クラウドコンタクトセンターでひらく ”カスタマー ......カスタマーエクスペリエンスの主な分類【感覚（刺激）的体験価値】人の感覚への刺激による体験価値

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クラウドコンタクトセンターAIでひらく

”カスタマーエクスペリエンス”とは

NTTコミュニケーションズ株式会社ボイス&ビデオコミュケーションサービス部

2019年10月３日

~ビジネス指標を予測し最適化するAI-ACD ルーティング~


コンタクトセンターの取り巻く環境


*

オムニチャネル

AI(人工知能)

人材採用難

カスタマージャーニー

NPS

WEB RTC

CXデザイン顧客の声の分析

エンゲージメント

LINE SNSの活用

ロイヤリティ

チャット

ノンボイス IoT

在宅

SOR

カスタマーエクスペリエンス

Chat-Bot

あふれる「トレンドワード」


*

オムニチャネル

AI(人工知能)

人材採用難


NPS

WEB RTC



LINE SNSの活用

ロイヤリティ

チャット

ノンボイス IoT

在宅

SOR


Chat-Bot


「カスタマーエクスペリエンス」とは


直訳すると「顧客体験」

顧客が商品やサービスを通して得られる

特別な体験を総合的に評価した概念

カスタマーエクスペリエンスとは


「カスタマーエクスペリエンス」が高くなると･･


効果その1

「企業ブランド力（顧客ロイヤルティ）の向上」

高い支持者となり、類似商品・類似サービスを得ようとした時に、競合他社より選ばれやすくなる

「カスタマーエクスペリエンス」が高くなると・・


「高いリピート率の獲得」

効果その2

得られる期待を大きく上回ることで顧客は定着する



「クチコミ(SNS)による波及効果」

効果その3

期待値を超える経験を得た顧客はクチコミによって他人に勧めたくなる



出典：コールセンター白書2018「カスタマーエクスペリエンスの目的」より

無回答

その他

業務効率化、サービスコストの最適化

商品とサービスの付加価値向上

プロモーター獲得

ブランディング

リピーター獲得(継続利用者を増やす)

自社や自社製品のファン作り

顧客満足の向上

2.2

0.8

11.2

25.0

33.6

33.6

45.7

57.8

75.0

カスタマーエクスペリエンスの目的


出典：コールセンター白書2018「カスタマーエクスペリエンスの目的」より

無回答

その他

業務効率化、サービスコストの最適化

商品とサービスの付加価値向上

プロモーター獲得

ブランディング

リピーター獲得(継続利用者を増やす)

自社や自社製品のファン作り

顧客満足の向上

2.2

0.8

11.2

25.0

33.6

33.6

45.7

57.8

75.0

カスタマーエクスペリエンスの目的


「カスタマーエクスペリエンスの主な分類」


【創造（好奇心）的体験価値】企業が提唱するコンセプトなど、顧客の期待を超える体験価値

カスタマーエクスペリエンスの主な分類

【感覚（刺激）的体験価値】人の感覚への刺激による体験価値

【情緒（感情）的体験価値】その瞬間時の心情に働きかけ得られる体験価値


「カスタマージャーニー」を知ることから始めよう！

AI(人工知能)

