やること？ 顧客の5人に4人が アメリカでは、カスタマー・サービスの質の低さが原因でブランドを変更したことがあるか？
カスタマーサービスは、もはや顧客のクエリに対応し、問題を解決することではありません。カスタマーサービスは、トランザクション的なものから、ブランド・ロイヤルティと顧客満足の原動力へと成長したのだ。
カスタマーの期待は、しばしば満足させることができないほど高く、サービス提供と期待されることの間には隔たりがある。このギャップを埋めるにはどうすればいいのだろうか？
AIはあらゆる分野に浸透しており、カスタマーサービスも例外ではない。カスタマー・サービスも例外ではありません。これは、AIを適用するのに最適なビジネス機能です。
24時間365日対応可能なチャットボットから、リアルタイムでインサイトを生成する直感的なダッシュボードまで、AIをカスタマーサービスにどのように活用し、ブランド・ロイヤルティを高めることができるかを検証してみよう。
カスタマーサービスにおけるAIの役割を理解する。
ClickUp Fact: Customer service AI is scheduled to take over Customer service AI is scheduled to take over Customer service AI is planned to take over 2025年までにカスタマー・インタラクションの95%がAIに委ねられる。 _.さらに 10人中8人のマネージャー 仕事量を減らすことで、燃え尽き症候群も防ぐことができると信じている。
/_img/。 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2024/05/ai-in-customer-service.png ビジネスがカスタマーサービスにおけるAIを好む理由 /%img/
カスタマーサービスにおけるAIについてビジネスが気に入っていること via ダイヤルパッド さらに、AIアルゴリズムは効率と精度に妥協することなく、24時間365日稼働する。
繰り返しタスクの自動化
カスタマーサービス活動の大部分は、仕事に関する非生産的な仕事や反復的な作業であることが多い。パスワード再設定リクエストの処理、FAQへの回答、注文配送の追跡など、リストは続く。
ClickUp Fact: Customer Service Automation can save agents an impressive_ 1日あたり2時間以上 !
/ https://clickup.com/ja/blog/104171/undefined/ 自動化のためのAIツール /%href/
は、このような平凡なタスクの効率性と正確性を高めることができる。顧客からのクエリに即座に正確に対応することで、カスタマー・エクスペリエンスを向上させる。同時に、人的リソースを無料化し、クリティカルシンキングスキルや専門知識、ヒューマンタッチを必要とする価値の高いタスクや複雑なタスクに集中させることができる。
さらに人工知能は、スケーラブルな自動化、待ち時間の短縮、合理化されたワークフロー、24時間365日のサービスにより、ビジネスにおけるカスタマーサービス・コストを削減します。
4. カスタマーサービス・チームのトレーニング。
トレーニングやキャパシティビルディングは、もはや画一的なアプローチではありません。ビジネスは現在、カスタマーサービスチームメンバーの特定の強みと弱みに対処するために、個別コーチングと1対1の指導に投資しています。
AIは、包括的なSWOT分析のために、通話、チャット、電子メールから膨大な量のデータを分析することができます。そして、エージェントの学習嗜好に合ったターゲット・トレーニング・モジュールを推奨します。
また、受講率、完了率、課題などのメトリクスを測定し、トレーニングの効果を測定し、戦略を最適化することができます。
**5.カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズ
AIがパーソナライゼーションに貢献することに、カスタマーサービス担当者は同意している。 ハブスポット 現代の カスタム・マネジメント戦略 はすべてパーソナライゼーションを中心に展開する。 企業はロック解除できる。 収益が40%増加する パーソナライゼーションだけで
ClickUp Fact: パーソナライゼーションに費やされる1ドルあたりは、潜在的に以下のものを引き寄せる可能性がある。 20ドル以上の見返りがある !_
