
私たちは皆、長く付き合ってくれる幸せなお客様を望んでいます。そして、友人に私たちのことを絶賛してくれるようなお客様を。鍵は大きな秘密ではなく、彼らが実際にどう感じているかを知ることです。それが顧客感情のすべてであり、顧客基盤の感情的な脈拍です。
しかし、ここで問題があります。「不満足」ということを知っているだけではあまり進展しません。本当の課題は、それに対して何をすべきかを迅速に、そしてすべての顧客に対して考え出すことです。しかも、チームが毎日使い慣れているサポートツールを捨てることなく。
良いニュースは、そうする必要がないということです。適切なAIツールは、悲しい顔のダッシュボードを見せるだけでなく、顧客がリアルタイムでどのように感じているかを分析し、状況を改善するための適切なアクションを開始することができます。すべて現在のヘルプデスク内からです。
顧客感情とは?(そしてそれがスコア以上のものである理由)
顧客感情は基本的に顧客の集合的な気分です。それは、ブランド、製品、またはサービスに対するすべての感情、態度、意見をカバーします。それは「彼らがどう感じているか」であり、「彼らが何をしたか」ではありません。遅いウェブサイトに苛立っている顧客と、超高速のサポート返信に本当に喜んでいる顧客の違いを考えてみてください。一方は彼らを遠ざけ、もう一方は忠誠心を築きます。
ここで顧客感情分析が登場します。それは、主にAIと自然言語処理(NLP)を使用して、顧客のフィードバックに隠された感情を自動的に見つけ出すプロセスです。サポートチケット、製品レビュー、ソーシャルメディアのコメントをスキャンして、言葉の背後にある感情を把握します。
これを顧客満足度(CSAT)やネットプロモータースコア(NPS)などの指標と一緒にするのは簡単ですが、実際にはかなり異なります。CSATとNPSは数値を提供しますが、それは「何」であり、感情分析はその数値の背後にあるストーリー、「なぜ」を提供します。低いNPSスコアは問題があることを示しますが、ネガティブな顧客感情を深く掘り下げると、問題が混乱したチェックアウトプロセスであることがわかります。
どこでも顧客感情を測定する方法
顧客感情の全体像を把握するには、顧客が話しているすべての場所からフィードバックを収集する必要があります。最高のAIツールは、既存のシステムに簡単に接続できる柔軟性を持ち、手間をかけずにこれを実現します。
直接、間接、推測フィードバックを使用した顧客感情の分析
感情データは主に3つの場所で見つかります。すべてを把握するには、これらすべてが必要です。
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直接フィードバック: これはあなたが求めるものです。NPS、CSAT、CES調査、またはサポートチャット後に送信するフィードバックフォームを考えてみてください。
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間接フィードバック: これは求められていない、即興のフィードバックです。ソーシャルメディアの言及、コミュニティフォーラムの投稿、G2やCapterraのようなサイトでのレビューが含まれます。
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推測フィードバック: これは日常のサポートインタラクション、ヘルプデスクチケット、チャットのトランスクリプト、通話ログから得られます。これはしばしば最も価値があり、見過ごされがちな情報源です。
プロのヒント: サポートチケットは感情分析のための絶対的な金鉱です。顧客の旅の中で最も重要な瞬間における生の、フィルタリングされていない感情を捉えます。これにより、何がうまくいっているか、何がうまくいっていないかをリアルタイムで見ることができます。
ワークフローを壊さずにAIを使用して顧客感情を分析する
この非構造化テキストを手動で分析しようとするのは、顧客が少数でない限りほぼ不可能です。AIはそれをスケールで行う唯一の方法です。しかし、ここで多くの企業が行き詰まります。多くのAIソリューションは、現在のヘルプデスクを痛みを伴う「リップアンドリプレース」することを要求します。彼らはあなたを彼らのプラットフォームに移行させようとし、数ヶ月かかり、多くの開発者リソースを必要とするプロジェクトになります。
はるかに良い方法は、チームがすでに使用しているツールに直接接続するプラットフォームを使用することです。例えば、eesel AIは、Zendesk、Freshdesk、Intercomなどのヘルプデスクと数クリックで統合します。数分で顧客感情を分析し、修正を自動化することができます。
アセット1: [スクリーンショット] – Zendesk、Freshdesk、Intercomなどの人気のあるヘルプデスクへの簡単なワンクリック接続を示すeesel AI統合ページ。
代替タイトル: 顧客感情を分析するためのeesel AI統合。
代替テキスト: 複数のヘルプデスク統合を示すeesel AIダッシュボードのスクリーンショットで、顧客感情を測定し改善するために使用されます。
データソース | 測定するもの | 長所 | 短所 |
