A
コールセンターにおける高度な分析とは、分析ツールとテクニックを活用してデータからインサイトを収集し、傾向の特定や顧客行動の理解を通じて収益向上を図る手法を指します。顧客の問い合わせや対応データを詳細に解析し、業務効率や顧客満足度を高めるための手段として活用されます。
顧客ロイヤルティの向上には、AIの活用が効果的です。AIによって顧客のニーズを予測し、カスタマー体験をパーソナライズすることで、長期的に顧客ロイヤルティを向上させることができます。AIによる予測分析とパーソナライゼーション技術は、顧客一人ひとりに最適なコールセンター対応を提供し、ブランドの差別化を図ることに寄与します。
AI（人工知能）によるエクスペリエンスオーケストレーションとは、さまざまなタッチポイントやチャネルで顧客体験を統合的に管理・最適化することです。AIは顧客データを収集・分析し、パターンを抽出し、顧客のニーズや過去の行動に基づいた次のステップを提案します。エクスペリエンスオーケストレーションにAIを活用することで、より高度なパーソナライゼーションが可能になります。
データのAI分析は、カスタマーエクスペリエンス（CX）を向上させるための強力な手段です。AIを活用することで、ビッグデータから顧客の行動パターンや傾向を自動的に抽出し、ビジネス戦略に役立つ洞察を得ることができます。顧客がどこで何をしたかを把握し、次に何を求めるかを予測できるため、パーソナライズされたサポート対応が可能になります。
AI主導のカスタマージャーニー・オーケストレーションは、顧客体験を高度に最適化するための重要な技術です。AIは顧客の各タッチポイントで行動データをリアルタイムに収集・分析し、次のアクションを予測します。このAI予測によって顧客一人ひとりにパーソナライズされた対応が可能となり、よりスムーズで満足度の高い体験を提供できます。大規模なデータ運用にも対応できるため、多数の顧客に一貫して質の高いCXを提供する手段となります。
AI主導のパーソナライズマーケティングは、顧客一人ひとりに最適化された体験を提供するための手法です。AIを搭載した最新のカスタマーエクスペリエンス（CX）プラットフォームにより、世界中の顧客に対して、個別最適化されたサポートサービスを実現できます。AIは顧客の意図を予測し、迅速な問題解決を支援するほか、人間の介入が必要な場面を自動で判断し、オペレーターに引き継ぎます。
AI主導のリアルタイム・オファーは、顧客の行動や状況をリアルタイムで分析し、最適なタイミングでパーソナライズされた提案を行う手法です。その時その時の顧客ニーズに即したオファーやコンテンツを瞬時に提供できるため、エンゲージメントと購買率の向上に活用できます。適切なタイミングでの提案は、顧客満足度を高めるだけでなく、収益向上に大きな影響をもらたすアクション改善です。
顧客インサイトのAI分析は、顧客データをAIで解析する分析手法です。AIベースのエンゲージメント予測により、顧客の行動パターンを把握し、適切なセグメントやアクションを導き出すことができます。顧客インサイトに基づいてオファーや会話を自動化・パーソナライズ化することで、顧客満足度やロイヤルティーの向上に繋がります。
AIベースのカスタマーエンゲージメント・プラットフォームは、大規模な顧客データを収集・分析し、企業の戦略的意思決定を補助するツールです。AIは顧客の行動履歴やニーズなどの全体像を把握し、次に取るべき対応を予測することで、一人ひとりの顧客体験の最適化を図ります。コンタクトセンターでAIを活用することによって、カスタマーエクスペリエンスの向上が期待できます。
オートダイアラーとは、顧客の電話番号に自動で電話をかけ、自動メッセージにより重要な情報を伝えるアウトバウンドのコールセンター・ソリューションです。
パーソナライゼーションの自動化とは、AIテクノロジーを活用して顧客のニーズや行動データに基づいたパーソナライズ体験を自動的に提供することです。AIを使った自動化は、オペレーターのワークフローの効率化や、顧客のユーザーエクスペリエンスの向上を実現します。パーソナライゼーションの最新技術では、データサイエンティストとしての知見がなくとも、データドリブンな効率化と最適化を容易にします。
