クイックテイクビデオ: Intercom の Brian Donahue が AI エージェントを顧客サービス サポートの第一層にするにはどうすればよいかについて語る

トッド・プルザン、HBR: HBR ビデオ クイック テイクへようこそ。私はトッド・プルザンです。リサーチおよび特別プロジェクト担当上級編集者です。 ハーバード・ビジネス・レビュー。

今日の顧客サービス業務において、人工知能は責任ある顧客サービスのリーダーシップにとって不可欠な要素となっています。 AI エージェントがどのように、そしてなぜ貴社の最優先サポートとなり得るのかについて、今日は Intercom の製品担当副社長である Brian Donahue に話を聞きに来ました。ブライアン、ご一緒してくれて本当にありがとう。

ブライアン・ドナヒュー、インターコム：やあ、トッド。ここに来てくれてありがとう。

トッド・プルザン、HBR: OK、ブライアン、多くのカスタマー サービス リーダーが、AI を自社のサポート システムにどのように組み込むかに苦労しているようです。では、これほど多くの選択肢が考えられるのですが、どのように始めればよいのでしょうか?

ブライアン・ドナヒュー、インターコム: AI エージェントについてよく考えるのは、カスタマー サポートの最前線にいるため、人間のエージェントが介入する前に AI エージェントが何を解決できるかということです。通常、これは最も一般的で簡単な種類の質問です。実際、人々が簡単に頭の中に思い浮かぶ方法は、エージェントを第一次サポートとして考えることです。

トッド・プルザン、HBR: OK、ティア 1 サポートとは何なのか、そして現段階での運用にとって AI が何を意味するのかについて、もう少し詳しく話してもらえますか?つまり、顧客は AI をどのように体験するのでしょうか?

ブライアン・ドナヒュー、インターコム: はい、ティア 1 サポートが何を意味するかについての標準的な定義はありません。多くの企業は、少し異なること、または場合によってはより具体的なことを意味しています。したがって、私たちの考え方は、どのような種類の質問が寄せられるのか、実際にそれらを分類することです。したがって、これらの質問タイプの 1 つは、顧客からの情報に関する質問であると考えられます。

これらはジェネリックです。答えは一般的なものです。顧客が誰であるかは関係なく、得られる答えは同じです。ここが AI エージェントを開始するのに最も簡単な場所です。すべての答えはナレッジ ベースのどこかにあるか、AI エージェントが答えられるようにする必要がある、またはそうする必要があるため、そのサポート コンテンツを用意するだけです。それは簡単です。誰もがその部分を理解します。しかし、考えてみると有益です。この情報コンテンツは、サービスやビジネスが十分な規模を持っている場合、製品のスペシャリストやサービスのスペシャリスト、さまざまな分野を専門とする人々がいる可能性があります。なぜなら、それはより複雑で、より深く、より深いものだからです。顧客サービス担当者があなたのビジネスの範囲を本当に理解するのはさらに困難です。

ただし、この場合、AI エージェントはその幅と深さ全体に合わせて拡張できます。つまり、実際には、AI エージェントは情報に関する質問を処理するだけでなく、その製品の専門化も処理します。そこにドキュメントがある限り、AI エージェントはそれを認識します。はい、これはバケット 1 の情報です。

トッド・プルザン、HBR: 情報。それは理にかなっています。それで、そこからどこへ行くのでしょうか？

ブライアン・ドナヒュー、インターコム: したがって、情報が一般的なものである場合、答えは基本的にどの顧客に対しても同じです。次に、2 番目のバケットはそうではない場合です。パーソナライズする必要があります。それで、通常、ここで何が起こっているのかを、誰かが「ねえ、私の新しいクレジットカードはいつ届くの？」と言っているとして、例を挙げてみましょう。明らかに、これはその顧客に特有のものです。パーソナライズされた質問に答えるには、AI エージェントがサードパーティのデータ (サポート ツールからのサードパーティ) に接続する必要があることを意味します。つまり、データを抽出し、顧客と照合して、「あなたの注文はここに届きます、あなたのクレジットカードはここに届きます」と言うのです。これが、パーソナライズされたデータ、または申し訳ありませんが、パーソナライズされた回答の基本であり、データを抽出してその回答をカスタマイズすることです。

本当にすごいのは、AI エージェントの機能が驚くべきものであるということです。このデータをすべて与えることができます。顧客が質問をすると、このデータが必要であると総合され、私はそのように質問に答えることができます。したがって、答えを合成できる方法は、実際にはかなり驚くべきものです。これがバケット 2 のパーソナライゼーションです。

3 番目のバケットはアクションです。パーソナライゼーションでは、依然として情報を提供するだけです。それはその顧客に特有のものです。 3 つ目はアクションの部分で、何かをしていることを意味します。それは、「はい、わかりました、私はクレジット カードをそれほど長く待っているのに、AI エージェントが「ねえ、あなたにはバーチャル クレジット カードを受け取る資格があることはわかっています」と言うようなものです。設定させていただいてもよろしいでしょうか？その後、先に進むことができ、エンド ユーザーは基本的にエージェントに自分の代わりに行動するよう依頼できます。

したがって、エージェントは、情報にアクセスして回答を統合するだけでなく、実際に顧客に代わって変更を開始できる場所です。つまり、代理店を雇ったり、注文をキャンセルしたり、注文したり、仮想クレジット カードを設定したりするのです。したがって、それがその 3 番目の部分であると考えられます。

本当に興味深いのは、情報対パーソナライズ対アクションの比率が企業ごとに異なることです。したがって、運営するビジネスの種類に基づいて、企業ごとにかなり異なる可能性があります。しかし、私たちは基本的に、これら 3 つのバケットを AI エージェントが実行すると、それが本当に基本的に第 1 層のサポートになると考えています。

トッド・プルザン、HBR：なるほど、それはすごいですね。では、第 1 層サポートが基本的なことの多くを処理するということは、人間の従業員がより大きな顧客サービスの課題に集中できることを意味するのでしょうか?

ブライアン・ドナヒュー、インターコム：はい、まさにその通りです。これは、実際に、テクノロジーが顧客サービスのために長年にわたって行うことを意図していた約束を果たしているようなもので、これが AI エージェントが実際に行っていることです。人間は、より困難な作業、より複雑な作業、真の問題解決能力を必要とする作業、ここで何をすべきかについての判断が必要な作業に取り組むことができます。

そして、顧客がやって来て、時には本当に人間的な共感を必要とするとき、それは彼らをイライラしている顧客から実際に忠実な顧客に変えるために実際に最も必要なことです。つまり、人間が関与しなければならないのはここだけです。これは基本的に第 2 層です。つまり、より単純で、パーソナライズされたものやアクションの場合はおそらくもう少し洗練されたものに人間が答えることから解放されますが、人間は本当に集中することができます。[ed] 顧客が実際に人間に解決してもらう必要がある、より大きく、より困難で、より複雑なタイプの質問に対応します。つまり、基本的には AI エージェントの第 1 層サポートです。人間、Tier 2 以降。

トッド・プルザン、HBR: OK、それはすべて理にかなっています。ブライアン、ティア 1 サポートでの AI エージェントの使用についての洞察を共有していただき、誠にありがとうございます。

ブライアン・ドナヒュー、インターコム: ありがとう、トッド。迎えてくれてありがとう。

トッド・プルザン、HBR: Intercom の製品担当副社長、Brian Donahue 氏と話をしてきました。チームを拡大せずにサポート業務を拡大する方法の詳細については、以下のリンクをクリックしてください。

詳しくはこちら AI エージェントと、責任を持って顧客サービスを提供する際に彼らが果たす役割。