2023年07月02日

コールセンターのプロセスをナビゲートする：チャットボットの課題

長年にわたり、コールセンターは顧客サービスの重要なハブとして機能してきました。これにより、ビジネスは請求に関する問い合わせ、技術サポート、その他の顧客のリクエストに関連する大量の電話対応を行うことができました。ソーシャルメディアやメールなどの代替サポートチャネルの台頭にもかかわらず、コールセンターは顧客とのやり取りの重要な接点として存在感を保っています。コールセンターの効率的な機能を維持するための中心的なプロセスが、「コールセンターワークフロー」です。しかし、コールセンターワークフローとは具体的には何でしょうか？また、それは質問・回答(Q&A)システムとどのように異なるのでしょうか？さらに、チャットボットがこれらのワークフローを管理する上での制約は何でしょうか？詳しく見ていきましょう。

コールセンターワークフローの理解

コールセンターのワークフローは、顧客からの問い合わせに効果的かつ効率的に対応するために設計された、あらかじめ定義された一連のプロセスです。これは、電話を受けた時点からその解決に至るまで、エージェントと顧客とのやり取りを推進するルールベースのアプローチです。これらのワークフローは、電話対応時間を短縮し、エージェントの生産性を向上させ、顧客満足度を確保し、コールセンターの全体的な業務効率を最大化するために綿密に設計されています。

典型的なコールセンターのワークフローは、顧客の最初のコンタクトから始まり、その後、事前に定義された基準（エージェントの専門知識や顧客の優先順位など）に基づいて、適切なエージェントにコールをルーティングします。その後、エージェントは顧客と対話し、問題を特定し、問題を解決するために関連するデータベースやナレッジリソースにアクセスし、今後の参考のために対話を文書化し、最後に通話を終了します。ワークフローからの逸脱は一般的に記録され、プロセスを継続的に改善するためにレビューされます。

コールセンター・ワークフローとQ&Aシステムの比較

構造化されたワークフローとは対照的に、質問応答（Q&A）システムはより直線的な形式を採用しています。それは、主に事前定義されたデータベースや知識ベースに基づいて、ユーザーの特定の問い合わせに対する正確な回答を提供することを目指して設計されています。Q&Aシステムは、ワークフローの特性である複雑さと操作の連続性を欠いています。

ワークフローは、顧客の反応やエージェントの判断に基づいて分岐する可能性のある多層的な対話を含みますが、Q&Aシステムは単純な入出力の原理で動作します。質問をすると、システムは最良の答えを提供します。これは会話よりも取引に近いものです。そのため、Q&Aシステムはワークフローに比べてダイナミックで適応性が低いと言えます。ワークフローは、より広範なシナリオと顧客のニーズに対応し、それに応じて反応するように設計されています。

コールセンターのワークフローを処理するチャットボットの欠点

現在、AIを活用したチャットボットが顧客対話の管理に頻繁に採用されています。これは主に、高ボリュームの問い合わせを処理し、即座の回答を提供する能力によるものです。チャットボットはQ&Aシステムの実行に長けています－顧客の問い合わせと事前定義された回答をマッチングします－しかし、複雑なコールセンターワークフローを管理する効果については疑問があります。

チャットボットの最大の制約は、文脈を理解し、共感を示す能力を欠いていることです。これらは効果的な顧客サービスの二つの重要な要素です。チャットボットは事前にプログラムされたルールに基づいて動作し、言葉やトーン、感情の微細なニュアンスを解釈する能力が欠けています。怒っている顧客や、事前にプログラムされた回答からはずれた独自の問題に直面したとき、チャットボットは対応が不足することがあります。

また、ワークフローには一定の意思決定や問題解決が必要で、これはチャットボットのルールベースの能力を超えています。AIは近年、著しい進歩を遂げていますが、チャットボットはまだ主にルールベースのシステムであり、判断力や創造力を必要とする複雑なタスクには苦労しています。

最後に、ワークフローには複数のデータベースやシステムへのアクセスを必要とするステップが含まれることが多く、チャットボットの能力を超えている場合があります。例えば、顧客の問題を解決するには、購入履歴の確認、アカウント詳細の更新、代替製品の発送手配などが必要になるかもしれません。人間のエージェントであれば、これらのステップを簡単にナビゲートできますが、チャットボットでは苦労するかもしれません。

結論として、チャットボットは単純な問い合わせに対する回答という観点からは貴重なツールですが、現在のところ、コールセンターワークフローの多次元的な性質を管理するには十分ではありません。企業が効率性と顧客満足度の追求を続ける中で、AIを活用する方法を見つけつつ、その制限を認識し対処することが重要となります。現時点では、優れた顧客サービスを提供する上で人間のタッチは依然として重要な要素です。