カスタマーサービスの自動化は、会話型AIボットなどの技術を活用することによって、過剰な人間の介入を生まないカスタマーサービス業務の流れを構築します。この自動化を適切に活用することで、顧客からの問い合わせや問題を一貫して効率的に対応できるようになります。自動化を行うことにより、カスタマーサービスのオペレーションが円滑になり、よりスムーズなカスタマーエクスペリエンスの提供が可能になります。
B
バックオフィスマネージメントとは、組織の人材、テクノロジー、サービスを管理する手法です。
バックオフィス最適化とは、コールセンターにおいて発生するワークフォースタスクを合理化・自動化するプロセスです。
ブランドの評判と認知度は、世間や一般の人々がそのブランドについてどれだけ知っているか、どのように評価しているかを表す指標です。マーケティング活動や、イベント、ユーザーの口コミなどが大きな影響を与えます。ブランドに対する好意的な評判を築くために、シームレスなカスタマーエクスペリエンスの提供は、重要です。企業が優れたCXを提供することで、評判と認知度の向上が期待できます。
C
コールセンターは電話による顧客とのコミュニケーションを担当する組織であり、その多くでは自動化ソフトウェアを導入し、音声によるインバウンド/アウトバウンドや各種案内を提供しています。
コールセンター・マネージメントとは、予測、スケジューリング、レポート、トレーニングなど、コールセンターの日常業務を管理する手法です。
コールセンター・ワークフォース最適化とは、従業員のパフォーマンス、人材の質、自動ルーティングの近代化を中心とした、カスタマーサービス戦略です。
コールセンター・ワークフォース・プランニングとは、コールセンターの人員配置や人材活用に関する戦略的要素や運用的要素を組織の目標に合わせて調整するプロセスです。
チャットメッセージは、インターネット上で行うコミュニケーションの1つです。多くの場合、Webサイト上でボットまたはエージェントと対話して質問や懸念を解決します。
クラウド・コールセンターとは、顧客との電話やインタラクションを処理するWebアクセス可能なプラットフォームです。
クラウド・コンタクトセンターは、インターネットサーバー上でホスティングされる企業環境の中心点です。そこからインバウンドおよびアウトバウンドの顧客コミュニケーションが処理されます。
カスタマーエクスペリエンス（CX）の一貫性を保つことは重要です。一貫したサポート対応とデータ蓄積を行うことで、ブランドが提供するすべてのタッチポイントやチャネルにおいて、どの媒体やプラットフォームでもシームレスな体験を提供できます。顧客はどの接点でも統一された品質のサービスを受けられ、ブランドへの信頼感と満足度が向上します。
ここで「コールセンター」とは、最新型のコールセンターを指し、さまざまなチャネルを介して、お客様とのインバウンドおよびアウトバウンドのコミュニケーションを管理する機能を持ちます。
サービス型コンタクトセンター（CCaaS）は、企業がコールセンター・プロバイダーのソフトウェアを利用できる、クラウドベースのカスタマーエクスペリエンス・ソリューションです。CCaaSモデルにより、企業は必要なテクノロジーのみを購入でき、また充実したITサポート体制を整えることができます。
コンタクトセンター・カスタマリレーションシップ・マネジメント（CRM）は、従業員がアカウント情報と履歴にアクセスできるようにするコンタクトセンターソフトウェアソリューションであり、音声、ウェブ、ソーシャルなどのすべてのチャネルで、リアルタイムのパーソナライズされた顧客体験を提供します。
コンタクトセンター・マネージメントとは、コンタクトセンターの従業員の日常業務を管理する手法です。
ワークフローマネージメントとは、自動化を使用して会社のビジネスプロセスを最適化するプロセスです。
コンタクトセンター・ワークフォース最適化（WFO）とは、コンタクトセンターのテクノロジーとプロセスを統合してシームレスなマルチチャネルのカスタマージャーニーをサポートするカスタマーエクスペリエンス戦略です。
コンタクトセンター・ワークフォース・プランニングとは、コンタクトセンターの人員配置や人材活用に関する戦略的要素や運用的要素を組織の目標に合わせて調整するプロセスです。
