戦略を策定し、顧客に真に求められるサービスを実現する必要があります。このドキュメントでは、消費者、エージェント、ビジネスリーダー、そしてZendeskチームから収集したインサイトを基に、AIを活用したアプローチがいかに顧客満足度を高めてリピーターを増やし、業績向上とカスタマーサービスの競争力強化につながるかを解説します。

「AIが普及するとどんなメリットがあると思いますか?」に対して以下のように回答した消費者の割合

47% 51% 73% 80% 48% 65% 43% 44% 42% 73% 65% 80% 64% 42%
毎日の生活が便利になると思う
48% 52% 71% 76% 49% 62% 48% 50% 39% 67% 60% 77% 60% 46%
同じ作業を何度も繰り返す必要がなくなると思う
48% 50% 76% 77% 48% 58% 43% 47% 41% 74% 70% 78% 60% 41%
企業への問い合わせが早く簡単にできるようになると思う
42% 45% 71% 75% 47% 46% 39% 45% 33% 72% 60% 75% 56% 42%
カスタマーサービスの質が向上すると思う

消費者は、「AIがあればもっと生活は便利になるはず」と考えています。でも本当にそうなっているでしょうか?

消費者は基本的に、AIの導入は企業とのやり取りや利用体験を今までよりもっと便利にしてくれると考えています。

実際、65%の消費者はAIの普及により問い合わせが「早く簡単にできるようになる」と答えており、また64%の消費者は「同じ作業を何度も繰り返す必要がなくなる」と答えています。さらに61%の消費者が、将来企業とのやり取りやサービスの大半が自動化されることを期待しています。

楽観的な見方もあるとはいえ、多くの消費者はAIによるサービスに期待していた理想像と現実のサービス品質との間に大きなギャップを感じています。AIでカスタマーサービスがもっと便利になるとの消費者の期待に反して、しばしば意図せぬ障害が起こり、場合によってはかえって回答を得るのが難しくなっています。実際、60%もの消費者がチャットボットの対応に不満を抱いています。

チャットボットが消費者に不評な理由

47% 55% 66% 45% 47% 60% 49% 53% 55% 64% 55% 46% 56% 52%
ボットからは的確な回答が得られない
44% 46% 53% 47% 44% 46% 48% 44% 46% 50% 46% 45% 47% 51%
人間のエージェントに一から説明し直さなければならず、うんざりする
55% 50% 58% 54% 56% 51% 46% 47% 49% 62% 56% 54% 55% 54%
人間の対応が必要とボットが判断するまでにユーザーが答えなければならない質問が多すぎる
46% 44% 49% 37% 47% 48% 43% 43% 44% 51% 43% 42% 40% 45%
サービス開始時に人間かボットかを選択できないことが不満

こうした不満があるにも関わらず、消費者は今後企業がAIをもっと効果的に活用してくれると期待しています。

簡単な問い合わせならチャットボットを利用すると答えた消費者の数は、前年に比べ13ポイントも上昇しました。企業は絶えずパフォーマンスの向上に取り組んでいます。

50%の企業が、購入履歴や検索履歴に基づいたお勧めの提示にAIを利用

40%の企業が、顧客の好む方法でやり取りするのにAIを利用

39%の企業が、ステータスやアカウントタイプに基づいて有望な顧客に優先的に対応するためにAIを利用

AI and automation in action

Zendeskでサポートを提供する企業は、AIと自動化によりユーザーの待ち時間を減らし、チケット処理能力を向上させています。
40%
40%の企業が、2019年9月から2021年9月までの間に自動化とAIの運用を開始し、初回応答時間の15%以上の削減に成功
53%
2020年から2021年にかけての自動化とAI搭載チャットボットの導入により、チケット処理能力が53%増加
61%
61% - 将来、カスタマーサービスの大半は自動化されると予想する

AIを十分に活用している企業はまだ少数

39%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
37%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
23%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
21%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
21%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
19%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
16%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
52%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
39%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
34%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
32%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
27%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
25%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
26%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
56%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
43%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
37%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
36%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
31%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
29%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
29%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
52%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
41%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
38%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
37%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
32%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
28%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
26%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
45%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
42%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
29%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
27%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
23%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
24%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
26%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
46%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
46%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
28%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
28%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
24%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
26%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
26%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
40%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
35%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
29%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
25%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
20%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
20%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
21%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
42%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
34%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
28%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
28%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
24%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
22%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
22%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
70%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
54%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
43%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
34%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
34%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
26%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
33%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
52%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
42%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
37%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
30%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
28%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
19%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
24%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
58%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
40%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
29%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
35%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
30%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
34%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
26%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業
50%
利用履歴に基づいたお勧めの提示にボットを使用する企業
44%
顧客の好む方法でやり取りするのにAIを使用する企業
39%
有人チャットとチャットボットを両方使用している企業
32%
エージェントのワークフロー支援にボットを使用する企業
24%
セルフサービスリソースの提示にボットを使用する企業
28%
部門をまたいだワークフローの実現にボットを使用する企業
22%
有人対応を必要としない自動チャットボットを使用する企業

優れた戦略は大きな予算に勝る

企業のAI投資は増えてはいるものの、計画や導入に際しての課題は多く、状況は楽観的とはいえません。

事実57%もの企業が、場当たり的なAI戦略をとっているかもしれないと自覚しています。一方、自社のチームは最新AI機能をよく理解していると回答した企業は全体のたった半数です。つまり、多くの企業がAIの利用について明確な知識も戦略も持っていないのです。