カスタマーサービスAIは、購入履歴、過去のやり取り、オンライン活動などの関連データを活用して、**360度の顧客プロフィールを作成することができます。
このようなコンテキスト情報により、カスタマーサービス担当者は、顧客の名前に対応するだけでなく、顧客体験をパーソナライズすることができる。このようなパーソナライゼーションは、カスタマー・エクスペリエンスを向上させ、ブランド・ロイヤルティを育成する。
**6.カスタマー・インタラクションの最適化
カスタマーサービスは、電子メール、電話、チャット、ソーシャルメディアなど、さまざまなチャネルにまたがっています。AIは、チャネル間でシームレスかつ一貫したカスタマー・エクスペリエンスを実現するために、これらを統合する中央集権的な力である。AIは、カスタマーのクエリに対応する適切なエージェントやリソースに接続する交換機のオペレーターのようなものだと考えてください。このような迅速な解決は、顧客満足度を高める。
さらに、AIはビジネスが顧客のニーズを事前に予測するのを助ける。データ主導の先見性に基づき、ビジネスは製品やサービスを推奨し、衝動買いを誘い、販売上の異議を排除することができる。
プロアクティブにやることもできる。例えば、最近購入したアクセサリーを提案する。あるいは、サポート中にトラブルシューティングガイドを共有するなど、リアクティブに行うこともできる。
**7.データに基づく洞察の生成
AIカスタマーサービスは、データと洞察の宝庫をロック解除する。
AIモデルは、顧客との会話、アンケート回答、ソーシャルメディア上の雑談など、大量のデータを取り込み、トレンドやパターンを特定します。
この洞察により、企業は顧客サービスを改善するための十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます！同様に、マーケティング、販売、または顧客維持戦略を悩ませている永続的な問題を浮き彫りにすることもできます。
これらの洞察は、より鋭いカスタマーサービスを実現するために、組織全体の戦略的意思決定を促進します。
クリックアップの採用は、プロセスを改善しただけでなく、カスタマーサクセス部門の形を作り、年間2千人から8千人の顧客へと成長させることができました。
Percheek社 ビジネス・オペレーション・アナリスト Angella Vecchione氏
カスタマーサービスにおけるAIの使い方：ユースケースと例
次のようなことを考えてみよう。 AIの使用例 いくつかの例とともに、カスタマーサービス・ワークフローに追加してください：
オムニチャネルのカスタマーサービス。
例：Zendesk、Salesforceなど。
顧客があなたのウェブサイトの商品ページを何気なくスクロールしているところを想像してみてください。
チャットボットがポップアップし、製品に関するクエリがあるかどうかを尋ねます。AIアシスタントは答えを取得し、クエリを解決します。
数日後、カスタマはソーシャルメディアであなたの広告を目にする。彼らはメッセンジャーであなたに連絡し、あなたは彼らが気に入った製品、彼らが共有した配送詳細、その他の関連情報を思い出して彼らを驚かせる。顧客は商品をカートに入れるが、チェックアウトを通過できない。顧客に割引クーポンを電子メールで送り、顧客はようやく購入に踏み切る！
利息は、上記の活動のどれも手動で管理されていませんでした。AIを使用すれば、ケーデンスを定義し、適切なチャネルの組み合わせを特定することができる。 AIモデルは、これらのタッチポイント全体で一貫したサポートを促進するために、カスタマーの行動とインタラクションを追跡する。
コンテンツ生成
例：ClickUp Brain、ChatGPT、Geminiなど。
ClickUp Brainを使用してわずか数秒でコンテンツを生成する。
コンテンツ生成は、カスタマーサービスにおけるAIの最もよく知られた応用例の1つです。高品質のコンテンツを作成するには時間とリソースが必要なため、ビジネスではピンチの時にコンテンツを生成するためにジェネレーティブAIを利用することがよくあります。トラブルシューティング、ハウツーガイド、FAQ、製品ページの要約など、コンテンツ生成ツールはさまざまなコンテンツを作成することができます。
新製品を発売しようとしているところを想像してみてほしい。 マーケティングツール ジェネレーティブAI機能を備えたマーケティングツールは、巧妙に作られた電子メールやソーシャルメディアへの投稿を使用して、この大々的な発表に関する話題を生み出すのに役立ちます。
