B2B向けAIサポート。
基本を超える。

B2BカスタマーサービスにおけるAIエージェントの利点は、次のとおりです。

• 人数を増やさず、世界中のタイムゾーンをまたいで24時間365日対応。
• 人の介入が不要な定型課題を中心に、成長や需要の急増に対応するスケーラブルなAIサポート。
• より速い応答と解決で、厳しいSLAを守り、CSATを向上。
• プロアクティブな問題検知と解決で、チケットの生成やエスカレーションを未然に防止。
• AI音声、AIチャット、テキストなど、SMS、メール、WhatsApp、Web、モバイルチャットを横断したマルチモーダル対応。AIエージェントのOmnipresenceについて詳しく見る。
• あらゆるタッチポイントで、ブランドに沿った一貫したコミュニケーション。
• すべてのやり取りからデータを収集・分析し、顧客行動や課題に関するインサイトをプロダクトとサービスの改善に活用。
• お客様の希望言語で対応する多言語AIサポート。障壁を下げ、アクセシビリティを向上。

B2BカスタマーサービスへのAIエージェント導入には、次の課題があります。

• データ連携： 既存のCRM、ERP、チケットシステムとの接続は複雑になりがちです。Delight.aiは、Salesforce、Freshworks、Zendesk、Confluence、Sprinklr、Notionをはじめ、多くのナレッジソースやカスタマーサービスプラットフォームと簡単に連携できます。
• 業界固有の精度： AIエージェントは、ドメイン固有のデータや自社が保有する過去データで学習する必要があります。LLMの初期学習だけでは得られない、関連性の高い正確な回答を提供するためです。
• 複雑な問い合わせ： B2Bの問い合わせでは、複数の関係者やシステムが関わる複雑な課題への対応が求められます。Delight.aiのAIエージェントは、ノーコードで柔軟なAIワークフローを構築し、顧客ニーズに合わせてカスタマイズすることで、文脈に沿った正確な回答を提供できます。
• チェンジマネジメント： AIエージェントを効果的に導入・活用するには、明確なAIガバナンスとエスカレーション手順が必要です。
• 顧客の信頼： エージェンティックAIのコンプライアンスと安全性は、AIリスクを下げ、顧客からの長期的な信頼を築くうえで欠かせません。
• 導入コスト： ROIが見えれば、コストは課題になりません。AIカスタマーサポートのROI計算機で削減額を試算できます。Delight.aiの専門チームが、CXとCSATを最短で向上できるよう支援します。
• リスク軽減のアプローチ： パイロットプログラムから始め、AIの能力をテスト・改善し、フィードバックを集めながら段階的に拡大することで、スムーズな導入と成功につなげます。
• 関係者によるAIの導入：AIエージェントは サポートチームに取って代わるものではなく、定型作業から解放するためのものであること、そしてAIカスタマーサポートを効果的に拡大するには、人によるAIの監督（ヒューマン・イン・ザ・ループ）が不可欠であることを、早い段階でサポートチームに示すことが重要です。

関係者によるAI導入について詳しくは、こちらのebookをご覧ください。

B2BカスタマーサービスにおけるAIエージェントの代表的な用途は、次のとおりです。

• テクニカルサポート： 複雑なトラブルシューティング、設定支援、エスカレーション管理。
• 予約管理： 予約、リマインド、予約変更に会話形式で対応。
• 注文・在庫管理： リアルタイムの注文追跡や在庫状況の確認、注文内容の変更に対応。
• カスタマーオンボーディング： 新規クライアントのセットアップ案内と、状況に合わせた資料提供。
• ナレッジベース案内： 関連ドキュメントやセルフサービスコンテンツへ、すばやく誘導。
• 契約管理： 契約に関する問い合わせ、更新リマインド、書類の送付。
• 請求・支払いサポート： 請求書に関する質問、支払い処理、返金状況に対応。
• プロダクト提案： 顧客プロファイルと履歴に基づく、関連商品やサービスのアップグレードの提案。
• 問題報告とエスカレーション： 課題をすぐ報告でき、適切なチームへ迅速に引き継ぐ。
• フィードバック収集： やり取りやマイルストーンのあと、顧客からのフィードバックや満足度データを自動で収集。
• コンプライアンス支援： コンプライアンス要件の説明と、関連ポリシーの案内。
• 複数関係者の調整： クライアント組織内のチーム間で、連絡と進捗共有を管理。

B2BカスタマーサービスにおけるAIエージェントの効果的な活用方法は、次のとおりです。

• 明確なカスタマーサービス目標から始める： 応答時間の短縮やセルフサービス率の向上など、AIエージェントのビジネス目的を具体的に定める。
• 関連データで学習させる： ドメイン固有の過去の顧客会話を使い、精度と文脈理解を高める。
• スムーズなAIエスカレーションを実現する： 複雑な案件や慎重な対応が必要な案件を、人のエージェントへスムーズに引き継げるAIワークフローを設計する。
• 透明性を保つ： AIエージェントとやり取りしていることを伝え、人のサポートへすぐアクセスできるようにする。
• データセキュリティとエージェンティックAIのコンプライアンスを確保する： 強固なセキュリティー対策で機微な顧客データを守り、GDPRやHIPAAなどの規制に準拠する。
• パフォーマンスを継続的に監視し、改善する： AIエージェントのパフォーマンスと顧客フィードバックを定期的に分析し、回答とワークフローを改善する。
• チームを後押しする： カスタマーサービス担当がAIエージェントと協働できるよう、研修とAIツールを提供する。
• 多言語AIサポートを活かす： グローバルなお客様を、希望の言語で支援する。
• チャネルを横断してつなぐ： AIエージェントが、音声やテキスト、メール、チャット、SMS、その他のカスタマーサービスプラットフォームを通じて、一貫したサポートを提供する。
• パイロットから段階的に広げる： 小規模で効果を確かめ、調整してから展開する。

AIカスタマーサービスに踏み出す際にリーダーが陥りがちな2つの落とし穴を避けるため、こちらのebookをご覧ください。