今回は、前回の続きとして「お客様にあった独自のサービスの紹介」がテーマです。
CXとAI①はこちら
お客様にあった独自のサービスの紹介とは
マーケティング領域において、お客様のニーズに合わせた形で商品の開発やPRを行うことが鉄則でした。その際に、どういったお客様がいるか？といった観点からお客様の特徴毎にグループ化（セグメント化）を行い、そのグループのお客様にはこの商品やサービスといった形で重点的に販売することがポピュラーなやり方でした。
しかし、テクノロジーの進化によりグループの属性といった単位ではなく、個々のお客様の特徴・ニーズに合わせた形でマーケティングを行うことが可能になり、現在ではこの形が主流となっています。
一番イメージしやすいものに、Amazonが挙げられます。
個々のお客様の閲覧・購買データに基づき、お客様の潜在ニーズを特定しリコメンドします。
下の図1にあるように、「この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています」といった形で表示されているのを見たことがある人は多いと思います。
図1 Amazonによる商品リコメンデーション
今後、コンタクトセンターへのリコメンデーション応用例
コンタクトセンターでも顧客データからリコメンデーション機能を利用して、個々のお客様のニーズに合わせた対応や提案を行うことで、従来に比べ、より良いCX体験を提供している企業様がすでにあります。
更に、今後進んでいくと考えられるものは、リアルタイムでお客様の音声をAIに渡し、お客様が怒っているのか、楽しんでいるのかなどの感情分析を行い、オペレータに対してシステムがより適切なオペレーションを指示するものです。
現段階でも、このような音声認識から適切なFAQを自動でウィンドウ表示させるといったシステムがあります。
そこに、「感情分析＋より緻密なナビ機能」が付加されたシステムが出てくるのではとワクワクしています。
また、オペレータの方の実務に焦点を当ててリコメンデーション機能の応用例をご紹介しましたが、マネジメント層についてもリコメンデーションが使用できます。
例えば、今までの欠勤率や離職率データからやめてしまいそうな人の早期発見や、オペレータ個人個人に最適なコミュニケーション・コーチングの提示があります。
CXの応用として、EX（エンプロイーエクスペリエンス）の向上にも期待ができそうです。
今回の記事は以上になります。
③ CXに大きな影響を与える要因のあぶり出し
に関しては、次回以降に書いていきたいと思います。
