(AI) の出現により、多くの業界にわたって前例のない変化の時代が到来しました。クラウド コンタクト センター スペースも例外ではありません。 AI は、効率の向上、顧客との対話の改善、貴重な洞察の提供を約束して、クラウド コンタクト センターの状況を急速に再構築し、コミュニケーションのインテリジェント ハブに変えています。 人工知能 今日、クラウド コンタクト センターが大量の通話を管理し、日常業務を自動化し、リアルタイム分析を提供できるようになり、AI の影響がますます顕著になってきています。  、コールセンターにおける人工知能 (AI) 市場は大幅に成長し、2019 年の約 8 億ドルから 2024 年までに約 28 億ドルに拡大すると予測されています。  Statista のレポートによると この記事では、クラウド コンタクト センターへの AI 統合の興味深い過程を詳しく掘り下げ、過去、現在、将来の影響を検証します。 過去: 従来のコンタクト センター これまで、従来のコンタクト センターは主に音声ベースの通信システムと物理インフラストラクチャで運用されており、顧客とのやり取りを管理および維持するには多大な人的リソースが必要でした。 過去の従来型コンタクト センターの主な側面は次のとおりです。 従来のコンタクトセンターの構造 クラウド コンタクト センターの前身である従来のコンタクト センターは、主に顧客の問い合わせや苦情に対応し、サポート サービスを提供する人間のオペレーターで構成されていました。彼らは会社と顧客の間の架け橋としての役割を果たしました。操作は電話で、その後は電子メールで行われたため、オペレーターとインフラストラクチャーの広大なネットワークが必要でした。 従来のコンタクト センターの限界 これらのセンターは顧客サービスにおいて重要な役割を果たしましたが、いくつかの制限がありました。サービスの非効率性が蔓延しており、顧客はしばしば長い待ち時間を経験し、場合によっては人的ミスにより一貫性のないサービスを経験していました。これらのセンターの拡張性も懸念事項であり、成長に合わせて施設を物理的に拡張する必要がありました。 さらに、高度なデータ分析ツールがないため、膨大な量のデータを処理し、有意義な洞察を導き出すことは困難でした。 変化: AI とクラウドのコンタクト センター クラウド コンタクト センターは、これらの課題の解決策として登場しました。名前が示すように、これらのセンターはクラウド テクノロジーで運営されており、大規模な物理インフラストラクチャの必要性が軽減されます。これらは、費用対効果、拡張性、柔軟性、ビジネス継続性などの数多くのメリットをもたらし、顧客サービスの状況を変革します。 コンタクト センターへの AI の導入 クラウド テクノロジーの出現とともに、AI がコンタクト センター業界に浸透し始めました。初期のアプリケーションには音声認識システムと自動応答が含まれており、人間のオペレーターの作業負荷を軽減し、より迅速で効率的なサービスを提供することを目的としていました。 現在: クラウド コンタクト センターへの AI の統合 AI をクラウド コンタクト センターに統合すると、AI チャットボット、AI 音声アシスタント、予測分析などのエキサイティングな進歩がもたらされます。これらのイノベーションにより、効率性、拡張性、顧客中心性が向上し、コンタクト センターの運用に革命をもたらします。 最新のクラウド コンタクト センターにおける AI の役割 AI は現代のクラウド コンタクト センターで極めて重要な役割を果たしており、AI チャットボット、AI 音声アシスタント、予測分析を通じて顧客サービスに革命をもたらします。   AIチャットボット チャットボットは、クラウド コンタクト センターにおける AI の最も顕著なアプリケーションの 1 つです。これらの自動化された仮想アシスタントは、テキスト会話を通じて顧客の問い合わせを処理し、即座に応答し、24 時間年中無休で動作します。複数のクエリを同時に管理できるため、人間のオペレーターをはるかに超えたレベルの拡張性を提供します。   コンタクト センターにおける AI チャットボットの利点を強調し、2027 年までにチャットボットがおよそ 4 分の 1 の組織にとって主要な顧客サービス チャネルになるだろうと述べています。チャットボットを使用すると、特にコンタクト センター エージェントの時間のほとんどを占める単純な繰り返しのタスクにおいて、より良い顧客エクスペリエンスをサポートできます。 Forbes は   AI音声アシスタント   現代のコンタクト センターに定着しています。高度な音声認識と自然言語処理機能を使用して、よりインタラクティブでパーソナライズされた顧客サービス エクスペリエンスを提供します。 