24時間年中無休のサポートを拡大

顧客対応エージェントではHubSpotのAIである Breezeを使用して、定型的な問い合わせを自動化し、顧客に即座に対応して、複雑な問題をチームに転送します。質の高いコンテンツを同期し、明確なプロセスと引き継ぎルールを定義することで、人員を増やさずにサポートの規模を拡大できます。

以下の手順では、サポートリーダー、管理者、運用チームが顧客コミュニケーションを管理するための顧客対応エージェントを設定、トレーニング、テスト、展開、最適化する方法について説明します。このアプローチに従うことで、24時間年中無休のサポートを提供し、チケットの数を減らし、応答時間を短縮しながら、高品質の顧客体験を維持することができます。

例えば、サステナブルな事務用品を販売するeコマース企業のSprocket Supply Co.では、注文状況、発送状況、返品に関する一般的な質問に顧客対応エージェントを利用しています。その結果、サポートチームは請求に関する紛争や納期の遅延などの複雑な問題に集中でき、すべての顧客に一貫した迅速な対応を提供できます。

顧客対応エージェントを強化するAIの活用方法を理解

顧客対応エージェントでは、AIを使用して顧客の質問を解釈し、同期されているコンテンツソース(ナレッジベース記事、ウェブサイトページ、社内ドキュメントなど)に基づいて回答を生成します。

それは組み合わせられています:

• 質問に答えるためのコンテンツソース
• 応答をパーソナライズしてアクションを完了するためのCRMデータ
• 注文ステータスの確認などタスクを実行するアクション
• 複雑なリクエストやセンシティブなリクエストを担当者にエスカレーションするための引き継ぎルール

設定の品質はパフォーマンスに直接影響します。適切に構成されたコンテンツと明確なルールにより、エージェントはより多くのコミュニケーションを単独で解決できます。

サポート目標を指定

顧客対応エージェントを設定する前に、で何を達成したいのかを定義しましょう。顧客からよく寄せられる質問を特定し、その対応状況を評価します。これにより、自動化できるリクエストと、人間の担当者に任せたリクエストを見極めることができます。

例えば、Sprocket Supply Co.の目標は、「 Where is my order tickets」を40%削減し、営業時間外に即座に回答を提供することです。

既存のサポートプロセスの定義と分析

• 担当者とガバナンスを定義する:顧客対応エージェントの設定とモニタリング、継続的な改善に責任を持つ明確な担当者を割り当てます。その結果、パフォーマンス、コンテンツの品質、継続的な最適化に対する責任が確保されます。
• コミュニケーション/チケット管理を確認する: ヘルプデスク、 コミュニケーションの受信トレイ、外部プラットフォームなど、チームがコミュニケーションを管理している場所を特定します。ユーザーアクセス権や空き状況など、既存の設定を確認します。エスカレーションされたコミュニケーションはチームに送り返され、 ヘルプデスク または コミュニケーションの受信トレイで管理されます。ヘルプデスクワークスペースは、 チケット管理や レポート作成、 AIによる分析情報の向上に役立ちます。ヘルプデスクのセットアップ または チャネルをヘルプデスクワークスペースに移行する方法について詳細をご確認ください。
• 利用中のチャネルを特定:使用しているチャネル(Eメール、ウェブチャット、WhatsAppなど)と、エージェントに応答してもらいたいチャネルを特定します。まずはウェブチャットやチャットボットをプライマリチャネルとして設定し、パフォーマンスを検証してから、Eメールのようなリスクの高いチャネルに展開しましょう。ウェブチャットでは、サポートされているクエリーをユーザーに誘導し、コミュニケーションをリアルタイムでモニタリングし、ギャップを素早く特定することで、安全にテストできます。パフォーマンスが安定したら、さらに多くのページやチャネルを展開しましょう。
• 顧客からの問い合わせを分類する:チケットの履歴を分析することで、繰り返し発生する大量の問い合わせ( 注文した情報の場所など)と、複雑性の高い依頼(請求に関する問題など)を分類します。頻繁に繰り返し入力されるクエリの中から、特に自動化した方が効果が大きいものを3〜5個特定することを目指しましょう。

