5顧客体験の測定を改善するための人工知能の使用

公開: 2021-06-16

カスタマーエクスペリエンスは、ブランドの成長に重要な役割を果たします。 そのため、優れたエクスペリエンスを提供するだけでなく、本当に顧客に十分に対応できるかどうかを理解することが不可欠です。 ここで、人工知能を使用してカスタマーエクスペリエンスの測定を向上させることができます。

しかし、なぜ顧客体験がそれほど重要なのでしょうか。

消費者の84％近くが、すばらしい体験により多くのお金を費やすために自分たちの邪魔にならない、と言っています。 したがって、顧客体験の向上は売上と収益の増加につながると言っても過言ではありません。

カスタマーエクスペリエンスの測定

喜んで経由の画像

しかし、顧客体験を向上させるには、そもそも自分がどこに立っているかを知る必要があります。 このためには、カスタマーエクスペリエンスの測定を行うことが重要です。 人工知能（AI）は、さまざまなマーケティング活動の自動化と高速化に大きな役割を果たしており、このプロセスの改善にも役立ちます。

それでは、人工知能を使用してカスタマーエクスペリエンスの測定を改善する方法を見てみましょう。

人工知能を使用してカスタマーエクスペリエンスの測定を改善する方法

人工知能を使用してカスタマーエクスペリエンスの測定を改善するさまざまな方法を次に示します。

1.顧客のフィードバックを分析する

カスタマーエクスペリエンスの観点から自分がどこに立っているかを真に理解するには、カスタマーフィードバックを収集して分析することが不可欠です。 ここでのアイデアは、顧客自身から顧客体験についてすべて聞くことです。

これは、カスタマーエクスペリエンスの特定の側面で優れている、または遅れている場所を理解するための最良のモードです。 したがって、エクスペリエンスを向上させるためにどのような変更を実装する必要があるかを理解できます。 これにより、eコマースや実店舗でのビジネスの売り上げを伸ばすことができます。

では、人工知能はこれをどのように助けることができますか？

顧客からのフィードバックの収集は簡単かもしれません。 ただし、フィードバックの分析には、特に多くの顧客がいる場合は、多くの時間と労力がかかる可能性があります。 個別のフィードバックを手動で確認してから、その非構造化データを分析する必要があります。

ただし、AIはこの測定プロセスを高速化できます。 テキスト分析プラットフォームを使用すると、顧客からの大量のフィードバックデータをシームレスに分析できます。 この迅速な分析は、カスタマーエクスペリエンス戦略を改善するために活用できる貴重な洞察を引き出すのに役立ちます。

2.チャットボットとライブチャットを活用する

人工知能が顧客体験の測定を収集、分析、改善するのに役立つもう1つの方法は、チャットボットとライブチャットを使用することです。

AIを利用したチャットボットを使用すると、顧客とリアルタイムで会話できます。 これらのチャットボットは、機械学習と自然言語処理の力を利用して、顧客からの質問を理解し、それに答えることができます。

そのうえ？

チャットボットとは別に、チャットボットが顧客からの質問に答えられない場合に備えて、ライブチャットプラットフォームを使用してカスタマーサービスを提供する必要があります。

しかし、ここでは、カスタマーエクスペリエンスの測定はどのように行われるのでしょうか。

顧客がチャットボットまたはカスタマーサポート担当者とチャットするとき、彼らは彼らに相互作用を評価するように頼むことができます。 収集されたフィードバックデータは、人工知能ベースのツールで分析できるため、質問にどれだけうまく対応できたかを理解するのに役立ちます。

3.顧客の感情を理解する

カスタマーエクスペリエンスを理解するには、彼らの感情についても理解することが重要です。 彼らがあなたのブランドのサービスに満足しているかどうかを知るために、あなたは彼らを理解して予測する必要があります。

最近まで、これを行う簡単な方法はありませんでした。 あなたは彼らの感情についてあなたに話す顧客に頼らなければなりませんでした、そしてそのような例は残念ながら多くはありません。