状況別のカスタマーサクセスサポートは、顧客の過去や現在のニーズを考慮し、次に必要となるサポートを予測して提供する効果的なアプローチ方法です。AI（人工知能）は自然言語処理を使って顧客の声を聞き取り、状況を理解し、適切なサポートをリアルタイムで提供します。人によるサポートが必要な場合の判断も自動で行い、会話履歴や関連ナレッジをオペレーターに引き継ぐことで、スムーズな対応を可能にします。
部署間のCX連携では、企業内の部門間の壁を取り払い、共通のビジネス目標に向けて連携することが重要です。部門間のコラボレーションやデータ共有が、顧客に一貫したサービスを提供するための基盤となり、シームレスでエンド・ツー・エンドのカスタマーエクスペリエンスを提供することが可能になります。
顧客行動分析は、AI技術を用いてカスタマージャーニーを動的に管理・最適化するための分析手法です。AIは顧客の各タッチポイントからデータを収集し、顧客がどの場所を訪れたかを把握して次のアクション予測し、提案します。AIを活用することによって、大規模な人数の顧客に対しても個別にパーソナライズされたCX体験を提供することが可能となります。
顧客解約率（カスタマーチャーンレート）は、顧客との取引が停止された割合のことです。主な解約の原因には、製品やサービスへの不満や、競合他社の購買などがあります。最適なカスタマーエクスペリエンスを提供することで顧客との感情的なエンゲージメントが強化され、顧客解約率の低下やブランドロイヤルティーの向上につながります。
顧客データの統合は、AIを活用して各顧客にパーソナライズされた体験を提供するために必要なプロセスのひとつです。AI機能が組み込まれている最新のカスタマーエクスペリエンス（CX）プラットフォームでは、グローバル規模で個々の顧客ニーズに応じた対応を提供することができます。AIは顧客の意図を予測し、迅速な解決をサポートするだけでなく、人間のオペレーターの支援が必要な場合には、すべての会話履歴と状況を即座に提供して、シームレスな顧客サポートを実現します。
顧客データを活用することにより、AIで顧客行動や状況をリアルタイムで分析することができます。パーソナライズされた提案やおすすめなどのタイムリーな提案は、より質の高いサービスの提供や購買率の向上に大きく貢献します。
カスタマーエクスペリエンス（CX）とは、顧客が企業とのやり取りを通じて得られる体験全体を指します。この顧客体験全体を時系列の流れとして表現したものが、カスタマージャーニーです。AI（人工知能）を活用して顧客の行動データを分析し、カスタマーごとに最適な次のステップを予測することで、個々のニーズに応じたパーソナライズ体験を提供します。AIの活用によってカスタマージャーニーを調整し、CX全体の向上を図ることができます。
カスタマーエクスペリエンス・プラットフォームは、AIを活用して顧客データを分析し、顧客の行動パターンの予測に基づいて効果的な対応施策を提供します。例えば、AIによるエンゲージメントの予測では、顧客の行動ベースでセグメントを作成し、予測に応じた自動オファーや、パーソナライズされた対応を実施することが可能です。カスタマーエクスペリエンス・プラットフォームを活用することによって、コンタクトセンターの運営効率や、顧客満足度とロイヤルティーを高めることができます。
顧客フィードバックのAI分析では、商品やサービスの口コミやソーシャルメディア、電子メールなどのさまざまなチャネルから得られるフィードバックを解析することができます。AIを活用することで、企業は膨大なデータから重要な傾向やパターンを素早く把握し、製品やサービス、カスタマーエクスペリエンスを継続的に改善するための貴重な知見を得ることができます。これにより、顧客満足度の向上と企業の成長が促進されます。
カスタマージャーニーとは、顧客が商品やサービスを認知するところから始まり、購入やサポートを受けるなどの一連の体験を時系列で可視化したものです。テキストメッセージのやり取りや、オペレーターとの対話など、製品やサービスに関わる顧客行動も含まれます。カスタマージャーニー全体を俯瞰した際に、一貫性があることが重要です。最適なカスタマージャーニーの設計と運用が、カスタマーエクスペリエンスの向上に直結します。
