AIは今や現実的に導入できるソリューションです。現に多くの企業がAIをカスタマーサポートのケース管理やチケット管理に導入し、ビジネスプロセスを改善しています。AIは効率性と生産性を高めるため、なくてはならない存在です。
しかしAIにはネガティブな意見もあります。AIが人間に置き換わるのではないかなど、穏やかならぬ言説もメディアを駆け巡っています。覚えておきたい点は「ビジネス視点から重要なステークホルダーは、常に人間」ということです。つまり、AIは人間に取って代わる存在なのではなく、人間を補完するものなのです。
まさにこの論理に則って開発され、構築されているのが、問い合わせ管理システムThinkOwl（シンクオウル）のAI機能です。本エントリでは、ケース管理やチケット管理において、AIを活用すると何ができるかを4つご紹介します。
AIを通してケース管理を改善することで、顧客対応やサポート全体を強化していきましょう。
目次
顧客ケース管理って？
ケース管理またはチケット管理とは、カスタマーサポート部門が顧客から問い合わせを処理する際に必要な一連のプロセスのことです。お客様から入った問い合わせやクレーム一つ一つがケースとして扱われます。それぞれのケースが処理、解決、もしくは他部署へルーティングされていきます。
少し角度を変えると、ケース管理というのは、セキュアな技術、情報、そして豊富なデータで成り立つ、お客様と顧客対応担当者のコラボレーションとも言えるかもしれません。
したがって、ケース管理が適切に実施されれば、顧客体験や顧客満足度を向上させ、最終的には自社ブランドの強化にもつながります。
AI導入で変わるケース管理
顧客対応や顧客サービスの現場では、様々なチャネルを通じて毎日お客様が問い合わせてこられます。顧客からの要請に応えなければいけないというプレッシャーの中で、相当数のケースを管理することは、顧客対応担当者にとってしばしばストレスのもととなります。
この分野にAIを導入するとどうなるでしょうか？
AIは自己学習をすることが可能です。プロセス内にAIを取り込むことで、担当者による対応と決定をAIに学習させられます。
ケース管理という全体的なプロセスにおいて、AIはどんな変化をもたらせるでしょうか？
ThinkOwlに実装されているAI機能を例に取りつつ、AIがもたらす変化を、4つのポイントから見ていきましょう。
1.ケースの自動分類
コールセンターやヘルプデスクにおいて、お客様からの問い合わせやサポート依頼のチケットは、処理内容に応じて分類され、正しい担当者に転送される必要があります。この部分は基本的に手作業か、自社システム内で事前に定義されたルールに沿って自動処理で実行されます。
ただし、分類が正しいかどうかは、ユーザーがその分類に対して共通の認識を持っているかどうかにかかっています。
たとえば「請求」という用語が使われている、請求書などが添付されている場合、その問い合わせには「請求」という分類が適用されるのが正しいという認識を、ユーザー全体が持っているということです。
ThinkOwlのAIがケース管理でできる6つのこと
- 365日24時間対応が可能となるため、問い合わせ処理が迅速に
- 数百のサポートチケットを、「数秒」で「正確」にタグ付け
- 要緊急対応ケースを迅速に検出
- トピック・テーマによるルーティングで、ケースを「適材適所」に割り当て
- ケースの管理に割く時間をセーブし、より重要な業務・タスクにフォーカス
- 反復作業や同じタスクを繰り返す必要なし
2.インテリジェントサジェスト
ケース管理の際、担当者に効果的なサジェストが表示されます。サジェストのリソースは2つです。
- 業務に関連したスマートレスポンス
- 対応内容に関連したナレッジ記事・ファイル
的確に表示されるサジェストにより、担当者が管理の際にどんなタグや情報を付与したら良いか悩む手間が軽減されます。
3.データ抽出
ThinkOwlでは、カスタムフィールドを追加することにより、データ抽出のカスタマイズが可能になります。入力されるデータの統一性を考え、あらかじめ定義されたフォーマットが付属しています。
ThinkOwlのAIは、ケースの問い合わせメッセージや件名から重要なデータを自動的に抽出し、カスタムフィールドに手入力した情報を学習します。やがてこのフィールドには、関連データが自動的に入力されることになります。
4.ケースのルーティング
特定の条件を満たすケースに対しては、マッチングと割り当てのルールが適用されます。各ケースの状況に基づいて、誰がどのようにその問い合わせを処理するかAIが決定し、最適な担当者へルーティングします。
過去に類似のケースを担当したことがある場合は、自動的に該当する担当者へとケースが回されます。
なぜAIで変わるのか？
ThinkOwlは実装されているAIにより「ユーザーが手動でケースを処理するたびに学習を繰り返します」。各担当者やオペレーターが実施しているあらゆる分類を観察し、学習し、それをもとに提案していきます。
ここで注目すべきなのは、すべてAIに任せるというコンセプトではなく、システムを使用している担当者が、より迅速に、効率的に、そして一貫した形でケースを解決できるように「AIがお手伝いをしている」という点です。
ユーザーの過去の決定や行動はイベントとして記録されており、新たなサジェストや提案のための学習データセットとして利用されます。
データ＝金脈！
AIというのは主にデータドリブンです。データがあって初めてAIとして動き出します。よって、データの品質と関連性が、事業性に大きく影響します。
不完全で不正確なデータセットを使っていたのでは、設定目標を達成できなくなる可能性があります。したがって、正しいデータの選択をして初めて、正確な結果を得ることができます。
AI導入後の姿
適切な意思決定を実施するための機械学習には、データセットが欠かせません。そして、質の良いデータ、高い品質のデータを投入するほど、AIがもたらす結果は良くなります。
ThinkOwlのAIは、ケース処理でのプロセスをつぶさに観察し、以下のような問いを考慮しながら学習を続けていきます。
- 問い合わせメッセージに基づいて、ケースがどのように分類されている？
- どのナレッジが顧客対応に使われている？
- 問い合わせメッセージからどんな種類のデータが頻繁に取得されている？
- スマートレスポンスはどのように利用されている？
- どういったユーザーや顧客担当者が特定のタイプのケースを担当するの？
学習を通じ、AIは顧客担当者がケースを開く時点で3つのことを前もって実行してくれます。
- ケースの分類
- 手入力しなければいけないデータの抽出
- 役に立ちそうなナレッジ情報やレスポンス案の提案
最後に
AIが実装されているThinkOwlでケース管理を実施すると、次のような恩恵を受けられます。
- スマートな分類
- 的確なデータ抽出
- 正確なルーティング
結果、効率的なケース処理、処理完了までの時間短縮化、そして顧客体験の向上を促進することができるのです。
ThinkOwlはAIベースのソリューションで、コンタクトセンター、ヘルプデスクなどを中心とした顧客サービスで大いにその力を発揮します。ぜひとも30日間の無料トライアルをお試しください。
