カスタマー サービス チャットボット: 大規模にサポートを改善する方法

• カスタマー サービス チャットボットは、自動会話機能を使用して、質問への回答、エージェントへの課題のエスカレーション、顧客からの情報収集を行います

• ルールベースのチャットボット、AI を活用したチャットボット、仮想エージェントなど、チャットボットにはいくつかの種類があります

• チャットボットは簡単な質問やリクエストに最適ですが、複雑な課題やリスクの高い変更は人間が対応する必要があります

• 効果的なチャットボットには、信頼できるナレッジ、明確な会話の道筋、エスカレーション ルール、継続的なパフォーマンス レビューが不可欠です

カスタマー サービス チャットボットを使用すると、顧客は毎回エージェントを待つことなく迅速に回答を得たり、簡単なリクエストを完了させたり、適切なサポート パスを見つけたりできます。成長中のチームは、繰り返し聞かれる質問にはチャットボットで対応し、より複雑な課題は人間に任せることができます。

信頼できるナレッジや明確なエスカレーション パスに接続することで、チャットボットは所要時間を短縮し、サービス リクエスト管理を効率化することができます。適切なアプローチとは、自動化と人間によるサポートを組み合わせて、顧客が適切なタイミングで必要なサポートを受けられるようにすることです。

カスタマー サービス チャットボットとは

カスタマー サービス チャットボットとは、自動会話機能を使用して、顧客の質問への回答、情報の収集、リクエストのルーティング、または人間のエージェントへの課題のエスカレーションを行うソフトウェアです。

チャットボットは、ヘルプ センター、Web サイト、カスタマー ポータル、モバイル アプリ、メッセージ ツール、コラボレーション システムに表示できます。

多くのチャットボットは AI を活用してユーザーのメッセージを処理し、応答します。しかし、すべてのチャットボットが AI を活用しているわけではなく、次のようなものもあります。

• 事前定義されたルールや意思決定ツリーに従う

• 意図を理解して回答を生成するためだけに AI を活用する

• 構造化されたフローと AI を活用したナレッジ取得を組み合わせる

チャットボットは、仮想エージェントとも異なります。仮想エージェントは、質問に答えるだけでなく、サポート タスクを完了させたり、サービス ワークフローに沿って顧客を案内したりできます。

カスタマー サービス チャットボットが機能する仕組み

カスタマー サービス チャットボットは、シンプルなワークフローに従ってカスタマー サポートを提供します。ワークフローの内容は次のとおりです。

• 顧客が質問をする

• チャットボットが意図を特定する

• チャットボットが回答を検索するか、フローを開始する

• チャットボットがリクエストを解決するか、ルーティングする

• サポート チームがパフォーマンスをレビューする

アトラシアンの Customer Service Management では、質問に回答し、関連情報を抽出し、人間によるサポートが必要な場合はリクエストをエスカレーションできる AI カスタマー サービス エージェントを活用して、こうしたエクスペリエンスをサポートします。

カスタマー サービス チャットボットの種類

複雑な仮想エージェントからシンプルなルールベースのチャットボットまで、カスタマー サービス管理に統合できるチャットボットにはいくつかの種類があります。

ルールベースのチャットボット

ルールベースのチャットボットは、事前定義されたパス、ボタン、意思決定ツリーを使用して顧客をサポートします。これらのチャットボットは、簡単で予測可能なリクエストに最適です。

たとえば、ルールベースのチャットボットは、顧客の質問に含まれるキーワードを認識し、関連する FAQ や事前定義された回答に誘導する場合があります。

AI を活用したチャットボット

AI を活用したチャットボットは、自然言語処理を使用して顧客の質問を理解します。多様な表現が用いられる質問に最適ですが、回答の品質は基盤となる情報源によって左右されます。

ハイブリッド チャットボット

ハイブリッド チャットボットは、構造化されたフローと AI による回答を組み合わせます。たとえば、FAQ には AI を使用し、データ収集やその他の特定のステップを必要とするリクエストには構造化されたフローを使用します。

柔軟性を必要とするサポート チームには、ハイブリッド チャットボットが最適です。

仮想エージェント

仮想エージェントは、簡単な質問に答える以上の対応が可能です。ワークフローに沿った顧客の案内、データの収集、チケットの作成、コンテキストを添えた引き継ぎなどを行うことができます。

仮想エージェントは、アクセス リクエスト、ステータス更新、トラブルシューティング、ポリシーに関する質問に対応できます。

カスタマー サービス チャットボットのメリット

チャットボットの価値は、そのナレッジ、ワークフロー、およびエスカレーション プロセスの品質によって決まります。適切なサポート チャンネルに接続させることで、チームはカスタマー エクスペリエンスを損なうことなく、自動化を最大限に活用できます。

チャットボットと人間のエージェントの使い分け

非常に優れたサポート体験では、反復可能なタスクにはチャットボットを使用し、判断、調査、または共感を必要とする課題には人間のエージェントを使用します。

より優れたカスタマー サービス チャットボットの作成方法

効果的なカスタマー サービス チャットボットを作成するには、まず、自動化に適したリクエストを選択し、チャットボットで使用される信頼性の高い情報を提供します。以下のステップバイステップ ガイドに従って始めてください。