発売後、カスタマーサービスチームには顧客からの問い合わせが殺到する。AIを使ってナレッジ・リソースを作成し、一般的な質問に答えて作業負荷を軽減することができます。人間のエージェントは、生成されたコンテンツを確認し、それが正確で、完了し、ブランドガイドラインと一致していることを確認することができます。
AIチャットボット
例：BlenderBot、Erica（Bank of America）、Insomnobotなど。
チャットボットは顧客や見込み客と次のような方法で関わることができる。 アマゾン AIを搭載したチャットボットは、より自律的で顧客中心のサービスを実現することで、カスタマーサービスを変革している。チャットボットは、FAQ、予約のスケジューリング、支払い処理、注文の最新情報の共有、製品やサービスの推奨などのタスクを処理することができる。
例えば、あるカスタマが銀行のチャットボットに銀行残高について問い合わせるとする。チャットボットは、この情報へのアクセスを認証するためにユーザーの身元を確認する。認証が完了すると、チャットボットはアカウント残高情報を取得し、表示します。さらに、資金移動、トランザクション履歴のビュー、または人間のエージェントに問題をエスカレーションすることで、ユーザーを支援することができます。
チャットボットは、機械学習のような技術を活用し、反復的に改善する。機械学習により、過去のやり取りやカスタマーのフィードバックを分析し、対応を洗練させることができる。その結果、彼らは複雑なやり取りを処理し、自然な会話をすることに熟達するようになる。
拡張メッセージング
例：NICE inContact、Velaro、Koreなど。
_カスタマーサービスエージェントをAIアシスタントでサポートします。 韓国.ai 拡張メッセージングとは、人間のエージェントにAIアシスタントを装備することである。この組み合わせにより、カスタマーサービスエージェントは、特に日常的で反復的なケースにおいて、最小限の認知的負荷を適用する必要がある。
例えば、誰かがトラブルシューティングの問題であなたのビジネスに連絡したとします。AIモデルはリアルタイムでチャット画面から情報を収集し、それを処理して会話中に洞察を生成し、解決策を提案します。
顧客が問題を説明すると、AIエンジンはアカウントの詳細を分析し、適切なナレッジベースの記事を探し、トラブルシューティングのためのステップ・バイ・ステップのガイドを生成します。エージェントはこの情報を使ってカスタマーをサポートすることができる。これにより、人間味を維持しながら、スピーディーなサービス提供が可能になる。
問題が複雑すぎる場合は、人間のエージェントが対応し、チャットボットが自律的に顧客のクエリを処理することもあります。
センチメント分析
例：Dialpad、Repustateなど。
顧客の感情を分析し、サービス提供を改善する。 ダイヤルパッド センチメント分析ツールが登場する以前は、カスタマーの感情を評価するには、サービス担当者が口調や言葉を解釈して主観的に感情を名付ける必要がありました。
しかし、AIテクノロジーは、カスタマーの感情分析からすべての当て推量を取り除いている。カスタマーがチャットでサポートチームにコンタクトしてきたとする。AIは、対話中の顧客の語法、文の構造、言葉の選択、さらには絵文字を分析し、顧客の感情状態を評価します。
あなたはカスタマが怒っていることに気づき、より共感的な口調で彼らの不満を認めます。同様に、AIを搭載した感情分析ツールは、声、トーン、テンポ、沈黙などを分析し、感情を分類することもできる。
このようなプロアクティブ感情分析は、リスクのある顧客を検出するために、カスタマーサービススペースで使用することができます。
/参照 https://clickup.com/ja/blog/70947/undefined/ カスタム成功ソフトウェア /%href/
ソリューションは、ネガティブな感情を検知し、戦略的な介入を行うことで、解約を抑制することができます。
自然言語処理(NLP)
例：ClickUp Brain、IBM Watson、MonkeyLearnなど。
ClickUp Brainでタスクを自動化しながら自然言語を使用する。
自然言語処理（NLP）は、自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）を使用して、人間のような対話を行います。これらのフレームワークは、人間の言語のニュアンスを理解し、有機的に仕事をします。結果、メニューベースのチャットボットから脱却し、認証された会話をすることができます！
