デジタルチャネルにおいて 24 時間体制のセルフサービスを実現します。AI（人工知能）を使用し、顧客のニーズを理解して対応するフレンドリーなチャットボットを構築できます。
チャットボットは顧客にとって最初のタッチポイントになります。よくある質問に素早く正確に回答するボットは、コスト削減と顧客満足度向上に貢献します。
統合されたチャットボットは、顧客一人ひとりの目的に合わせて会話します。顧客とジャーニーに関するインサイトにより、状況に応じてガイダンスを追加し、顧客を目的達成まで誘導しながら、つながりを感じられるエクスペリエンスを提供できます。
同じ問い合わせをしている複数の顧客が、常にオペレーターから一貫したレベルのサービスを受けられるとは限りません。しかし、チャットボットなら、常に正しい回答を提供してくれます。
ジャーニーのインサイト、顧客特性、取引履歴を活用して、背景情報とパーソナライゼーションを追加し、チャットボットを作成します。すべての顧客が大切にされていると感じられます。
統合された自然言語理解（NLU）は、AI を使用して顧客の会話から意図を特定し、意味検索を適用して自動的に情報を取得します。
対話管理機能と自然言語処理（NLP）機能を備え、ドラッグ・アンド・ドロップによる直感的な操作が可能なフロービルダーを使用して、スマートボットを作成します。
統合された知識とリッチメディアにより、インタラクティブなエクスペリエンスを実現できます。デジタルメニュー、画像、ビデオを使用して、デジタル上の会話に視覚的なインパクトをもたらして顧客の関心を引き付けます。
統合されたレポートを使用してエクスペリエンスを改善しながら、最適化戦略を進めることができます。ボット応答の質と全体的なパフォーマンスについてのインサイトも取得できます。
47%
の CX リーダーが、新しいテクノロジーの導入や既存のテクノロジーとの連携によって従業員体験を向上させることが、今後 1 ～ 2 年間における企業の戦略的 CX の最大優先課題と回答しました。
カスタマーエクスペリエンスの現状、Genesys、2023 年
セルフサービスを改善、迅速化するためには、カスタマージャーニーに魅力的でパーソナライズされた AI ベースのチャットボットを追加することが重要です。オペレーターに接続する前に、チャットボットが情報収集、ユーザーからの質問に対する回答、基本的な取引のサポートを行います。コンタクトセンターのライブチャットか電話オペレーターに移行する必要がある場合は、会話全体の情報をそのまま使用して、シームレスに移行できます。Genesys Cloud AI を活用したボットは、NLU を使用して顧客の意図を把握し、適切な情報を自動的に特定するか、適切なオペレーターに適切なタイミングで質問を転送します。
Genesys Cloud™ はオール・イン・ワンのプラットフォームです。チャットボットテクノロジーは統合済みで使いやすく、カスタマーエクスペリエンスの統一という目標を簡単に達成できます。サードパーティーのボットプラットフォームを Genesys のコンタクトセンター・ソリューションと簡単に統合できるため、ボットとオペレーターのタッチポイント全体でシームレスなエクスペリエンスが実現します。
ボットの開発は簡単であるべきです。Genesys Cloud CX™ 内にボットを直接構築し、ジャーニーや顧客データ、NLU、ドラッグ・アンド・ドロップによる会話フロー、組み込みの分析などが簡単に利用できます。Web メッセンジャー、SMS、ソーシャルメディアなど、サポートされているデジタルチャネルに展開できます。
Genesys Cloud CX の統合機能である インテントマイナー（Intent Miner） を使用すると、ボット作成者は顧客の意図（インテント）を短時間で推測できます。AIを使用して実際の会話や、デジタルによるインタラクションから、インテントマイナー はインテントを自動的に拾い出します。ボット作成者は得られたインサイトから、ネイティブボットやサードパーティーボットを改善することができ、その結果、精度の高いボットを迅速に導入できます。
統合された AI 対応ナレッジにより、ボットは画像、動画、その他のインタラクティブなコンテンツを含む魅力的な情報を使用して質問に答えることができます。デジタルメニューを使用して、会話を円滑に進めることができます。
既存のバックエンドシステムやサードパーティーシステムとの連携により、状況に応じた顧客対応が可能になります。つまり、サービスを最適化できます。ボットは顧客情報を収集して検証し、自動的にラベリングされる顧客のライブデータを使用して継続的に学習します。ナレッジベースを構築し、運用するほど回答の精度が上がります。