顧客対応エージェントで処理すべき問い合わせを定義

既存の設定とクエリ分析を使用して、エージェントが管理する必要のあるリクエストと、それをいつ人間に引き継ぐ必要があるかを判断します。

例:持続可能なワークスペース用品を提供するSprocket Supply Co.は、顧客対応エージェントを利用して、個人顧客と卸売バイヤーの両方をサポートしています。引き継ぎルールを定義することで、複雑な状況でも顧客体験を維持しながら、担当者が定型的な問題を解決できるようにします。

• 顧客対応エージェントが処理すべきこと:
• 注文ステータスに関する質問(例: 注文はどこにありますか?)
• 配送情報(配送時間、送料、国際オプションなど)
• 返品および返金ポリシー(例: このアイテムを返品できますか?)
• 製品に関する基本的な質問(サイズ、在庫状況、材料など)

• 顧客対応エージェントから人間への引き継ぎは、次のような場合に行う必要がある。
• 注文に遅延がある、失注している、または配達済みだが受領されていない
• お客さまが標準ポリシー外の払い戻しを申請した場合
• 請求の問題または支払いに関する問題があります
• このリクエストでは、機密性の高いアカウント/注文の詳細にアクセスまたは変更する必要があります
• 顧客が不満をあらわにしているか、担当者と話したいと申し出ている

コンテンツソースを準備する

エージェントが処理する内容を定義したら、応答に使用するコンテンツを準備します。エージェントの精度は、これらのソースの品質に直接依存します。

1. コンテンツソースの設定: 顧客対応エージェントのベストプラクティスに従って コンテンツを設定します。ナレッジベース記事、ウェブサイトページ、 ランディングページ、ブログ、アップロード済みファイル、またはURLを同期 できます。
2. ナレッジベースエージェント(ベータ版)の使用: ナレッジベースエージェント(ベータ版) を使用して、サポートチケットから記事の草稿を生成します。これにより、一般的な質問を顧客対応エージェント向けの再利用可能な構造化コンテンツに変換できます。
3. コンテンツを維持する: 全てのポリシー(配送、返品など)が明確かつ最新であることを確認します。

例えば、Sprocket Supply Co.は配送と返品に関するポリシーを記載したナレッジベース記事を同期しました。これにより、顧客対応エージェント側は担当者を介さずに、関連する質問に回答できます。

顧客対応エージェントをセットアップ

プロセスとコンテンツを定義したら、エージェントを作成して設定します。

• 顧客対応エージェントの作成 :エージェントを設定し、コンテンツソースを同期します。同期されたコンテンツソースはいつでも追加または編集できます 。
• 顧客対応エージェントのIDを定義する:ブランドと一致する名前、アバター、ペルソナを割り当てます。
• 顧客対応エージェントの権限の定義:情報を取得または更新するためのCRMデータへのアクセスを許可します

例えば、Sprocket Supply Co.は、プロフェッショナルな口調のエージェントを作成し、 CRMデータにアクセスできるようにしています。このエージェントは、コミュニケーション中に注文の詳細を取得したり、コンタクト情報を更新したりできます。

顧客対応エージェントのパーソナライズとトレーニングを行う

トレーニングによって、エージェントの対応、実行できる内容、チームを巻き込むべきタイミングが決まります。十分なトレーニングを受けたエージェントは、複雑な問題やデリケートな問題は人間が確実に処理しながら、より多くのリクエストを単独で解決できます。