例えば、困っているカスタマが「電話が見つからない！助けてください！"NLPはテキストを分析し、スペルミスや大文字小文字をメモし、言葉の背後にある意図を理解します。
NLPは、カスタマが自分の電話を見つけられないと判断し、メッセージの緊急性をメモする。そして、カスタマーを落ち着かせ、デバイスの場所を特定する方法を説明します。
このような機能により、AIは、たとえ文法的に不適切であったり、言い回しが悪かったりしても、より幅広い範囲の顧客からの問い合わせに対応することができる。迅速な解決は、カスタマー・エクスペリエンスを向上させ、満足度を高める。
予測分析
例：Altair Rapid Minder、SAP Predictive Analyticsなど。
AIを使った予測モデルの構築 /%img// ラピッドマイナー 予測分析は、おそらく生成AIに次いで顧客サービスにおけるAIの最も一般的なアプリケーションである。これは、カスタマサービスをリアクティブではなくプロアクティブにし、ビジネスが顧客の要求を予測し、対処するようにします。
例えば、あなたがeコマースストアを経営しているとしよう。ブラックフライデー・セールや特定のシーズン、ホリデーシーズンにおける顧客需要の急増を、履歴データ分析とAIを活用した予測分析によって予測することができる。この知識により、在庫の補充、店舗の最適化、サーバーの拡張が可能になり、ビジネスが中断することなく運営できるようになります。
ビジネスは予測分析を活用することで、期待に応えながらシームレスな顧客体験を提供することができます。これにより、ピーク時のサポートチームへのエスカレーションが減り、サポートチームはより価値主導のタスクに集中できるようになります。
レコメンダー・エンジン
例：Amazon、Netflix、LinkedInなど。
レコメンデーション・エンジンは、さまざまなフィルタリング技術を使う。 データサイエンスに向けて ClickUp Fact: 世界のレコメンデーション・エンジン市場は、%ref_の評価額に達すると予想されている。
[2025年までに120億ドル](https://www.industryarc.com/Research/Recommendation-Engine-Market-Research-500995#:˶‾:text=Recommendation%20Engine%20Market%20size%20is,the%20demand%20of%20recommendation%20engines._2025年までに120億ドル。) Userpilot、Freshdesk、Intercomなど。
よくある質問に答えるにはClickUp Brainを使おう。
ClickUpファクト: Nearly 10人中7人の顧客が 顧客サービスの専門家と話すよりもセルフサービスを好む。
ビジネスはこの顧客主導の需要に応えるべきである。
このタスクにAIを活用することは、いくつかの点で役立つ：
- ひとつは、すでに述べたように、生成的AIツールを使って知識リポジトリを書くことができる。
- 次に、AIを搭載したチャットボットは、基本的なカスタマー・クエリを処理し、最適なソリューションを提供する知識ベースの記事に顧客をリダイレクトすることができる。
- 次に、適切なキーワードやトピックを使って記事、ハウツーガイド、製品ドキュメントなどにタグ付けすることで、ナレッジベースを最適化し、整理することができる。これにより、カスタマーサービス・エージェントが関連情報に素早くアクセスし、ライブラリをナビゲートすることが容易になる。
これにより、ライブ・エージェントの負担が軽減され、カスタマが独自に便利なソリューションを見つけることができるようになります。
インテリジェント・ルーティング
例：Genesys、Dialpad、Zoho Deskなど。
_経由
ジェネシスのインテリジェント・ルーティング _https://docs.genesys.com/Documentation/GPM/latest/oneguide/ixnFlows。 ジェネシス ジェネシス
カスタマークエリは、複雑さ、チャネル、どの部門に宛てているかなど様々です。多くの可動部があるため、顧客からのクエリを適切なエージェントに誘導するのは、エージェントの帯域幅や可用性によってはかなり複雑になります。
人工知能と機械学習による*インテリジェント・ルーティングは、ビジネスが顧客からのリクエストを担当できる自動化ツールとして機能します。コンタクトセンターでは、インテリジェント・ルーティングを使用して、事前に定義された基準や特定のキーワードを使用して問い合わせの内容を分析します。