Amazon の Alexa や Google アシスタントなどの AI 音声アシスタントも、 予測分析 コンタクト センターにおける AI のもう 1 つの重要なアプリケーションは、予測分析です。過去のデータを分析することで、AI システムは将来の顧客の行動を予測し、オペレーターがパーソナライズされたサービスとプロアクティブなソリューションを提供できるようにします。これにより、顧客満足度と業務効率の両方が向上します。  AI の活用: 現実世界のアプリケーションと成功事例 AI がクラウド コンタクト センターに与える影響は推測的な議論ではありません。すでに成功事例が生まれています。以下に 2 つの例を示します。   、自社の AI テクノロジーである Watson をコンタクト・センター業務に活用し、高度な NLP と機械学習を通じてパーソナライズされた顧客サービスを提供しています。その結果、顧客満足度や業務効率が劇的に向上しました。 IBM は    AI を使用して人間のエージェントにリアルタイムの支援を提供し、より効率的で高品質な顧客対応を実現するコンタクト センター AI ソリューションを発表しました。 Google は、    Kasisto と提携して開発された AI を活用したチャットボットである Mastercard KAI を導入することで、AI を活用して顧客サービスを強化しました。これは、銀行業務および販売サービスを提供するように設計されており、最初は Facebook Messenger で展開されました。同社はまた、顧客満足度スコア (CSAT) を向上させるために製品コンテンツを改善し、Zoomin と IXIASOFT のソリューションを導入してコンテンツ運用を合理化し、ユーザーの検索エクスペリエンスを向上させ、パーソナライズされたコンテンツを大規模に配信しました。 Mastercard は、 未来: クラウド コンタクト センターにおける AI の傾向と予測 AI の進歩と優れた顧客サービスの重視が高まる中、クラウド コンタクト センターにおける AI の将来は刺激的な可能性に満ちています。 : AI テクノロジーが成熟するにつれて、顧客サービスのパーソナライズのレベルが前例のない高さに達すると予想されます。 AI は広範な顧客データを活用して、個人の好み、過去のやり取り、行動に合わせてエクスペリエンスを調整します。 ハイパーパーソナライズされた顧客サービス : AI の予測機能を利用して顧客のニーズと行動パターンを予測し、よりプロアクティブなサービスを実現します。この傾向により、企業は問題がエスカレートする前に解決できるため、着信電話が減少し、顧客満足度が向上する可能性があります。 予測顧客サービス  AR テクノロジーがより洗練されるにつれて、AI と組み合わせて、よりインタラクティブな顧客サービス エクスペリエンスを提供できる可能性があります。 AR を活用した視覚的な支援により、顧客が問題を解決できるようガイドし、エージェントの介入の必要性を減らすことができます。 : 拡張現実 (AR) のサポート  AI の採用: 競争上の必須事項 クラウド コンタクト センターにおける AI の役割が拡大するにつれ、企業は進化する顧客の期待に追いつくために適応する必要があります。  や などの大手クラウド コンタクト センター プロバイダーは、AI の力を活用して成長を推進しており、この業界における AI 統合の重要性を実証しています。 AI の統合は、コストの削減や業務の合理化だけを目的とするものではありません。それは、顧客との関係を強化し、イノベーションを推進し、競争上の優位性を生み出す戦略的資産として活用することです。 Teloz RingCentral クラウド コンタクト センターの進化の次の章を推進する クラウド コンタクト センターにおける AI の変革的な役割は今後も継続しており、今後数年間でさらに顕著になるでしょう。 AI は、より優れた顧客サービスを提供し、大量の通話を管理し、リアルタイム分析を可能にすることで、企業が顧客コンタクト センターのエクスペリエンスを再定義するのに役立ちます。私たちが未来に向かって進むにつれて、AI は今後も状況に大きな変化をもたらし、顧客との対話に可能性を秘めたエキサイティングな世界を提供していきます。 この革命はほんの始まりにすぎず、最も革新的なビジネスは、AI の力を利用してクラウド コンタクト センターでの顧客エクスペリエンスを変革するビジネスとなるでしょう。

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

クラウドコンタクトセンターにおける AI の役割の進化

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