エージェントをトレーニングするには、次のコンポーネントを設定します。

• コンテンツソースの管理:コンテンツソースを随時追加、削除、更新して、レスポンスの精度と最新状態を保ちます。
• アクションの設定: パスワードのリセットや注文ステータスの確認など、一般的な要求に対するアクションを定義します。これにより、エージェントは情報を提供するだけでなく、タスクを完了できます。
• 顧客対応エージェントによるリードの見極め(ベータ版): 顧客対応エージェントによる見込み確認の質問、プロスペクトの評価、基準に基づくリードのスコア付け、有望な商談の営業チームへの割り当てを行えます。
• ガイドラインの設定:トーン、構造、詳細レベルなど、エージェントの応答方法を定義します。また、エージェントが避けるべきトピックを指定し、一般的なシナリオで繰り返し使用できる回答を提供する必要があります。

たとえば、Sprocket Supply Co.は、出荷、返品、製品の詳細に関する最新のナレッジベース記事を使用して顧客対応エージェントトレーニングを行っています。エージェントが注文ステータスを確認し、CRM内から直接返品要求を開始できるようにするアクションを設定します。

また、企業規模などの適格判定の質問をしたり、有望なリードを営業チームに割り当てたりするようエージェントに設定することも可能です。一貫性のある顧客体験を提供するため、トーンや構成に関する明確なガイドラインを定めています。また、担当者に エスカレーションされる請求関連の問い合わせや機密性の高いアカウントの変更を担当者が処理しなければならなくなるよう、担当者が対応しないことを明記しています。

人間の引き継ぎルールを設定する

コミュニケーションを人間に引き継ぐタイミングを定義します。これにより、エージェントは定型的なリクエストに対応でき、チームはより複雑な問題やデリケートな問題に対応できます。

例えば、Sprocket Supply Co.は、一刻を争う問題やフラストレーションの大きい問題は、必ず人が対応できるようにしたいと考えています。顧客は 返金、 キャンセル、ログインできない場合に引き継ぎのトリガーを設定します 。エージェントはコミュニケーションをすぐに引き継ぐことも、担当者が空くまでサポートを続けることもできます。

人間による引き継ぎルールの設定について詳細をご確認ください。

顧客対応エージェントをテストする

顧客対応エージェントをライブチャネルに実装する前に、 さまざまなシナリオにどのように対応するかをテストします。

• 正確性: エージェントが正しいコンテンツソースからデータを取得していることを確認します。
• 機能: アクション(注文 追跡など)がCRM内で正しく実行されることをテストします。
• ロジック: 引き継ぎルールをトリガーして、エージェントが必要に応じてコミュニケーションを適切な受信トレイや担当者に引き継ぐようにします。

例えば、注文ステータス、返品、返金に関する質問に対するエージェントの回答をテストして、エージェントが正しく回答するか、または必要に応じてエスカレーションするかを確認します。

顧客対応エージェントの導入

テストが完了したら、エージェントをデプロイします。展開により、エージェントが使用する場所と、エージェントが処理するコミュニケーションが決まります。単一のチャネルで開始するか、 コミュニケーションのごく一部に限定することをお勧めします。その後、他のチャネルに展開する前にパフォーマンスを分析します。

例えば、Sprocket Supply Co.は、ウェブサイトのチャットで顧客対応エージェントを立ち上げ、30日分のデータを確認してから、Eメールに展開しています。

エージェントは、展開されている場合、チームの勤務時間外を含めて、自動的にコミュニケーションに対応できます。

設定チャネル設定

エージェントをデプロイする前に、チャネル設定を確認して、エージェントによる顧客とのコミュニケーション方法を制御します。

• エージェントが収集するデータを決定: 必須フィールドを設定します(チャットを開始する前にEメールアドレスを要求するなど)。
• スレッドの管理: エージェントがスレッド内のすべてのコンタクトに返信するかどうか、または非アクティブなスレッドの処理方法を定義します。
• 顧客対応エージェントの勤務時間を管理:割り当てられた各チャネルで 顧客対応エージェントがアクティブになるタイミングを設定 します。例えば、エージェントをチームの勤務時間外のコミュニケーションに応答するように設定できます。
• 推奨返信文をオンにする: 推奨 返信 文をオンにすると、AIによる回答の提案を行い、人間の担当者は送信前に回答を確認することができます。