例えば、銀行でAIを活用したコールセンターを運営しているとする。あるカスタマが双方向音声応答（IVR）システムでアカウント残高情報のオプションを選択した。顧客はこの情報を伝えるテキストを自動的に受け取る。別のカスタマは、ローンや住宅ローンのオプションを検討したいと考えている。顧客のプロフィールと依存関係に応じて、このリクエストに対応できるエージェントに自動的に接続される。
リクエストの優先順位付け
例：ClickUp Brain、Todoistなど。
/例 https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/11/ClickUp-3.0-Setting-Task-Priority.png ClickUp 3.0 タスクの優先度設定 /クリックアップ3.0
ClickUpで優先度を設定し、カスタマーサービスを戦略化する。
AIが、カスタマーのリクエストを適切なサービス・エージェントに転送する際に、ソート・マシンとして機能することを見てきた。これに加えて、/AIは、緊急性、潜在的な影響、顧客価値に基づく問い合わせの優先順位付けにおいて重要な役割を果たしている。
例えば、すべてのサポートリクエストを分析するために、AIを活用した優先度マトリックスを設定・構成したとします。このマトリックスでは、レポート作成された問題の重大性、その問題によって直接影響を受けるカスタマーコホート、ビジネス運営と収益への潜在的な影響を考慮します。この重み付けされた優先度に基づいて、カスタマーサポートチームは、より多くのクライアントに影響を与える重要な問題に優先順位を付け、これらの問題が最初に対処されるようにすることができます。
同様に、AIベースの優先順位付けモデルは、次のような活用が考えられます。 カスタマージャーニーテンプレート を使用して、有料顧客に転換する可能性の高いリードや、理想的な顧客プロフィールに一致する見込み客を特定することができます。このような情報に基づいた意思決定により、カスタマー・サービスやサポートチームは問題を戦略的に解決し、疲弊することなくカスタマー・エクスペリエンスを向上させることができます。
データ管理
例：ClickUp Brain、Astera、Azure Data Factoryなど。
データを効果的に管理するために要約を生成する。
カスタマーサービスには、チャットログ、通話記録、電子メールの履歴、ソーシャルメディアでのメンションなど、豊富な顧客データが含まれます。このような大量のデータを保存、管理、仕事することは、従来の方法では事実上不可能です。幸いなことに、AIソリューションはルールベースでありながら柔軟な編成原理に従って、このビジネスプロセスを合理化する。
カスタマー・サービス・チームが、様々なチャネルやデータ・サイロに散在する顧客データのせいで、パーソナライズされたサービスを提供できないことを想像してみてほしい。また、非構造化データと構造化データが混在し、さらに半構造化データも混ざって仕事をしなければならない。 AI対応カスタマー・データ・プラットフォーム（CDP）は、こうしたデータを自動的に収集、整理、分類する。そして、独自の顧客プロフィールを作成し、1対1のリレーションシップを確立するために、データをクレンジングする。
信頼できるデータが一元化された場所にあることで、ビジネスは傾向、パターン、繰り返し起こるテーマ、改善すべき点、共通の痛点を特定しやすくなる。そのため、顧客サービスの提供を改善するためのデータ主導の意思決定を行うために、データを賢く活用しよう。
自動化された電話書き起こし。
例：ClickUp Brain、Fireflies、Otterなど。
ClickUp Brainを使えば、通話や音声クリップから自動トランスクリプトを生成できます。
従来、ビジネスは顧客との通話から鍵情報を抽出するために、手作業による文字起こしに頼っていました。このようなプロセスは、時間がかかり、リソースを必要とし、エラーが発生しやすいものでした。現在では、AIが音声をリアルタイムでテキストに変換します。これにより、エージェントは電話を評価し、キーワードを特定し、カスタマーの感情を分析し、そのペインポイントを理解することができます。これらの洞察は、より適切なアクションを取るのに役立ちます。
リアルタイムの支援に加え、これらのトランスクリプションは、エージェントが自分のパフォーマンスを振り返ることができるゲームテープの役割を果たすことができます。ビジネスでは、勝ち取ったトランスクリプトのライブラリを作成し、同様の状況に対応できるよう新しいエージェントをトレーニングすることができます。