カスタマージャーニー・マネージメントとは、顧客のニーズや行動に基づくパーソナライズされた体験の全体像を管理する仕組みです。顧客やオペレーターに関するデータから、AIがリアルタイムでアクションを実行し、ワークフローの自動化と効率化を図ります。コンタクトセンターではユーザーエクスペリエンスを向上させつつ、業務効率も向上させることが可能です。さらに、最新技術を使うことで、データサイエンティストがいなくても簡単にリアルタイムの自動化を活用でき、状況把握と最適化が可能できるようになります。
カスタマージャーニーマップとは、顧客が複数のチャネルを通じてたどる経路や行動を、時間の経過で整理して視覚化したものです。カスタマージャーニーマップを作成することで、すべてのタッチポイントを一目で把握でき、チームはカスタマーエクスペリエンスの障害や改善ポイントを特定しやすくなります。顧客のニーズや行動を理解し、より優れた顧客体験を提供するための重要なツールとして活用されます。
カスタマージャーニー最適化とは、よりスムーズで満足度の高い顧客体験を提供するために、ジャーニー全体を改善・調整する取り組みです。最適化の例としては、チャット型のAIボットの活用や、不必要に人間のオペレータの介入が起こらないフローの構築などがあります。顧客からの問い合わせや問題への対応に迅速に臨むことができ、顧客満足度と業務効率が同時に向上します。
顧客ロイヤルティーとエンゲージメントとは、企業やブランドに対する顧客からの信頼度や認知度を指します。マーケティング活動やイベント、口コミなどの影響を受ける指標です。顧客ロイヤルティーとエンゲージメントを向上させるためには、シームレスなカスタマーエクスペリエンスを提供し、ブランドの好意的な評判を築くことが重要となります。コンタクトセンターでの一貫した高品質な対応は、顧客のエンゲージメントを強化するために欠かせません。
カスタマーリテンション（顧客維持）とは、企業やブランドが提供するすべてのタッチポイントやチャネルにおいて、一貫性のある体験をシームレスに展開することです。コンタクトセンターにおいて、顧客とのすべてのやり取りで質の高い体験を提供することが、顧客維持率の向上に直結します。
顧客維持戦略では、顧客満足度を高めるための打ち手を取り、計画的に顧客の維持を行います。顧客の状況やニーズを把握し、次に必要となるサポートを予測した上で、関連性の高い対応を提供することが効果的です。AIを活用することで、自然言語を通じて顧客の声を理解し、意図を予測することが可能になります。
顧客満足度（CSAT）は、顧客の期待に対して企業がどの程度応えているかを評価する指標で、取引やサポートが完了した後に顧客にから1～5の段階評価をしてもらいます（1：非常に不満、5：非常に満足）。CSATの結果は、カスタマージャーニーの最適化や、カスタマーエクスペリエンス・オーケストレーションが大きく影響します。顧客満足度を向上させるためには、コンタクトセンターで個々の顧客体験を最適化することが重要です。
顧客セグメントのAI分類とは、見込み顧客や既存顧客などのセグメント分けにAIを活用する取り組みです。大別した顧客セグメントごとに優先度や傾向を把握し、類似した過去の顧客データに基づいて興味を持ちそうな商品や購買行動を特定できます。顧客セグメントを活用することで、自動化されたコンテンツ提供やAIボット対応、オペレーターによるサポートを通じて、いつ、どこで顧客と関わるべきかを決定し、顧客体験をパーソナライズすることが可能になります。
カスタマーサービスとは、製品やサービスの購入前、または購入後の顧客に対して、企業や組織が提供するサポートを指します。
カスタマーサポートの最適化を行うためには、企業内の部門間で共通のビジネス目標に向けて連携することが重要です。シームレスで一貫性のあるカスタマーエクスペリエンスの提供には、部門間のコラボレーションとデータ共有が不可欠です。すべての部門が統合され、データドリブンなカスタマー対応を行うことで、顧客満足度の向上とサポート業務の効率化が実現します。