ステップ 1: 繰り返し聞かれるサポートの質問を特定する

チームは最初に、チケット履歴、チャット記録、ヘルプ センターでの検索、エージェントのフィードバックを確認して、最も繰り返しの多いサポートの質問を特定する必要があります。多くの場合、ここで特定された質問は自動化の候補として適しています。

まずは、次のような質問から始めてみてください。

• パスワードのリセット

• アカウントへのアクセス

• 注文のステータス

• 請求に関する FAQ

• 製品のセットアップ

• ポリシーに関する質問

• 一般的なトラブルシューティング手順

よくある質問に回答するために、ナレッジ ベースを作成することもできます。ナレッジ ベースは、顧客、エージェント、チャットボットに対して、よくある質問への回答を 1 か所にまとめた情報源を提供します。

ステップ 2: 質問を意図ごとにグループ化する

次に、収集したよくある質問のリストを意図ごとにグループ化します。「意図」とは、顧客がサポート チームに問い合わせることで達成しようとしていることです。

たとえば、アカウント アクセスやパスワードのリセットが必要な顧客はログインを試みています。トラブルシューティング手順を探している顧客は、ソフトウェアに関する課題を解決したいと考えています。

意図を理解することで、チャットボットは、各リクエストを適切な回答、ワークフロー、またはエスカレーション パスに結び付けることができます。

ステップ 3: チャットボットを信頼できるナレッジに接続する

カスタマー サービス チャットボットの有効性は、ナレッジを取得できるナレッジ ソースによって決まります。承認済みで、分かりやすい最新の回答を得られるように、チャットボットを信頼できるナレッジ ベースに接続してください。

不十分なドキュメントは、チャットボットによる回答の質の低下につながります。ローンチ前に、古い記事、重複した記事、あるいは矛盾する記事がないか監査してください。

セルフサービスのナレッジ ベースをセットアップすると、顧客が自分で答えを見つけられるため、サポート リクエストの数を減らすことができます。

ステップ 4: 明確な会話の道筋を考案する

質問への回答、リクエストの完了、または課題のルーティングに必要な情報に的を絞って、会話を進めるようにします。対話型チケットを使用するチームにも同じ原則が当てはまります。つまり、やり取りを不必要に長引かせることなく、リクエストの処理を進めるのに十分なコンテキストを収集します。

明確な会話の道筋を考案するにあたってのガイドラインは以下のとおりです。

• 分かりやすい言葉を使用する

• 長いメニューを避ける

• アクションを実行する前に、顧客の課題を確認する

• 次のステップを明確にする

• 担当者に連絡する方法を提供する

ステップ 5: エスカレーション ルールを定義する

チャットボットが会話を人間のエージェントに引き継ぐタイミングや、リクエストをヘルプ デスクにルーティングするタイミングを定義する、明確なルールを作成します。サービスレベル合意書 (SLA) に合わせたエスカレーション ルールを定義し、緊急または優先度の高いリクエストが規定の所要時間内に適切なチームに届くようにします。

使用できる一般的なトリガーには、次のようなものがあります。

• 確度の低い回答

• ネガティブな感情

• 試行失敗の繰り返し

• 優先度の高い課題

• 機密性の高いアカウントまたは請求に関する課題

• 顧客が人間による対応を希望している

ステップ 6: 評価して改善する

ローンチ後は、未回答の質問、回避率、解決率、顧客満足度スコア (CSAT)、引き継ぎの品質、および知識のギャップを確認します。これらのインサイトを活用して、継続的に回答を改善し、コンテンツを更新し、エスカレーション ルールを改良してください。

カスタマー サービス チャットボットのベスト プラクティス

• 数が多く、リスクの低いリクエストから始める: 顧客満足度を維持するために、一般的で解決しやすいリクエストに注力します。

• 短く、有益な回答にする: 顧客が回答を理解し、次のステップに進むために必要な情報のみを含めます。

• エスカレーションを簡単にする: 顧客が必要なときに、人間のエージェントへの明確なパスを提供します。

• 承認されたナレッジ ソースを使用する: 回答の正確性を確保するために、承認されたナレッジ ソースからのみ回答を取得します。

• 失敗した会話を定期的にレビューする: 未回答の質問、逸脱、不要なエスカレーション、ナレッジのギャップがないかを確認します。

• 顧客がボットと会話していることを明確にする: チャットボットを明確に示し、自動化されたシステムとやり取りしていることを顧客が認識できるようにします。

• 機密情報を保護する: 機密データの収集と共有を制限し、検証が必要な場合は、安全で承認されたワークフローを使用します。

連携した AI によるカスタマー サポートの拡張

カスタマー サービスのチャットボットが最も効果を発揮するのは、信頼できるナレッジ、明確なワークフロー、および人的サポートへの簡単なパスにアクセスできる場合です。繰り返し寄せられる質問やリクエストを自動化することで、エージェントは複雑な問題に集中する時間を確保でき、顧客はより早く回答を得られるようになります。

アトラシアンの Customer Service Management は、共有のコンテキストとワークフローを通じて、カスタマー サポートを製品、開発、運用の各チームと連携させます。その AI カスタマー サービス エージェントは、クエリを集めて、役立つ情報を提示して、複雑なリクエストをコンテキストとともにリダイレクトできるため、顧客が最初からやり直す必要はありません。