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調査(NPS/CSAT) | 全体的な満足度と忠誠心 | 構造化されたデータ、追跡が簡単 | 文脈が欠けている、調査疲れが現実 |
ソーシャルメディア | 公共のブランド認識 | リアルタイム、フィルタリングされていない意見 | ノイズが多い、特定の顧客にリンクしにくい |
サポートチケット | その瞬間の感情 | 豊富な文脈、特定の問題に結びついている | 非構造化、理解するために良いAIが必要 |
オンラインレビュー | 製品/サービスの品質 | 新しい顧客に影響力がある | 偏りがある可能性があり、常に代表的ではない |
顧客感情の洞察から行動へ:改善を自動化する方法
70%のチケットがネガティブな感情を持っていると示すダッシュボードは興味深いかもしれませんが、それだけでは何も解決しません。本当の魔法は、その情報を使用して即座に役立つアクションをトリガーすることで、悪い経験を良いものに変えることです。
自動的に返信を下書きする
フラストレーションを感じた顧客が連絡してきたとき、1秒でも無駄にできません。AIは、チケットが到着した瞬間にネガティブなトーンを検出し、エージェントが確認して送信するための役立つ、共感的な返信を即座に下書きすることができます。これにより、すべての顧客が一貫して理解される返信を受け取ることが保証されるだけでなく、プロセスが迅速化されます。
例えば、eesel AIのCopilotは、過去の成功したサポート会話から学びます。古いチケットを研究してブランドの独自の声を拾い上げるので、下書きされた返信は最高のエージェントのように聞こえます。これは、新しいチームメンバーに初日から何年もの経験を与えるようなものです。
アセット2: [スクリーンショット] – Zendeskのようなヘルプデスク内のeesel AI Copilotが、ネガティブな顧客感情を持つチケットへの返信を下書きし、共感的で役立つトーンが強調されています。
代替タイトル: 顧客感情を改善するAIによる返信の下書き。
代替テキスト: AIがネガティブな顧客感情を改善する方法を示す、サポートチケットへの共感的な返信を下書きするeesel AI Copilotのスクリーンショット。
顧客感情を使用して感情的な緊急性に基づいてチケットをトリアージする
すべてのチケットが同じではありません。簡単な質問は少し待てますが、怒っている顧客は今すぐ助けが必要です。顧客感情を使用してルーティングルールを駆動することができます。例えば、非常にネガティブな感情を持つチケットは自動的に「緊急」とタグ付けされ、上級エージェントまたは専門チームに直接送信されます。
eesel AIのAIエージェントを使用すれば、これらのワークフローを設定するために開発者は必要ありません。シンプルなノーコードエディタで自分で構築できます。ルールは「感情がネガティブでメッセージに「返金」が含まれている場合、「高優先度」とタグ付けし、請求チームに割り当てる」といった簡単なものです。
アセット3: [ワークフロー] – AI分析に基づく自動トリアージプロセスを示すマーメイドチャート。
代替タイトル: 顧客感情に基づいてチケットをトリアージするワークフロー。
代替テキスト: AIが顧客感情を分析し、ネガティブなものを緊急エスカレーション用にルーティングし、標準的なものを通常のキューに送る方法を示す図。
ネガティブな顧客感情の根本原因を積極的に修正する
同じトピックに関するネガティブな感情が繰り返し見られる場合、それは大きな警告サインです。「ログイン問題」や「配送遅延」に関する怒りのチケットが絶え間なく流れてくるのは、何かが壊れていて恒久的な修正が必要であることを示しています。
最高のAIプラットフォームは、感情を追跡するだけでなく、ネガティブな顧客感情の根本原因を積極的に修正するのを助けます。例えば、eesel AIのレポートは、ナレッジベースのギャップを示すことができます。AIが答えられない質問に何度も遭遇すると、それらのトピックをフラグします。これにより、新しいヘルプ記事を作成したり、ドキュメントを更新したり、製品チームに優先すべきバグを伝えたりするためのデータ駆動のTo-Doリストが得られます。
アセット4: [スクリーンショット] – ネガティブな顧客感情の高い割合を持つ「ログイン問題」などの再発トピックを強調するeesel AIレポートダッシュボード。
代替タイトル: ネガティブな顧客感情の根本原因を示すレポートダッシュボード。
代替テキスト: ネガティブな顧客感情の主な原因として「ログイン問題」を特定し、チームが修正を優先するのを助けるeesel AIの分析レポートのスクリーンショット。
顧客感情分析における最大の頭痛を解決する
感情分析にAIを使用することは素晴らしいことのように聞こえますが、多くの企業が直面する障害があり、実際の結果を得ることができません。ここでは、最も一般的なものとそれを回避する方法を紹介します。
AIがアクセスできないときの不正確な顧客感情
多くのネイティブAIツールの問題は、サイロに存在することです。彼らは、公開ヘルプセンターのような1つの場所からの知識しか見ることができません。彼らは、内部ウィキ、Google Docs、または会社の実際の専門知識が保存されているSlackの会話については何も知りません。これにより、不完全で一般的、または単に間違った回答が生まれ、顧客をさらに苛立たせます。