CX学習計画のカスタマイズとは、個別ニーズに応じてオペレーターの教育コンテンツや学習体験を調整することです。最新のワークフォースエンゲージメント管理機能を活用し、企業や組織はオペレーターに対して、パーソナライズされた能力開発トレーニングを提供できます。オペレーターは日々の業務を行いながら、パフォーマンスを自己管理し、割り当てられた学習コンテンツやコーチングセッションにアクセスできるようになります。自社に合った学習システムを構築することで、オペレーターのスキルや知識レベルを適切に評価するための評価基準を提供できます。
D
デジタルコマース体験とは、顧客ごとにパーソナライズされたオンラインショッピング体験のことです。最新のカスタマーエクスペリエンス（CX）プラットフォームを活用することで、デジタルでのタッチポイント全体を魅力的で便利な体験に設計できます。顧客のニーズや好みに応じた適切なステップの提案や、パーソナライズされたWebコンテンツを提供できるため、より優れた顧客体験と顧客対応が実現できます。
E
顧客心理とのエモーショナルコミュニケーションとは、さまざまな感情や共感を経て顧客と有意義な関係を築くことです。顧客が求める方法でサービスを提供したり、シームレスでスムーズなカスタマージャーニーを構築することで、顧客と情緒的で良好な関係性に発展しやすくなります。顧客との信頼関係が強化されることで、より効果的な顧客対応が可能になります。
共感的なカスタマーエクスペリエンス（CX）とは、顧客の感情やニーズを理解し、寄り添ったサポートを行うことで、顧客に安心感や信頼を与える体験を指します。顧客の好みやニーズ、意思決定プロセスを深く理解することによって、顧客に寄り添い、共感した対応を取ることが可能になります。消費者の購買パターンやブランドとの関わりを分析し、顧客体験の設計をすることで、顧客へ共感的なカスタマーエクスペリエンス（CX）を提供できるようになります。
AI倫理の運用とは、道徳的責任を果たし、倫理的な価値観に基づいてAIを設計、開発、展開することです。これには、データ基準の遵守や偏見への対処が含まれ、AIを適用する際の厳格なガイドラインに従うことが企業に求められます。また、顧客や従業員のデータを知的財産とともに保護するプライバシー設計原則に従いい、説明可能であることと、透明性を確保することも重要になります。アルゴリズムの運用と結果のコントロールを行い、AIの影響を理解しつつ安全な運用を図ることが必要です。
イベントパーソナライゼーションとは、顧客のニーズや好み、行動に基づいて、各タッチポイントを個別にカスタマイズするマーケティング手法です。イベントの最適化は、エクスペリエンスオーケストレーションの重要な要素であり、イベントを通じてカスタマーエクスペリエンス全体を改善することを目的としています。パーソナライズされたイベントは、カスタマーエンゲージメントと満足度を高め、顧客との強固な関係性を構築するのに役立ちます。
エクスペリエンスオーケストレーションとは、シームレスに最適化された顧客体験を提供し、顧客とエモーショナルで良好な関係性を築くための仕組みの全体像です。エクスペリエンスオーケストレーションを最適化することが、ブランドロイヤルティーを高め、顧客解約率の低減に寄与します。顧客が企業との取引を停止する理由には、製品に対する不満や競合他社の優れた購入体験などがありますが、エクスペリエンスオーケストレーションを活用することで、これらの発生リスクを抑え、顧客維持を強化することができます。
H
ホステッド・コールセンターは仮想コールセンターとよく似ています。どちらを使用しても、企業は運用コストを増加させることなくカスタマーサービスを向上させることができます。
ホステッド・コンタクトセンターは、仮想コンタクトセンターとよく似ています。どちらを使用しても、企業は運用コストを増加させることなくカスタマーサービスを向上させることができます。
ホスト型ダイアラーとは、クロスチャネルのコンタクト戦略を実現し、エージェントの対応可状況を正確に予測しながら、エージェントが対応できる時間を最大化する、コンタクトセンターのクラウドベーステクノロジーです。詳細は、genesys.com/ja-jpをご覧ください。