人材採用難


NPS

WEB RTC



LINE SNSの活用

ロイヤリティ

チャット

ノンボイス IoT

在宅

SOR


Chat-Bot


「カスタマージャーニー」

直訳すると…『顧客の旅』

顧客が商品/サービスを認知してから購入に至るまでの

「行動（好奇心）」

「想像（刺激）」

「欲求（感情）」などのプロセス



「カスタマージャーニー」

体現するには…


■ 行動を“点”で見るのでなく“線”で見る！

■ 「カスタマージャニーマップ」を作成する！


カスタマージャーニーマップ（イメージ）


■「共通認識が持てる」

■「顧客目線で施策を提供できる」

■「施策の運用ポイントが明確になる」

カスタマージャーニーマップのメリット


コンタクトセンターで蓄積された

データの活用


■ 顧客管理情報

氏名、住所、電話番号、職業、家族構成など

■ CRM対応履歴情報

購入履歴、対応履歴など

■ CTIシステムからの呼情報

対応チャネル、通話録音（内容）、通話履歴など

＜これからの重要なプラス要素＞

「通話録音のテキスト化」 ⇒ 宝の発掘！

コンタクトセンターで蓄積された主な情報とは


顧客管理情報データ

CRM対応履歴情報データ

CTI呼情報データ／テキスト化

蓄積されたデータ群

データをカスタマージャーニーマップへ

企業と顧客の共通経験値をマップ化


「共通経験値を可視化」

カスタマージャーニーマップ化することが重要


マーケティングオートメーション

カスタマージャーニーの設計と自動化

「顧客が購入に至るプロセス」に対応した、有効な顧客接点の設計

最適化されたコンテンツをマルチチャネルで展開

SFAデータCRMデータ

成約情報CRMデータ

販売データ

実店舗

企業Webサイト

マーケティングオートメーション

コンタクトセンター電話・メール

さまざまなチャネルの顧客情報

コンタクトセンター以外のチャネルMAの情報源として活用可能

SNS

複数のチャネルからコンタクトセンターに集まる顧客データを活用し、

「最適な人に」「最適な内容を」「最適なタイミング」でアクセス

企業アプリ

ECサイト

顧客

ターゲットA

ターゲットB

ターゲットC

ターゲットD


ビジネスモデル/顧客接点の改革にはシステムの進化が必須


SoEとSoR（ Systems of Engagement/ Systems of Records）

Leads

Opportunities

Cases

SoE－Systems of Engagement SoR－Systems of Records

⚫ 顧客接点のインタラクション⚫ リアルタイム⚫ 動的な最適対応⚫ 非構造化

⚫ 顧客/取引/案件の定性情報⚫ 履歴⚫ 静的⚫ 構造化

両者のデータを連携させて、

初めて最適なCXが実現

顧客エンゲージメントそのものをより良くするための「工夫」「演出」を支援

エンゲージメントした結果の「記録」を行なう

競争力の源泉であり、短いサイクルで企画や改良をせねばならない

しっかり、ゆっくり時間をかけて構築・改良


AIを中心に、SoEを高度化

AI

デジタル

セルフサービス

音声

クラウド

オープン基盤

エージェントの対応強化

カスタマージャーニーの管理

マーケティング・営業・サービス

センター側の生産性向上

スタッフ・TCO・最適化


① 統合CRMプラットフォーム

顧客情報、評価、行動履歴が管理された統合CRM

② 次世代レポーティングシステム

電話、チャット、対面すべての企業とのタッチポイントと

評価（NPSなど）が管理されたレポーティングシステム

③ プロアクティブデータシステム

顧客の状況、サービス側の状況とをあわせて判断し、

プロアクティブに顧客に通知を実施するシステム

システム進化のための６つのキーワード


④ 自動応答処理システム / セルフ解決のシステム

現状のIVRなどからの代替として、顧客のパーソナリティにあった

一次対応を行っていくシステム

⑤ 高度予測管理システム

購買行動予測、顧客行動などをあわせたシステム

⑥ 次世代“AIルーティング” / 自動学習型AI

お客さまの行動を予測し、パーソナリティにあったルーティング

一次対応するチャットボット及び、ロボットオペレーター

システム進化のための６つのキーワード


「カスタマージャーニー」で可視化されたビッグデータで予測管理。AIによる最適化されたオペレータへルーティングし効果を最大化する！

高度予測管理システム

購買行動予測、顧客行動などをあわせたシステム

次世代“AIルーティング” / 自動学習型AI

お客さまの行動を予測し、パーソナリティにあったルーティング

一次対応するチャットボット及び、ロボットオペレーター

「AIルーティング」


行動を予測するAIルーティング


従来ルーティングとAIルーティング

【従来ル―ティング】

空いたオペレーター

成果を最大化するオペレーター

【AIル―ティング】

スキル別待ち時間

個人特定プロフィールマッチング

スコア

AI

顧客

http://www.google.co.jp/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwjwq6Xj2tXdAhVHi7wKHVpwDtsQjRx6BAgBEAU&url=http://icooon-mono.com/13915-%E8%99%AB%E7%9C%BC%E9%8F%A1%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%82%B3%E3%83%B39/&psig=AOvVaw03hItyFlz6UNQqiPrY9Pjs&ust=1537949551813365

https://www.google.co.jp/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwjw2LLe2dXdAhVFvrwKHZ6uCZMQjRx6BAgBEAU&url=https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Handshake,_by_David.svg&psig=AOvVaw3HOdRsGPCkrQTonuPRGkHU&ust=1537949273687036


予測・最適化するルーティングサイクル

お客さま Amy

オペレーターの稼働 (FCR, AHT)

アンケート結果(NPS, CSAT)

結果

売上(離脱阻止,受注, 督促)

Customer

AgentInteraction

VoC

CRM

Real-time conditions

MachineLearning

Sales/Financial

AI

Deb6.18

Cam 6.60

Ben6.87

Amy5.42

Amy6.32

Ben 7.48

Cam8.10

Deb4.14

Cam6.35

Ben 6.48

Amy9.13

Deb5.87

Amy5.31

Ben 7.01

Deb7.84

Cam4.17

Amy

お客さま(待ち呼)