AIのメリットとデメリットを本当に理解していない表面的なアプローチでは誰のメリットにもならない中途半端なサービスしか実現できません。チャットボットは、その強みを生かしてスマートに運用すれば頼もしく強力なパートナーになりえます。

「リーダーは人間の代わりにボットを使えばいいと考えていますが、それではうまくいきません」とZendeskの製品・CRMアプリケーション担当上級副社長であるJon Anianoは述べています。「AIをうまく活用している企業は、最高の体験を提供する方法について考えています。その中で、人間にはないAIの長所について検討し始めています。」

顧客事例 定形型サポートとリーダーシップ

コロナ禍で新たにチャットボットを導入したTile社のサポートチームは、チャットボットの効果を活かしてこれまでとは比べものにならない大量のチケットに対応できるようになりました。

顧客がチャットボットを利用したいのはこんな時

問題解決のヒントになるリンクや情報が欲しいとき

簡単な質問への答えを手軽に見つけたいとき

営業時間外に問題への回答やサポートが欲しい時

チャットボットの可能性を見出す企業

46%
大幅なコスト削減を実現
46%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
44%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
45%
より人間に近くなってきている
41%
顧客が何をしたいのかの予測
35%
有人対応とのギャップ解消
65%
大幅なコスト削減を実現
64%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
62%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
58%
より人間に近くなってきている
58%
顧客が何をしたいのかの予測
50%
有人対応とのギャップ解消
66%
大幅なコスト削減を実現
65%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
59%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
58%
より人間に近くなってきている
58%
顧客が何をしたいのかの予測
49%
有人対応とのギャップ解消
63%
大幅なコスト削減を実現
66%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
63%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
61%
より人間に近くなってきている
58%
顧客が何をしたいのかの予測
49%
有人対応とのギャップ解消
55%
大幅なコスト削減を実現
56%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
48%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
52%
より人間に近くなってきている
50%
顧客が何をしたいのかの予測
41%
有人対応とのギャップ解消
54%
大幅なコスト削減を実現
58%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
51%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
47%
より人間に近くなってきている
45%
顧客が何をしたいのかの予測
45%
有人対応とのギャップ解消
54%
大幅なコスト削減を実現
55%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
53%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
52%
より人間に近くなってきている
47%
顧客が何をしたいのかの予測
49%
有人対応とのギャップ解消
54%
大幅なコスト削減を実現
54%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
52%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
49%
より人間に近くなってきている
50%
顧客が何をしたいのかの予測
41%
有人対応とのギャップ解消
80%
大幅なコスト削減を実現
75%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
62%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
61%
より人間に近くなってきている
61%
顧客が何をしたいのかの予測
45%
有人対応とのギャップ解消
66%
大幅なコスト削減を実現
65%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
66%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
61%
より人間に近くなってきている
56%
顧客が何をしたいのかの予測
51%
有人対応とのギャップ解消
63%
大幅なコスト削減を実現
64%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
58%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
55%
より人間に近くなってきている
53%
顧客が何をしたいのかの予測
46%
有人対応とのギャップ解消
59%
大幅なコスト削減を実現
61%
最も適したチャンネルへの顧客の誘導
52%
複数のチャネルをまたいだシームレスな対応
47%
より人間に近くなってきている
48%
顧客が何をしたいのかの予測
40%
有人対応とのギャップ解消
方法論 調査実施方法

このレポートに使用されているデータは3つの情報源に基づいています:世界各地で行われた2種類のアンケート調査(3,500人の一般消費者を対象とした調査と4,600人のビジネスパーソンを対象とした調査)の結果に、97,500社のZendeskベンチマークの製品利用データを合わせた3種類の情報源により構成されています。

スマートなAI運用アプローチを実現するには

優れたカスタマーサービスを提供できるかはビジネスの成否を左右します。そのため企業は誰にとってもプラスになるスマートなAI戦略を構築する必要があります。

有人対応が必要な問題はすみやかに人間のエージェントに引き継ぐことが肝心です。「そのような問題にチャットボットのみで対応しようとすると、カスタマーエクスペリエンスは最悪なものとなります」と、Aniano氏は語ります。逆もまたしかりで、エージェントは、チケットのトリアージ、パスワードリセット、ユーザー名や注文ステータスの確認といった単純な対応に貴重な時間を割くべきではありません。

AIを活かして優れたカスタマーサービス戦略を構築するためのヒント:

カスタマーサービスにおけるもっとも大きな課題は何かを発生件数に基づいて特定たとえばセルフサービスの問い合わせ件数や、カスタマーサービス担当者が処理するチケット件数などを見てみましょう。小規模企業の場合は、最も発生件数が多い問題10個に優先して取り組みましょう。一方大企業の場合はまず管理しやすいエリアや事業部門に絞って対応します。

課題を検討し

  1. 人間による対応が必要、
  2. 完全に自動化可能、
  3. 両方の組み合わせが必要、に分類します。

対応を100%自動化できる問題については、AIや自動化の導入により現在の有人対応より優れたエクスペリエンスを実現できるかどうかを検討するたとえば、エージェントのワークフローやプロセスの合理化や強化も「より優れたエクスペリエンスの実現」に含まれるでしょう。

対応の完全な自動化が可能で、かつ解決によりコスト削減やアップセルなどの具体的な収益上のメリットが期待できる問題に優先して取り組みましょう。

基本的な戦略の形ができたら、AI導入による直接的なメリットはなくても完全な自動化により全般的なエクスペリエンスの向上が期待できる残りの問題への対応を検討します。

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より人間味のあるカスタマーサービスを目指して
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