ハイパーパーソナライゼーションは、あらゆるソースから顧客情報を収集・統合し、顧客の総合的なデータビューを提供します。データを統合することにより、顧客ニーズをより正確に特定し、予測することが可能になります。ハイパーパーソナライゼーションを活用することによって、カスタマージャーニー全体の体験の最適化に取り組みやすくなります。
I
カスタマーエクスペリエンス（CX）のパーソナライズとは、顧客一人ひとりのニーズや好みに合わせたユニークな体験を提供することです。企業が顧客の目的に合わせて個別に調整することで、パーソナライズされたCXは顧客との深いつながりを生み、ロイヤルティーの向上に寄与します。コンタクトセンターにおいても、パーソナライズされた対応は顧客満足度を高め、長期的な関係構築に役立ちます。
自動音声応答装置（IVR）とは、音声アプリケーションの使用や電話のキーパッドのタッチを通じて、コンピューターと人間とのインタラクションを可能にするテクノロジーです。
J
カスタマージャーニー分析は、さまざまなタッチポイントにわたる顧客行動を時系列で分析し、ビジネス成果に影響するポイントを特定します。この分析を行うことで、ジャーニーのパフォーマンスをスコアリングし、一連のCX体験の中のどのタッチポイントで顧客が行き詰まったり、離脱したり、うまく行動しているのかを明確にできます。カスタマージャーニー分析を基にカスタマーエクスペリエンスを最適化することで、コンタクトセンターが効果的に顧客満足度の向上に取り組めるようになります。
ジャーニーマッピングとは、顧客が企業と関わる過程を視覚的に表現し、顧客体験の流れを明確にするものです。マッピングしたカスタマージャニーを戦略的に活用し、ビジネス上の意思決定に役立てます。ジャーニーマッピングを用いることで、これまで分断されていた事業部門や、多岐にわたるチャネル間でデータを一貫して活用できるようになります。すべてのカスタマータッチポイントのデータを統合することで、顧客体験の全体像を把握しやくなるでしょう。収益への影響を把握しつつ、必要なサポート改善策を講じることが可能になります。
ジャーニーオーケストレーション・エンジンは、顧客との複数のタッチポイントを通じて、そのサポート体験全体を調整・最適化します。AIを活用することで、顧客行動から最適な次のステップを予測し、パーソナライズされた体験を大規模に提供することが可能です。ジャーニーオーケストレーション・エンジンを用いることで、企業は個々の顧客ニーズや目標に合わせてカスタマージャーニーを調整し、カスタマーエクスペリエンスを向上を実現します。
M
モバイルボイスとは、近年大きく進化したモバイルと音声認識の2つのテクノロジーを組み合わせた、新しいテクノロジー領域です。
近代型コンタクトセンターは、インバウンドおよびアウトバウンドすべての顧客コミュニケーションを管理する、企業の中心的な拠点です。
マルチチャネル・クラウド・コールセンターは、複数のタッチポイントを統合するCXプラットフォームです。コールセンターに最新機能を導入するコストを抑えることができます。
マルチチャネル・クラウド・コールセンターは、複数のタッチポイントを統合し、インターネットサーバーを介してアクセスできるようにするカスタマーエクスペリエンス・ソリューションです。
N
ネガティブなカスタマーエクスペリエンス（CX）とは、顧客が不満や失望を感じるような体験を指します。顧客の問題を解決できなかったり、問題を悪化させたり、新たな懸念を引き起こすようなブランドとのやり取りが該当します。顧客の期待に応えられない場合、不満を感じた顧客のブランドに対するロイヤルティーが棄損し、最終的には競合他社に離れてしまう可能性があります。ネガティブなCXを防ぐことは、顧客満足度と長期的な関係を維持するために非常に重要です。
O
オムニチャネル・クラウド・コールセンターとは、多様なチャネルを利用するカスタマーエクスペリエンス戦略です。インターネットサーバーを介してすべてのタッチポイントでシームレスな体験を提供します。
オムニチャネル・クラウド・コールセンターは、すべてのタッチポイントをシームレスに連携するマルチチャネル・カスタマーエクスペリエンス戦略です。インターネットサーバー経由で容易に利用できます。