ただし、人工知能の出現により、複数のチャネルから顧客の感情を検出することが可能になりました。

たとえば、人工知能ツールは、顧客が送信したメッセージや顧客サポートチームとの会話に基づいて、顧客の感情をシームレスに検出できます。

感情AIツールは、顧客の声のトーンとピッチを観察することで、感情的な信号を拾うことができます。 また、顧客が書いたテキストを分析して、顧客が幸せ、悲しみ、ストレス、怒りなどを感じているかどうかを理解することもできます。

そのうえ？

顧客のビデオを持っている場合でも、これらのツールは、ボディランゲージや顔の表情の変化などを使用して顧客の感情を識別できます。

この分析はすべて、カスタマーエクスペリエンスに関してパフォーマンスがどの程度優れているかを特定するのに役立ちます。

たとえば、人気のある筆記具であるGrammarlyは、書かれたテキストの感情を認識できます。 これは、カスタマーエクスペリエンスをよりよく理解するのに役立ち、それに応じてそれを改善するための措置を講じることができます。

カスタマーエクスペリエンスの測定

Grammarly経由の画像

4.音声分析

ほとんどのコールセンターの記録は、後の段階で確認するためにトランスクリプトに変換されます。 ただし、トランスクリプトが識別に役立たないことの1つは、会話の各ポイントでの顧客の感情です。

顧客が声を上げたのか、怒った口調を持ったのか、悲しみを感じたのか、それともあなたのサービスに大喜びしたのかはわかりません。 トランスクリプトはこれらのことをあなたに伝えることができず、顧客体験に関しては、これらはすべてあなたが見逃してはならない重要な手がかりです。

これらの手がかりはすべて、顧客の通話を音声形式で録音した場合にのみ利用できます。 このスピーチにアクセスすることで、カスタマーエクスペリエンスがポジティブかネガティブかをよりよく理解できるようになります。

この場合も、人工知能はカスタマーエクスペリエンスの測定を改善するのに役立ちます。 AIを利用した音声分析ツールを使用すると、各顧客の口調を理解できます。 また、これらのツールは、次のことを見つけるのに役立ちます。

  • 呼び出しの意図
  • 議論のトピック
  • 関連性

人工知能は、手動で聞くよりも簡単に多数の呼び出しを行うことができるため、この測定プロセスも迅速になります。 このすべての情報は、お客様の現在の状況を理解するのに非常に役立ちます。 これに基づいて、今後の行動方針も決定することができます。

5.ジャーニー全体で顧客フィードバックを収集する

カスタマーエクスペリエンスの専門家として直面する可能性のある最も困難なタスクの1つは、セールスファネル全体でカスタマーエクスペリエンスを見つけることです。

しかし、なぜこの作業は難しいのでしょうか。

顧客は販売ファネルの間に多くの段階を経ることがあり、さまざまなタッチポイントであなたとつながることもあります。 その結果、すべての顧客データは異なるサイロになります。 これらのサイロは、顧客ごとに統一されたデータベースがないため、顧客体験を決定するための抑止力として機能する可能性があります。

このような分離されたデータから得られた分析と洞察は、あまり正確ではない可能性があり、顧客体験の全体像を描くことはできません。

ただし、人工知能に基づくカスタマージャーニー分析ツールはこれを変えるのに役立ちます。 彼らは、カスタマージャーニー全体からの顧客データを統合して分析することができます。 この特異なカスタマージャーニービューは、カスタマーエクスペリエンスの正確な測定値を取得するのに役立ちます。

最終的な考え

カスタマーエクスペリエンスは、顧客維持に影響を与えるため、ブランドの成功において極めて重要な役割を果たします。 そのため、カスタマーエクスペリエンスを定期的に測定し、改善することが不可欠です。

人工知能は、顧客のフィードバックを分析し、そこから洞察を引き出すことで、これを支援できます。 また、チャットボットとライブチャットを使用して、顧客のフィードバックを収集および分析できます。

そのうえ？

AIを搭載したツールは、テキスト、音声、ビデオで顧客の感情を認識することもできます。 これは、彼らの経験を理解し、それを改善するのに役立ちます。 最後に、これらのツールは、全過程からのすべての顧客データを統合して分析するのにも役立ちます。 その結果、カスタマーエクスペリエンスを正確に測定できるようになります。

上記の顧客体験測定を改善するために人工知能を使用するさまざまな方法について質問がありますか？ コメントでそれらを尋ねます。

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