オペレーターによるプロアクティブな顧客サポートを実現する、多彩なビューを装備。クロスチャネルのインタラクション、カスタマージャーニー、セグメント、予測される結果スコアなどを視覚的に確認できます。
効率的な自動チャットボットや Web チャットが適時に表示され、ユーザーのセルフサービスを促進します。通話が必要な場合は、オペレーターが状況を踏まえてサポートできるように、すべての背景情報が提供されます。
有望な顧客に、適切な情報を、適切なタイミングで提供できるようになるため、収益を増加させることができます。同時にコンバージョンを向上させる施策も実行できます。
デジタル、音声両方のインタラクションデータを、過去からリアルタイムにいたるまで取得できるため、顧客プロファイルを充実させることが可能です。オペレーターは有用なインサイトをもとに会話をカスタマイズし、初回解決率を高めることができます。
オペレーターは、インタラクションの背景情報とサードパーティーシステムの顧客データを利用できます。カスタマーエクスペリエンス・マップを使用することで、顧客がカスタマージャーニーのどの地点にいるか、何が必要かを判断できます。
ショッピングカートの離脱やチャーンリスクなど、行動パターンを特定します。インサイトと予想される結果を活用して、成果につながる重要なタイミングのエンゲージメントを自動化することができます。
顧客の意図と優先順位をカテゴライズし、顧客エンゲージメントに最適なチャネルを決定します。関連コンテンツ、Web メッセージ、ボット、オペレーターによるサービスなどが自動で提供されます。
リアルタイムに顧客視点でエンゲージメントを最適化します。ビジネス目標に整合するよう、ルールの代わりに（またはルールと併用しながら）期待される成果を使用してスコアリングします。
プラットフォームを複数使用することなく、オムニチャネルのインタラクションをオーケストレーションできます。ネイティブソースとサードパーティーソース（CRMやAdobeなどのマーケティングシステム）を活用できます。
セグメントと予測される結果に基づいて、キャンペーンを顧客向けにパーソナライズできます。目的に合わせて、Web チャット、Web メッセージング、コンテンツオファー、ボットフロー、特定のアクションなどを有効化します。
さまざまな顧客セグメントやアクティビティーが、ビジネスの成果にどのような影響を与えるかを確認し、顧客戦略を調整してキャンペーンのパフォーマンスを向上させることができます。
推定訪問者数を可視化します。セグメントと結果の調整による影響を予測することで、プロアクティブなエンゲージメントを最適化します。
40%
の CX リーダーが、データと AI を活用して顧客を理解し、パーソナライゼーションを強化することが、今後 1 ～ 2 年間の 最優先戦略課題であると回答しています
「カスタマーエクスペリエンスの現状」、Genesys、2023 年
顧客は企業に問い合わせをする際に、E メールから Facebook まで、チャネルにかかわらずシームレスな体験を期待しています。調査によれば、同じことを何度も繰り返すよう求められた場合、顧客の半数近くがストレスを感じます。このような事態は、ロイヤルティー低下や顧客離れのリスクを招きます。
顧客のストレスを軽減することで、エンゲージメント戦略とセールスの成果が向上します。Genesys のソフトウェアでは、オペレーターとボットがサードパーティーの顧客データを利用できます。リアルタイムデータや履歴だけでなく、予測データも利用可能です。これらのデータから取得した幅広いインサイトにより、オペレーターとボットはシームレスなカスタマーサポートを提供できるため、ブランドロイヤルティー構築、コスト軽減、購買促進を実現できます。
顧客エクスペリエンスからストレスを取り除き、最適化するには、背景情報とタイミングが重要です。顧客の行動を特定し、一般的な行動をセグメントに分類し、すべてのチャネルにおけるインタラクション履歴を表示します。AI（人工知能）ベースのインサイトを活用することで、顧客を深く理解することができます。顧客の意図を予測し、的確なタイミングで対応し、顧客満足度を向上させることができます。
顧客について理解が深まるほど、エクスペリエンスも改善されます。顧客の嗜好に関する詳細情報は、Web サイト上の行動、コンタクトセンターとのインタラクション履歴、マーケティングシステム、CRM ソリューション、バックエンドシステムなどから取得できます。顧客の属性と状況に応じたジャーニーをリアルタイムで把握できます。
適切なカスタマーエンゲージメント・ソリューションがあれば、顧客の行動と目標を予測できます。AI と予測分析を使用して、行動パターンを特定し、取得したインサイトから、購入、ブランド離れ、ショッピングカート放置などの要因を把握できます。意図の特定、セグメントの分類、結果スコアの予測をリアルタイムに実行します。
収集した行動データが増え、AI モデルが自動改善されることで、スマートな意思決定が可能になります。データサイエンティストに頼る必要もありません。AI を使用して顧客の嗜好や行動パターンを詳細に分析し、チャネルに関係なくすべてのエンゲージメントを最適化できます。その結果、ビジネス成果の向上が促進されます。
プロアクティブアウトリーチとは、コンタクトセンターが起こり得る問題について顧客に知らせることです。顧客が最初にコンタクトをとらなくても、コンタクトセンターから有益な情報を提供する場合もあります。
銀行が不審な動きを検知した場合、取引を確認するために顧客に銀行側から通知することがあります。同様に、通信会社では、顧客に不便を与えないよう、近日中に予定されているサービスのメンテナンスについて連絡することがあります。プロアクティブなカスタマーエンゲージメントは、顧客満足へのコミットメントを示し、事後的な問題解決を減らし、顧客ロイヤルティーと顧客維持に有効です。
プロアクティブなメッセージングとは、問い合わせや問題が発生する前に顧客とコミュニケーションをとることです。一般的にはデジタルチャネルを使用します。通知、アラートやアウトリーチが含まれ、顧客に情報を提供するだけでなく、サポートやエンゲージメントなどにより、優れた体験を提供し、能動的に問題に対応することです。このアプローチでは、顧客の Web サイトのトラフィック履歴や FAQ 検索などの変数に基づいてニーズを予測し、顧客とのプロアクティブなインタラクションを促進します。
プロアクティブエンゲージメントは、問題が深刻化する前に予測し、対応することであり、コンタクトセンターにとって必須と言えます。コミュニケーションの向上、誤解の防止、強固な関係構築につながります。率先して対応することで、個人や企業の規模を問わず、時間とリソースを有効活用し、高い評価を保つことができます。顧客がプロセスを断念したり、解約したりするような重要な場面で顧客を支援することで、コンバージョンを高めることもできます。
プロアクティブなメッセージングには、通知よりも幅広いコミュニケーション施策と言えます。通知は、特定のイベントや最新情報を受信者に知らせるものです。プロアクティブなメッセージングは顧客のニーズを予測し、事前に対応するものであり、アウトリーチのように問題が発生する前にサポートを提供したり、フィードバックを収集する用途に使用されます。単なる情報提供ではなく、顧客エンゲージメントの重要施策の一つと言えます。
