written by Allan MacGowan  from CafeX Communications元記事

Forrester Researchの報告によると、予測可能で繰り返しが多いタスクをAIに引き継いで、オペーレーターががより高度な作業に集中できるようにするなど、AIはすでに顧客サービスを変えています。報告によれば、顧客の約半数がすでにバーチャルアシスタントとの会話を経験しているといわれています。

人と区別できないか、人より優れているようなAIが実現するにはまだ数年かかりそうです。その間、企業は業務の効率化を重視した、「実用的なAI」に目を向けています。カギとなる点は、ROI(投資利益率)がAIの導入コストに十分に見合うものかというものです。一般的に、自動化のメリットはハッキリしているのですが、CafeXの経験によると、多くの顧客サポート組織はいまだ導入にあたり、明確なメリットを探しているようです。

そこで、CaféX Live Assist® for Microsoft Dynamics 365のためにCafeXが開発したROIモデルがありますので、ご紹介したいと思います。

Step 1 チャネル毎のピーク時のインタラクションを処理するために必要な担当者の数を算出

 ROIモデルは、通話をより低価のチャネルにリダイレクトするLive Assist for Dynamics 365の能力に左右されます。

例をあげましょう。今のところ、下記の図にあるようなサポート組織は、Eメールやウェブポータル、音声通話のチャネルを持っています。アーランC式アルゴリズムに業界標準値を加え、顧客に供給される測定基準と組み合わせることにより、最繁時に必須のサービスレベルで必要な通話数を処理するために求められる人間のエージェント数を見積ります。

JavaScriptでアーランCによりコールセンターの必要席数を計算する

 Step 2 ライブエージェントと対比して、インテリジェントなチャットボットによって開始される対話数を予測

 次のステップは、チャットボットが始めたEメール、ウェブポータルインタラクションの一部をライブチャットの会話にリダイレクト(オペレーターへのエスカレーション+画面共有)し、Live Assistが実行された後の状態を予測することです。

この例では、Eメールの15%とポータルエンゲージメントの10%は、チャットボットが初期対応にあたり、自動化されたインタラクションの3分の2がライブチャット(画面同期)エージェントにエスカレーションされます。チャネル毎の新しいインタラクションを使用し、アーランを再実行することにより、必要なライブサポートエージェント数の予測値は5000から4390へと減少しました。

Step 3 チャットボットのTCO(総所有コスト)をコスト削減長期計画と比較

 エージェント数を最適化し省力化するには、年毎の常勤エージェントの総コストを見積もり、労力削減を完全に実施するのに、数か月もしくは1年ほどにまで及ぶ可能性があることを考慮に入れる必要があります。

導入による利益が実際に見えるようになるには4か月ほどかかるかもしれず、期待通りの成果を生み出すには丸1年かかることもあります。

利益をさらに相殺させるために、サブスクリプションライセンスやプロフェッショナルサービス、ラボテスト環境、ソリューション管理者など、Live Assist for Dynamics 365実装の関連コストを組み込みます。上の図を見ると、控え目にかつ全体を見積もっても、利益はコストを上回ります。投資回収に1年もかからないでしょう。下の例では、あるサポート企業が3年で3倍の投資収益率を達成していますが、投資回収には9か月で成功していることがわかります。

 画面共有を用いるなら、エージェントが訪問者を関連商品に誘導し購入させるアップセルやクロスセルの機会が増え、利益はさらに伸びることになります。

 AIによるカスタマーサービスのビジネスケースを開発しようとしていますか。

ぜひお問い合わせいただき、必要にピッタリ合ったROIモデルを作成ください。インテリジェントなチャットボットの真のメリットをご覧いただけるでしょう。