サードパーティーの AI を使用しているユーザーや、デジタルボットを運用しているユーザーの場合、Genesys Bot Connector によってボットを Genesys Cloud CX に簡単に統合し、顧客との対話的にインタラクションできます。Genesys Bot Connector には最大 5 つのサードパーティーボットを統合することが可能です。Genesys Bot Connector は、ネイティブボットとサードパーティーボットを並べて表示する分析機能を備えています。
最初のタッチポイントはチャットボットに任せましょう。Genesys AI はカスタマーサービス・オペレーターに引き継ぐべきタイミングを理解しており、その場面になると、会話とインタラクションのあらゆる詳細をオペレーターに転送します。シームレスなエスカレーションは、カスタマーエンゲージメントと顧客満足度の維持に不可欠です。
「実装は自分達で行いました。カスタマーサポートの技術者たちは、1～2 時間以内にはシステムを理解していました」
– ライオネル・フローレンス氏、ユーザー・デジタル・ジャーニー担当責任者、HELPLINE
ビジネスに役立つ AI チャットボットと音声ボットの機能についてご説明します。デモをご依頼ください。顧客は、ピークタイムも営業時間外もサポートを必要としています。顧客と会話できる新しいチャットボットを構築し、AI による迅速で簡単なインタラクションを実現しましょう。
ご関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。
弊社担当より、折り返しスケジュール調整のご連絡をさせていただきます。
企業が利用できるチャットボットには、さまざまな種類があります。最もシンプルなものはメニューベースやボタンベースのチャットボットで、ユーザーは完全にスクリプト化されたメニューにアクセスして具体的な質問の回答を得ることができます。メニューベースのボットは、基本的に意思決定ツリーのユーザーインターフェイスです。チャットボットはスクリプトから逸脱することはできません。ルールベースのチャットボットはそれよりやや複雑で、if/then ロジックを使用して実際の会話をシミュレーションします。サービスチームが特定の質問を何度も繰り返し受ける場合、ルールベースのボットがそれらに回答するために役立ちます。AI ベースのチャットボットは、もう一段進化したものです。大規模言語モデル（LLM）や機械学習などのツールを使用し、リアルタイムに学習することができます。優秀な AI チャットボットなら、エンドユーザーからより多くの情報を引き出すために自ら質問します。
AI チャットボットは、人工知能を使用して人間の会話をシミュレーションするソフトウェアアプリケーションです。顧客からの問い合わせに回答し、情報を提供し、予約や注文処理などのタスクを実行しますが、インタラクションから学習し、徐々に対応の質を改善していくことができます。
AI チャットボットは、24 時間 365 日、顧客に瞬時に応答し、ユーザー履歴に基づいてインタラクションをパーソナライズできます。そのため、人間のオペレーターは複雑な問題に集中できるようになり、結果としてユーザーエクスペリエンスが向上します。インタラクションから学習し、運用とともにパフォーマンスが改善していくため、回答の精度が向上していきます。
優れた AI チャットボットは、ユーザーの問い合わせを正確に理解し、適切に回答することはもちろん、幅広いトピックに対応し、インタラクションから学習し精度を高めていきます。また、使いやすく、エラーを適切に処理し、必要に応じて会話を人間のオペレーターにシームレスに転送します。
AI チャットボットのメリットは、自動化だけではありません。ディープラーニング機能により、単純なスクリプトの域を超え、自然言語理解（NLU）と自然言語処理を使用して、顧客の新しい問い合わせを特定し、理解したうえで対応することができます。顧客の問い合わせが複雑あるいは独特すぎて AI ボットが処理できない場合は、人間のオペレーターにシームレスに移行し、状況や顧客に関する必要な情報を提供してオペレーターが迅速かつ容易に対応できるようにします。これが、AI チャットボットが仮想アシスタントや仮想エージェントと呼ばれる理由です。
AI チャットボットの最も重要な利点の 1 つは、運用するほど効果的にインタラクションを管理できるようになることです。これには、ナレッジベースの改善が必要です。ナレッジベースは、チャットボットが企業のガイドラインを遵守するためのガイドの役割を果たします。過去の会話などのトレーニングデータを継続的に提供することも、ボットが質問を予測するために役立ちます。チャットボットは多様な話し方やインタラクションの意図を理解し、適切に対応できるようになります。AI ボットは、自然言語理解（NLU）と自然言語処理の機能を使用して、新しい入力を識別し、理解することができます。機械学習は、ボットがデータを分析し、パターンを見出すことを可能にします。管理者は特定の話し方の情報を補足するなど、手動で改善できます。
