メッセージは明確です。優れたカスタマー エクスペリエンスを生み出すことで際立ったブランドは、競合他社よりも優位に立つことができます。 毎回。

ただし、これらのエクスペリエンスを一貫して作成するには、組織と運用の変更をコンタクト センターのアーキテクチャ設計に組み込む包括的なアプローチが必要です。 それは確かに簡単な作業ではありません - 特に毎日の中で  リーダーシップの課題 効率指標の改善、 エージェントのトレーニングと関与、 そしてそれを逆転させると エージェントの減少傾向.

ウェビナーでは、 コンタクトセンターを顧客中心に設計する方法ゲスト スピーカーである Forrester Research の副社長兼プリンシパル アナリストの Art Schoeller が、より顧客中心のコンタクト センターに移行するためのヒント、トレンド、展望を提供します。 このウェビナーはシリーズの一部です。 コンタクト センターからカスタマー エクスペリエンスを向上させるこれには、現在コンタクト センター業界をカバーしている最も影響力のある XNUMX 人のアナリストのラインナップによる、魅力的で実用的な業界の洞察が含まれています。 シリーズの XNUMX つのウェビナーすべてに、こちらからアクセスできます。

ウェビナーで Art は、コンタクト センターのリーダーが常に効率性と有効性のバランスを取りながら、優れた顧客体験を提供するために直面​​している課題を強調しています。 ウェビナーのハイライトを以下に示します。これにより、バランスをとることが容易になります。

卓越したカスタマー エクスペリエンスがカスタマー ジャーニー全体に及ぶ

優れた顧客体験は、顧客が購入する前から始まります。 プロアクティブな顧客サービスは、顧客を適切な購入に導き、適切な期待を設定し、購入に対する信頼を高め、製品やサービスを使用した後のポジティブな体験への道筋に顧客を配置するのに役立ちます.

カスタマー ジャーニー全体で、ロイヤルティを促進する顧客とのやり取りは次のようなものです。

  • 効果的;
  • 簡単; と
  • 肯定的な感情的反応を達成します。

Forrester の調査によると、感情的な要素は B2C だけでなく、B2B のやり取りでも重要です。 アートは、自動化、拡張、加速の観点から、そこに到達するための道筋に取り組みました。

オートメーション

コンタクト センターの自動化は、80 年代に対話型音声応答 (IVR) で始まり、90 年代に Web サイト、2000 年代初頭にモバイル アプリが登場しました。 今日、人工知能 (AI) によって駆動される自動化により、自動化の増加がライブ エージェントを完全に置き換えるかどうかという疑問が生じています。 しかし、Forrester の調査によると、人間のエージェントに対する認識された脅威はまだ証明されていません。

調査によると、ほとんどのコンタクト センターでは、自動化とセルフサービス チャネルの増加の結果として、人員が削減されたり、インタラクション量が減少した経験がありません。 AI は、通話をオフロードするという名目で効率化を進めていますが、有効性の問題はまだ残っています。

AI とチャットボットが効率化のためにできることへの期待は高いものの、Forrester がこれまでの効果についてコンタクト センターのリーダーに語ったところ、エージェントの人員削減の必要性は見られませんでした。

実際の結果は次のとおりです。AI を活用したセルフサービスと自動化により、単純な顧客サービスのニーズが取り除かれるため、エージェントは自分の仕事により熟練する必要があります。 そのため、エージェントの有効化に対するニーズがこれまで以上に高まっています。

自動化は、顧客がセルフサービスで満たすことができる迅速かつ簡単なニーズを持っている場合、顧客サービスに直接プラスの効果をもたらします。 そして、ほとんどの人はセルフサービスから始めます。 しかし、カスタマー エクスペリエンスに対する AI の最も重要な利点の XNUMX つとして明らかになったのは、AI が何を排除するのではなく、どのように増強できるかということです。 経験豊富なエージェント 行う。

 増加

Art 氏はウェビナーの中で、顧客がセルフサービスで解決できず、ライブ エージェントにエスカレートする「魔法の瞬間」について言及しました。 ブランドは、AI を使用して、十分に訓練された人間のエージェントが提供するパーソナライズされたインタラクションを通じてカスタマー エクスペリエンスを向上させることで、自社を差別化できると彼は言います。

エージェントの行動を模倣し、エージェントを解放して真の人間関係を構築する AI は、その魔法が起こり、コンタクト センターがそのメリットを真に活用できる場所です。 アプリケーションの例は次のとおりです。

  1. エージェントの選択

AI は、顧客の意図や履歴、エージェントのスキルや性格などの要因に基づいて、顧客の要求を最も適切なエージェントと照合するのに役立ちます。

  1. エージェントアシスタント

フロントエンドでは、チャットボットが顧客が誰で、何を望んでいるのかを判断し、問題の解決を試みることができます。 ボットがそれ以上先に進めない場合、継続性とコンテキストを保持してからエージェントに渡すことができ、シームレスな転送とポジティブなエクスペリエンスが得られます。

  1. 品質保証

AIが力を発揮できる コールセンターの録音 品質保証チームは、傾向を特定し、エージェントの効率と有効性を高め、合理化し、最適化するための最も適切なコーチ可能な呼び出しを引き出します。

  1. 労働力管理

AI をデータのパターンに向けることで、チームの効率を高めることができます。 たとえば、AI は 労働力管理ソリューション 最適な効果を得るために、管理者が他の方法よりも早くトラフィックの増加を検出できるようにします。

Art はまた、顧客データを取得して分析し、特定する際の AI の利点についても話しました。 ホットスポット 顧客満足度が低いところ。 たとえば、音声とテキストの分析を通じて、AI はセンチメントの驚くべき変化を検出して、カスタマー エクスペリエンス ゲームを向上させることができます。

加速

顧客のコンテキスト データを組み込んで、顧客への対応を調整し、対話を自動化し、チャネル全体でエージェントにエスカレートすることで、一貫して改善されたカスタマー エクスペリエンスを提供します。 真のオムニチャネルを活用してシームレスなカスタマー サービス インタラクションを実現することで、充実した優れたカスタマー エクスペリエンスを実現できます。

クラウドは、優れたカスタマー エクスペリエンスの約束を実現するのに役立ちます

による 次元データ研究、すでにクラウドを使用しているコンタクト センターの 80.8% が、クラウド ソリューションによって柔軟性が向上したと述べています。 Art 氏は、調査によると、コンタクト センターがクラウドとコンタクト センター ソリューションの統合スイートの両方に移行することで、優れたカスタマー エクスペリエンスを提供するソリューションを柔軟にテストし、最終的には実装できるようになると指摘しました。

競合他社との差別化を図り、市場の勝者になるのは、これらの期待に照準を合わせて提供する組織です。

Art を使用したウェビナーには、カスタマー エクスペリエンスに関するインサイトの詳細や、より多くのトレンド、データ、 顧客中心のコンタクト センターを設計するためのベスト プラクティス.