カスタマーサービスにAIを導入するためのガイド」はこちら
カスタマーサービスでAIを活用する方法がわかったところで、最もエキサイティングな部分であるAIテクノロジーの導入に移りましょう。ここでは、6つのステップからなる簡単なガイドをご紹介します：
ステップ1: カスタマーサービスの目標を明確にする。
目標設定のためにClickUpのようなツールを使おう。
カスタマーサービス目標を設定することから始めましょう。サービスチームに相談し、満足している顧客からのフィードバックを求め、自社の強みと弱みを明らかにしましょう。以下はその例です：
- 待ち時間と平均処理時間の短縮
- 初回接触解決率の向上
- セルフサービスオプションにより、カスタマが解決策を見つけられるようにする
- カスタマー・インタラクションのパーソナライズ
- エージェントの生産性の向上
これらの目標は、顧客サービスの強化やギャップの解消に役立ちます。
ステップ2：既存のカスタマーサービス・インフラストラクチャを評価する。
次に、ビジネスリーダーは既存のカスタマーサービスセットアップを把握する必要があります。これには以下が含まれます：
- デジタル成熟度：デジタル成熟度：カスタマー・サービス・アーキテクチャーはAIテクノロジーの統合をサポートしているか？
- 技術スタック：技術スタック：様々なシステム、アプリケーション、プラットフォーム /参照 https://clickup.com/ja/blog/139401/undefined/ のようなソフトウェアソリューションは何ですか？ /コンタクトセンター コンタクトセンターなど、さまざまなソフトウェア・ソリューションを使用していますか？
- コミュニケーションチャネル顧客とのやりとりに使っているチャネル（電話、電子メール、チャット、ソーシャルメディアなど）は？
- データ・フレームワークデータ・フレームワーク：顧客データをどのように収集、保存、管理、分析していますか？
これらの点を理解することで、ビジネスと統合できるAIツールを選択することができる。
ステップ3：さまざまなAIツールを検討する。
ClickUp Brainのようなツールは、様々なカスタマーサービスに役立つ。
優れたカスタマーサービスを実現するためにAIツールを導入する方法をいくつか見てきただろう。チャットボットの設定、センチメント分析ツールの構築、データウェアハウスの補完、コンテンツの生成などなど。
目標をもとに、タスクに適したAIツールを見極めましょう。そうすることで、より大きな効果が期待できるソリューションに優先順位をつける。1-2個のコア・アプリケーションから始め、後にカスタマーサービスにおけるAIの利用を拡大する。
ステップ4：堅牢なデータ管理方針に従う。
AIはデータに大きく依存するため、組織内に堅牢なデータ管理ポリシーを導入する必要があります。以下のプロトコルを導入する必要があります：
- データ収集：データ収集：データソースとデータ収集基準を定義する。
- データストレージ：データ保存：データ保存のフォーマットを標準化する。
- データ・アクセスデータへのアクセス：アクセス制御と著書を確立する。
- データセキュリティ：データ・セキュリティ：データ・セキュリティ慣行の遵守
上記の戦略により、データの品質を確保しつつ、自信を持ってカスタマにサービスを提供することができる。
ステップ5: カスタマーサービスチームをトレーニングし、チームに参加させる。
カスタマーサービスにAIを導入する際、従業員のトレーニングとオンボーディングを行うことで、恐れやためらい、反発を解消することができます。AIツールによってワークフローがどのように改善されるかを教育することで、従業員がAIを受け入れるようになります。
トレーニングやオンボーディングに加え、以下のようなリソースを共有しましょう。
/参照 https://clickup.com/templates/customer-service-management-t-102451746 のようなリソースを共有する。 カスタマーサービス・マネジメントのテンプレート /%href/
を使い、ソリューションの有用性を紹介する。このような実用的なデモンストレーションは、採用を促進し、カスタマーサービスチームにとってジャンプオフポイントとなる。
ステップ6：モニタリングと最適化。
クリックアップダッシュボードは、設定した目標に対するパフォーマンスを測定することができます。