オムニチャネル・カスタマーエクスペリエンスとは、商品レビュー、ソーシャルメディア、電子メールなど、複数のチャネルにわたる顧客体験のことです。多岐にわたるチャネルへのフィードバックをAIベースで分析し、製品やサービス、カスタマーエクスペリエンスを改善するための貴重な洞察を得ることができます。コオムニチャネル・カスタマーエクスペリエンスを最適化することで、顧客の長期的なエンゲージメントと満足度向上に役立ちます。
オムニチャネル カスタマージャーニーとは、複数のタッチポイントを通じて、顧客や見込み顧客が企業とやり取りする主要なインタラクション（メッセージング、オペレーター、プロセス、製品、サービスなど）で構成されます。これらのインタラクションは、単一または複数のカスタマージャーニーとして捉えることができます。一貫性があり、分かりやすいカスタマージャーニーのオーケストレーションを実現することで、コンタクトセンターにおいてもカスタマーエクスペリエンスの向上が図れます。
オムニチャネル・カスタマーサービスとは、顧客・見込み顧客と製品・サービスのプロバイダーが複数のタッチポイントで交わすさまざまなインタラクションにより構成されるカスタマーサービスです。
アウトバウンド・コールセンターとは、コールセンター・エージェントが会社の代表として既存顧客または見込み顧客に接触する中心点な拠点です。
アウトバウンドIVRとは、顧客に対し積極的にコミュニケーションを配信するためのコンタクトセンター・ソリューションです。
P
パーソナライズマーケティングとは、特定の顧客の好みや行動、ニーズに合わせてカスタマイズされたマーケティング手法のことです。カスタマーエクスペリエンスのあらゆる部分を顧客ごとの目的に合わせて最適化し、不要な摩擦を取り除きます。その結果、顧客満足度の向上に加えて、エンゲージメントやコンバージョン率の改善にもつながります。
パーソナライズされたオファーとは、顧客の行動データや傾向を基に、個々のニーズに最適化した提案を提供することです。カスタマージャーニー・マネージメントを活用し、すべてのチャネルとタッチポイントにおいて、顧客の労力を最小限に抑えたシームレスで一貫したサポート体験を提供することが目的です。オファーをパーソナライズすることで、顧客はサポートを受けるたびに快適で安心できるCX体験を得ることができます。
顧客行動の予測モデリングとは、顧客の過去のインタラクション情報などを機械学習させ、顧客行動や成果目標を予測する手法です。機械学習に顧客とのインタラクションを繰り返し分析させることで、予測モデルの精度を高めることができます。また、予測モデリングを活用することで、顧客と適切なタイミングで適切な方法のコミュニケーションを図ることができます。例えば、データ分析から得た予測を活用し、顧客ごとにパーソナライズしたチャットを適切なタイミングで送ることが可能です。
プレディクティブダイアリングとは、人の介入なしに大量のアウトバンドコールをかけ、コールに応答した時点でそのコールをエージェントにつなぐ方式です。
構内電話交換機（PBX）は、企業内で使用される構内電話ネットワークです。ユーザーはVoIP、ISDN、アナログなどさまざまなコミュニケーションチャネルを使用して社内および社外とコミュニケーションを取ることができます。
Q
迅速な顧客対応を行うためには、カスタマーサービスの問題に対して素早く評価・対処し、効果的に解決策を提示することが重要です。カスタマージャーニー・マネジメントを活用することで顧客の潜在的な問題を予測し、事前に対応策を講じることが可能です。AI予測を行うことで、問題を迅速に解決でき、顧客の不満を最小限に抑えると同時に、満足度と信頼性を向上させることができます。
R
リアルタイムのカスタマージャーニー・マネージメントとは、顧客とのインタラクションをリアルタイムで追跡し、複数のタッチポイントにわたって最適な体験を提供する仕組みです。エンド・ツー・エンドでシームレスなCX体験を実現し、顧客のニーズに応じた迅速な対応が可能になります。リアルタイムでのジャーニー管理は、エクスペリエンスオーケストレーションの一環として、顧客セグメントごとに最適な打ち手を提供し、顧客満足度の向上を図ります。