エージェントのデプロイ範囲を決定する

顧客対応エージェントを割り当てるコミュニケーション先を決定します。

• チャネルベース: すべての受信コミュニケーション、または選択したチャネル(Eメール、WhatsAppなど)の コミュニケーションの割合 にエージェントを割り当てます。顧客対応エージェントをチャネルにデプロイする方法をご確認ください。
• ワークフローまたはルールベースのチャットボット(条件付き): ワークフローまたはルールベースのチャットボットを使用して、特定のクエリーを割り当てます。例えば、「 Customer Tier 」や 「Issue Type」などのプロパティーに基づいて、コミュニケーションを顧客対応エージェントに割り当てるワークフローを作成できます。これにより、エージェントが特定のコミュニケーションに応答するタイミングを制御し、顧客ごとにエクスペリエンスをカスタマイズすることができます。ワークフローやボットに顧客対応エージェントを導入する方法についてご紹介します。

パフォーマンスを分析して改善

デプロイ後は、パフォーマンスを継続的に監視して改善します。例えば、エージェントを1つのチャネルに割り当て、顧客対応エージェントを変更する前や追加のチャネルにデプロイする前に30日間のデータを確認できます。

顧客対応エージェントのパフォーマンス分析

• パフォーマンスレポートと測定指標を表示: 解決済みおよび回避済みのコミュニケーションの合計数、人員にエスカレーションされたコミュニケーションの数、エージェントのワークロード、クエリ量などの主要な測定指標を追跡します。 顧客対応エージェントのパフォーマンスレポートと測定測定指標について詳細をご確認ください。
• 知識のギャップを特定して対処する:エージェントが回答できなかった質問を確認して、コンテンツのギャップを特定します。カバー率を改善するには、コンテンツのソースを更新または拡張するか、短い回答を追加します。例えば、担当者が払い戻し関連の質問を頻繁にエスカレーションする場合、払い戻しポリシーの内容を明確にするか、拡充する必要があります。知識ギャップの特定と対処について詳細をご確認ください。
• コンテンツソースのパフォーマンスを分析する:どのソースが最も頻繁に使用されているか、また、パフォーマンスが低い、あるいは影響力が低いソースはどれかを確認します。これを使用して、コンテンツソースに対してどのような更新が行われるかを通知します。詳しくは、コンテンツソースのパフォーマンス分析をご覧ください。

分析を使用してパフォーマンスを改善

また、パフォーマンスレポート、主要測定指標、知識ギャップを基に、コンテンツ、ガイドライン、アクション、引き継ぎプロセスを改善してから、他のチャネルへの展開も可能です。

例えば、以下のベンチマークを使用して、パフォーマンスの評価と改善を行うことができます。

基準を常に満たせるようになったら、さらに多くのチャネルに展開し、顧客対応エージェントにより多くのコミュニケーションを任せることができます。

その他のリソース

• 顧客対応エージェントのベストプラクティス
• 顧客対応エージェントの使用方法

用語集

• 顧客対応エージェント:同期されたコンテンツを使用して応答するAI搭載のアシスタント。
• 引き継ぎ:顧客対応エージェントから人間の担当者に会話を引き継ぎます。
• デフレクション率:チケットを作成せずに処理されたコミュニケーションの割合
• 解決率:エージェントが解決したコミュニケーションの割合
• アクション:注文ステータスの確認やパスワードリセットEメールの送信など、エージェントが実行できるタスク。
• ガイドライン:顧客対応エージェントのコミュニケーション方法を定義する手順(トーン、応答スタイル、再利用可能な台本など)。
• ガードレール:回避すべきトピックの範囲を定義し、そのトピックが発生した場合にどのように応答するかを決めます。