人工知能と機械学習は反復的に改善されますが、そのパフォーマンスを継続的に監視する必要があります。 エージェントの生産性や解決率などのメトリクスを追跡し、カスタマーフィードバックを分析し、SWOT分析を行ってAIの導入を微調整してください。
ClickUp Brain：A One-Stop Resource for All Your AI Needs* （AIに関するあらゆるニーズに応えるワンストップリソース
/参考文献 https://clickup.com/ai クリックUpブレーン /%href/
は、タスク、ドキュメント、プロジェクト、そして人をAIで接続する世界初のニューラルネットワークです。このパワー満載のAIソリューションは、カスタマーサービスチームの連携を改善し、生産性を30%向上させ、コストを75%削減します。
私たちは、ClickUp Brainの適用可能性を、AIナレッジマネージャー、AIプロジェクトマネージャー、仕事用AIライターの3つの主要モジュールに分類しています。
ここでは、これらがカスタム・サービスにおいてどのような役割を果たすのかを見てみよう：
AI Knowledge Manager AIナレッジマネージャー
クリックUp Brainを使って組織の知識を管理しよう。
ClickUp Brainはこんなことに使えます：
- ナレッジ・ベース・ライブラリを分類、整理、更新し、カスタマが独自にソリューションを見つけやすくします。これにより、待ち時間とエージェントの作業負荷を軽減しながら、セルフサービスのニーズに対応します。
- チャットや通話中に、関連するナレッジベースの記事やその他のリソースをエージェントに推薦します。このようなリアルタイムの支援は、カスタマーの問い合わせに対する迅速かつ正確な解決を促進します。
- 顧客とのやり取りを分析し、ハウツーガイド、トラブルシューティング資料、FAQの草稿を生成します。これにより、既存のナレッジベースにさらなる価値が加わります。
AIプロジェクトマネージャー
クリックアップ・ブレインは、ビジネスがカスタマーサービス依頼のステータスを追跡するのを助ける。
ClickUp Brainは、プロジェクト管理のお手伝いをします：
- ワークフローの合理化影響度と緊急度に基づいてカスタマーからの問い合わせに優先順位を付け、カスタマーサポートが重要な問題に最初に対処できるようにします。
- 電子メールによるフォローアップのスケジューリング、チケットの解決時間の追跡、FAQへの回答など、ルーチンタスクや反復タスクの自動化。
- 顧客からの問い合わせ内容に基づいて、エージェントを関連するチームメンバーに接続し、協調的な問題解決のためのフェーズを設定します。
- カスタマー・サービス・リクエストを追跡し、そのステータスをリアルタイムで更新する
AI Writer for Work
ClickUp Brainは生成AI以上のものです。できます：
- 顧客データを使用してチャットメッセージや電子メールの応答をパーソナライズし、エンゲージメントを促進することができます。
- 基本的なサポートクエリに回答し、24時間365日サポートを提供しながら、トラブルシューティング一般的な問題を解決します。
- 知識やコンテンツのギャップを特定し、顧客を更新し、教育するためのアイデアを人口。
- 質問および/または回答を他の言語に翻訳し、地理的なカスタマーサポートを行う
ClickUp BrainはClickUpスイートの一部です。ClickUp Brainは、ClickUpスイートの一部です。つまり、これらのAIを活用した機能から、ClickUpを活用してカスタマーサービス全体を拡大することができます。
ClickUpの活用例
- 顧客からの問い合わせに対応する自動化ワークフローの設定
- カスタマーサービスのチケットを適切なエージェントに自動的にルーティングする
- 緊急性の高いクエリの優先順位付け
- タグを使用して一般的なカスタマーリクエストをクラブ化する
上記のリストは氷山の一角です。ClickUpとClickUp Brainは、いくつかの方法でカスタマーサービス業務を活性化することができます。
クリックアップテンプレートでカスタマーサービスをダイヤルアップしましょう。
ClickUpは、以下のような様々なカスタマーサービスタスクのための豊富なテンプレートライブラリを提供しています：
1.ClickUp Customer Problem Statement Template (クリックアップ・カスタマー・プロブレム・ステートメント・テンプレート)