データのリアルタイム分析とは、AIを活用して、事業運営や顧客行動、市場動向などを瞬時に把握できるスナップショットを提供する手法です。カスタマーエクスペリエンス（CX）の変化に即座に対応し、問題を迅速に解決することに役立ちます。リアルタイム分析を活用することで、迅速な意思決定や判断ができ、コンタクトセンターでもより効果的な顧客対応が実施できます。
リアルタイム・パーソナライゼーションとは、ライブなインタラクションや即時データに基づいて、カスタマーエクスペリエンス（CX）をリアルタイムで調整する仕組みです。通常は、エクスペリエンス・オーケストレーションの一環として、AIを活用して行われます。リアルタイム・パーソナライゼーションによって、顧客とのインタラクションをより関連性の高いものに変化させ、エンゲージメントを強化します。また、各顧客がそれぞれの目的を達成できるよう、パーソナライズされたサポートを提供することで、顧客満足度を向上させることが可能です。
S
セグメント戦略とは、市場をニーズや特性、行動が異なるバイヤーグループに分割し、それぞれに対して個別の商品やマーケティングアプローチを展開する手法です。大手企業はAIを活用して顧客行動に基づいたセグメント化を行ない、クロスチャネルでのインタラクション履歴を分析しています。セグメント戦略によって、顧客の意図を予測し、適切なタイミングでアクションを提供することで、満足度やロイヤルティーを向上させることが可能です。
サービス型ソフトウェア（SaaS）とは、プロバイダーが集中管理するソフトウェアアプリケーションを、Webブラウザー上でお客様に提供する形態のソフトウェア・ライセンスモデルです。
T
インタラクションのカスタマイズとは、企業と顧客の間のコミュニケーションを、顧客ごとのニーズに応じて調整することです。理想的なカスタマーエクスペリエンスでは、すべてのサービスインタラクションが顧客のペルソナや、好み、過去の履歴、そして現在の目的に基づいてパーソナライズされます。顧客は一貫した体験を得ることができ、満足度やロイヤルティーの向上に繋がります。
トランクとは、複数の信号を同時に伝送するよう設計された通信ラインまたは物理的な通信回路（電話線や光回線など）です。
U
アップセルやクロスセルの提案とは、顧客に対して、より上位や高価格の商品を提案したり、当初購入した商品に関連した別カテゴリーの商品を提案することです。顧客のこれまでの行動や、好み、ニーズに関するデータを活用することで、アップセルやクロスセルのチャンスを特定しやすくなります。パーソナライズされたアップセルやクロスセル提案によって顧客に付加価値を提供し、売上向上にも貢献します。
V
バーチャルエージェントとは、コンピューターの画像生成、アニメーション、AIにより作成されたバーチャルキャラクターが、仮想の顧客サービス・エージェントとして顧客に対応するコールセンターの機能です。
仮想コールセンターは、分散した複数の拠点で働くコールセンター・エージェントがカスタマーサービスのインタラクションを実行できるよう支援するソリューションです。
仮想コールセンター（VCC）とは、単一の拠点ではなく分散した複数の拠点で働くコールセンター・エージェントをサポートするソリューションです。
インターネットプロトコル経由音声（VoIP）とは、音声をデジタル信号に変換する技術であり、コンピューターやVoIP電話機、あるいは他のデータ駆動型デバイスから直接通話を発信できます。
音声プラットフォームは、音声アプリケーションにより指定されたコマンドとロジックを実行するプラットフォームです。音声処理機能を備え、アプリケーションの作成が可能です。
W
WFMとは、職場のリソースを最適なタイミングで、最適な場所に配置することにより、従業員の生産性を向上させるためのプロセスです。
ワークフォース最適化とは、サイロ化されたテクノロジーを統合してプロセスを自動化し、運用コストを削減するために使用される戦略です。
ワークフォースプランニングとは、スケジューリング、コーチング、満足度など、人員の運用と戦略の要素を組織の目標に従い計画することです。
ワークロードマネジメントは、従業員全体に業務を戦略的に配分し、従業員やアプリケーションのスキルおよびパフォーマンスを最大化するプロセスのことです。ワークロードマネジメントを行ううえでのポイントやメリットとは？