オペレーターの完全ランキングおよび入呼客とのマッチング

NPS向上売上Up 離脱阻止

マッチング結果によるビジネス成果の把握とAIへのフィードバック

入呼の段階でAIがお客さまのさまざまな情報を加味


AIが顧客情報を加味する

お客さま Amy



結果


Customer

AgentInteraction

VoC

CRM


MachineLearning

Sales/Financial

AI

Amy






Deb6.18

Cam 6.60

Ben6.87

Amy5.42

Amy6.32

Ben 7.48

Cam8.10

Deb4.14

Cam6.35

Ben 6.48

Amy9.13

Deb5.87

Amy5.31

Ben 7.01

Deb7.84

Cam4.17


オペレータとのマッピング

お客さま Amy



結果


Customer

AgentInteraction

VoC

CRM


MachineLearning

Sales/Financial

AI

Amy






Deb6.18

Cam 6.60

Ben6.87

Amy5.42

Amy6.32

Ben 7.48

Cam8.10

Deb4.14

Cam6.35

Ben 6.48

Amy9.13

Deb5.87

Amy5.31

Ben 7.01

Deb7.84

Cam4.17


成果のフィードバック

お客さま Amy



結果


Customer

AgentInteraction

VoC

CRM


MachineLearning

Sales/Financial

AI

Amy






Deb6.18

Cam 6.60

Ben6.87

Amy5.42

Amy6.32

Ben 7.48

Cam8.10

Deb4.14

Cam6.35

Ben 6.48

Amy9.13

Deb5.87

Amy5.31

Ben 7.01

Deb7.84

Cam4.17


カスタマージャーニーの可視化例

オペレーター画面（ソフトフォン）

カスタマージャーニー分析


顧客動線の分析 & 予測的な顧客エンゲージ

「予測・最適化するルーティングサイクル」により・・・

■ Webサイト上などの顧客の購買等の行動／動線の把握・分析

■ 見込みユーザや既存顧客がWebサイトなどへアクセスした際の動線を常時把握

■ 顧客がコンタクトセンタへ架電した際に、オペレーターにカスタマージャーニーを

可視化させることで、より一層品質の優れた応対を実現


これからのコンタクトセンターの役割とは

■「企業と顧客の共通経験値の可視化」で

「カスタマージャーニー」を創造

■ 「顧客行動を予測」した「AIルーティング」を駆使

■最適化されたオペレータによる「高品質な対応」の提供

■高度な「カスタマーエクスペリエンス」により企業価値を最大化


NTTコミュニケーションズの取り組み


高機能で多彩なコンタクトセンターサービスラインナップ

ボイスマイニングVOC分析

データ解析/CRM高度なコンタクトセンタープラットホーム

●40年以上の研究蓄積を背景とした自然言語処理、知識処理技術を活用したAPIプラットフォーム

●テキスト解析、対話、翻訳などを実現

●お客さまの声を分析しコンサルティング

●定量分析が得意なAIなどのツールと、定性分析ができる現場に精通した分析官を組み合わせて分析

●匿名加工データ解析サービス

●SFDC導入やカスタマイズ・運用を一元サポート

●強固で高機能なワンストッププラットホーム

●クラウドコンタクトセンター提供開始以来15年、数百社への導入実績

Pure Engege


クラウドコンタクトセンターサービスロードマップ

2018 2019 2020～

複数チャネルへの対応強化

エコシステム化

CRM連携強化

通録自動テキスト化

オムニチャネル化

電話

メール Web Chat

＋

外部サービスとの接続強化

AIを活用したユーザー対応の高度化

AI活用/高度化

プレディクティブルーティング

AIルーティング

G Plus Adaptor

エージェント個々人の

能力を加味

エージェントのメタデータと能力デー

タ

プロフィールの

マッチング

ビジネス成果を出すことが目的

×スコアリング/

予測

カスタマジャーニー分析

※現時点の計画であり、実際の提供を保証するものではありません。

オペレータ育成支援・稼働最適化

チャットボット連携

NOWArcstar Contact Center


ご清聴ありがとうござました。

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文中引用、出典：ジェネシス・ジャパン株式会社資料より

Documents

クラウドコンタクトセンター でひらく ”カスタマー ......カスタマーエクスペリエンスの主な分類 【感覚（刺激）的体験価値】 人の感覚への刺激による体験価値

クラウドコンタクトセンターでひらく ”カスタマー ......カスタマーエクスペリエンスの主な分類【感覚（刺激）的体験価値】人の感覚への刺激による体験価値