グローバルデータによれば、生成型人工知能の登場により、顧客サービスセンターのパフォーマンスに著しい変革が見られます。Talkdesk Global Contact Center Key Performance Indicator（KPI）Benchmarkingレポートによると、2023年における顧客体験（CX）セクターにおけるAI技術の統合は、増加する要求に遅れることなく、サービス品質を新たな高みに押し上げました。
2023年には着信コールのボリュームが21％急増しましたが、サービスレベルは安定しています、それはAIの効率性のおかげです。人工知能を利用する企業は、顧客応答時間が短縮され、顧客サービス担当者にとってより効率的なプロセスが実現しています。
この研究は、さまざまな産業や地域での運用と比較するためにコールセンターのエグゼクティブが行うべき行動可能な洞察を提供しています。それは、顧客体験を改善するための適応戦略の重要性を強調しています。顧客サービスの風景を変え始めてから6ヶ月のデータを活用することで、この研究はAIが企業がますます増加する顧客エンゲージメントのボリュームを航行する際にどのようにビジネスをサポートするかを強調しています。
AIによるパワーを受けているカスタマーエクスペリエンスソリューションのグローバルリーダーであるTalkdesk®, Inc.は、そのベンチマーキングレポートの最新版を発表しています。この年次リリースは、CX領域における革新への取り組みを証明し、業界の比較およびパフォーマンス向上戦術のための重要なデータを提供しています。
常に進化する顧客サービスの要求に対して、人工知能の統合はコールセンターという挑戦的なエコシステムでの効率と満足のカタリストとなっています。
主な質問と回答：
1. 人工知能がコールセンターの応答時間をどのように改善していますか？
AIはルーチンタスクの自動化、カスタマーデータへのすばやいアクセスを可能にすることで個別の支援、およびカスタマーの問題を予測するための機械学習を使用することで、応答時間の改善に貢献しています。
2. コールセンターサービスレベルの改善を測定するために使用されるメトリクスは何ですか？
一般的なメトリクスには、平均応答時間、平均対応時間、最初の通話解決率、および顧客満足度スコアが含まれます。
3. コールセンターにおけるAIに関する反対意見や懐疑論はありますか？
AIが人間エージェントの仕事の安全保障に影響を与える可能性や、データプライバシーや自動システムの非人間性に関する懸念があります。
主な課題と論争：
– 仕事の置き換え： AIが人間労働者を置き換えたり、コールセンター業界での仕事の損失を招く可能性があります。
– データセキュリティ： AIの実装には大量の個人データの取り扱いが必要となるため、データ保護とプライバシーに関する懸念が高まります。
– インタラクションの質： AIは基本的な問い合わせを効果的に処理できますが、複雑な問題については真の人間のインタラクションの不在に対する顧客の見解が否定的であるかもしれません。
– AIのバイアス： AIシステムはトレーニングデータに基づくバイアスを受け継ぐ可能性があり、適切に管理されないと特定の顧客デモグラフィックによる不公平な扱いにつながる可能性があります。
利点：
– 効率の向上： AIは複数の問い合わせを同時に処理することができ、待ち時間を短縮し、人間エージェントをより複雑なタスクに回すことができます。
– コスト削減： 時間の経過とともに、AIはルーチンプロセスの自動化や大規模な人間労働力の必要性の低下により、運用コストを削減できます。
– 一貫したサービス： AIは顧客の問い合わせに一貫した回答を提供し、気分や疲労などの人間要因の影響を受けずにサービス品質を保証します。
欠点：
– 共感能： AIは人間エージェントの共感や複雑な問題解決能力を再現できません。
– 初期投資： AIテクノロジーの展開には、技術とトレーニングにおける重要な最初期の投資が必要です。
– 技術的な障害： AIシステムは時折障害や誤解を経験するかもしれず、それが顧客の不満につながる可能性があります。
顧客サービスとAIの新興テクノロジーに関するさらなる洞察を得るために、以下のリンクをご覧いただけます：
– Gartner：顧客サービスとサポート技術に関するレポート
– Forrester：顧客エクスペリエンスのさまざまなAIアプリケーションに関する研究
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The source of the article is from the blog revistatenerife.com