ClickUp Customer Problem Statement Templateを使って、カスタマーの問題を標準フォーマットで捉えましょう。
ClickUpのカスタマープロブレムステートメントテンプレート は、カスタマーの要求や課題の収集と理解を効率化します。このような洞察により、解決策のブレーンストーミングや、より豊かなカスタマーサービスを提供するための生産性向上が容易になります。
このドキュメントテンプレートは、顧客の問題を文書化し、タイプ別に分類して可視化し、それぞれにプロジェクトを作成して、解決策をブレインストーミングできるようにします。
2.ClickUp Customer Success Plan Template (クリックアップカスタマー成功プランテンプレート)
ClickUp Customer Success Plan Templateを使って、顧客成功のためのロードマップを準備しましょう。
この ClickUpによる顧客成功プランテンプレート は、定量化可能なメトリクスを使用して、カスタマーの成功を定義するのに役立ちます。この目標を念頭に置くことで、ビジネスはオンボーディングなどの顧客活動を整理し、進捗を追跡し、卓越した顧客サービスを提供しながらアカウンタビリティを維持することができます。
**3.ClickUp カスタマーサポートテンプレート
ClickUpカスタマーサポートテンプレートで、満足度の高いカスタマーサポートを提供しましょう。
ClickUpのカスタマーサポートテンプレート は、カスタマーサポートチームが問い合わせを効果的に管理できるようにします。チケットの整理と優先順位付け、タスクの割り当て、カスタマー満足度のモニタリングを支援し、最高品質のサポートを提供します。優先順位付けを可能にするために、期限切れステータスに近づいているタスクのビューが含まれています。
**4.ClickUp カスタマーサービスリクエストテンプレート
ClickUpカスタマーサービスリクエストテンプレートを使って、すべてのカスタマーサービスリクエストの概要を把握し、監視することができます。
と ClickUpのサービスリクエストテンプレート、 を利用することで、ビジネスは顧客サービスリクエストや技術問題を戦略的に管理することができます。サービスリクエストを標準化することで、混乱や伝達ミスの可能性を排除し、プロンプトで正確な解決を実現します。
このテンプレートは、次のような場合に役立ちます：
- カスタマーサービスリクエスト受付のワークフローを合理化します。
- 緊急度と影響度に基づくリクエストの優先順位付け
- チームメイトと協力して問題を迅速に解決
**5.ClickUp カスタマーサービス エスカレーション テンプレート
クリックアップカスタマーサービスエスカレーションテンプレートでサービスリクエストとその後のエスカレーションを管理します。
この ClickUpのカスタマーサービス・エスカレーション・テンプレート エスカレーションは、カスタマーサポートサービスを補完するものです。サービスレベルに満足できないカスタマは、組織的にエスカレーションすることができ、ビジネスでは、フラグを立てて優先度高く対応することができます。
などなど！これだけでは足りない場合は、ClickUp Brainを使ってカスタムテンプレートを生成することもできます。
クリックアップの準備はできていますか？
人工知能とカスタマーサービスは天国のような関係です。
AIテクノロジーをカスタマー・サービスに取り入れることで、顧客維持率の向上、人的エージェントの支援、従業員の士気と生産性の向上、パーソナライズされたサポートの提供、データに基づく洞察の創出が可能になる。
チャットボットからセンチメント分析ツールまで、いくつかの方法でカスタマーサービスにAIを導入することができます。カスタマーサービス業務にAIを導入するのに役立つシンプルな6ステップガイドを共有しました。
これで、カスタマーサービスにおけるAIの活用方法と、好みのAIツールの選択方法がお分かりいただけたと思います。機能別に専用のAIソリューションを選択することもできますし、ClickUp Brainが業務全体にAIを導入できるように、ClickUpだけを使用することもできます。後者の方が、柔軟性と拡張性があり、賢明な選択と言えるでしょう。
/参照 https://clickup.com/signup ClickUpに登録する /%href/
に登録し、カスタマーサービスをどのように変えることができるかをご覧ください！