解決策は、会社のすべての知識に接続できるAIを使用することです。eesel AIはまさにこれを目的に構築されました。Confluence、Notion、過去のチケットなど、100以上のソースに接続し、AIにビジネスの完全なビューを提供します。これにより、すべての回答が組織の完全なコンテキストに基づいていることが保証されます。
アセット5: [インフォグラフィック] – 2パネルのインフォグラフィック。左パネルは「サイロ化されたAI」と題され、公開ヘルプセンターにのみ接続されたAIがフラストレーションを感じた顧客を生み出す様子を示しています。右パネルは「接続されたAI」と題され、複数のソース(ヘルプセンター、Confluence、Notion、Google Docs)に接続されたeesel AIが正確な回答を提供し、顧客を満足させる様子を示しています。
代替タイトル: AIアクセスとその顧客感情への影響を比較するインフォグラフィック。
代替テキスト: 限られた知識アクセスが不十分なAI回答とネガティブな顧客感情をもたらす一方で、完全に接続されたAIが正確な回答を提供し、顧客感情を改善する様子を示すインフォグラフィック。
顧客感情AIプロジェクトが長く、複雑で、リスクがあると感じる
正直に言うと、AIプロジェクトは少し怖いと感じることがあります。意思決定者は、数ヶ月かかる可能性があり、高価なコンサルタントを必要とし、訓練が不十分なボットを顧客に解放するリスクがあるものにサインオフすることをためらうことがよくあります。
しかし、新世代のAIツールはシンプルでリスクがないように設計されています。
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数分でライブに: eesel AIはセルフサーブプラットフォームです。ヘルプデスクを接続し、知識ソースでAIをトレーニングし、エージェントを立ち上げることができます。営業担当者と話すことなく。
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自信を持ってテスト: 最大の恐れは、AIが事態を悪化させることです。eesel AIのシミュレーションモードはこのリスクを完全に排除します。過去のチケット数千件でAI設定を安全な環境でテストできます。どのように応答したかを正確に確認し、解決率の正確な予測を得て、ライブ顧客と話す前に潜在的なROIを把握できます。
アセット6: [スクリーンショット] – 過去のチケットに対する予測解決率とAI応答例を示すeesel AIシミュレーションモードダッシュボード。
代替タイトル: 顧客感情への影響をテストするためのeesel AIシミュレーションモード。
代替テキスト: 過去のチケットでAIパフォーマンスを安全にテストし、解決率と顧客感情への影響を予測するeesel AIシミュレーション機能のスクリーンショット。
価格設定が予測不可能で罰則的に感じる
多くのAIベンダーは、成功することで罰せられる価格モデルを使用しています。解決ごとまたはチケットごとに課金されるため、忙しい季節や会社が成長するにつれて請求書が急増します。これにより、予測不可能なコストが発生し、予算を立てることができません。
透明で予測可能な価格設定を探してください。eesel AIのプランは、月ごとのAIインタラクション数に基づいています。解決ごとの料金は一切ありません。予測可能なコストを予算に組み込むことができ、柔軟な月ごとのプランで始めることもできます。これにより、AIプロバイダーがチームの一員となり、チケットボリュームから利益を得ることがなくなります。
顧客感情を秘密の武器に変える準備をしよう
結局のところ、顧客感情を管理することは、チャートを見るだけではありません。それは、サポートチームのワークフローにスマートで自動化されたアクションを直接組み込むことです。問題が発生するのを受動的に見守るのではなく、積極的に解決することです。
覚えておくべき主なことはこれです:適切なAIツールは、ビジネスに合わせて調整されるべきであり、その逆ではありません。設定が簡単で、リスクがなく、すべての知識をまとめるのに十分スマートで、実際に意味のある価格設定であるべきです。
ダッシュボードを超えて、顧客感情を自動的に改善し始める準備はできましたか?デモを予約するか、無料でeesel AIにサインアップして、AIエージェントが過去のチケットでどのようにパフォーマンスを発揮するかを数分で確認してください。
よくある質問
CSATはスコアを提供しますが、感情はその背後にあるストーリーを提供します。サポートチケットで顧客の感情を分析することで、顧客が不満を持つ理由(例:バグ、ポリシー)を理解し、症状だけでなく根本原因を修正することができます。
eesel AIのような最新のAIツールは、数分で既存のヘルプデスクと統合できます。システムを接続し、過去のチケットから顧客の感情をすぐに分析し始めることができ、開発者や長期の実装プロジェクトは必要ありません。
ネガティブな感情に基づいて自動ルールを設定できます。例えば、非常にネガティブなトーンのチケットは自動的に「緊急」とタグ付けされ、上級エージェントにルーティングされることで、悪化する状況を防ぐことができます。
はい、ただしすべての知識ソースに接続するように設計されたAIプラットフォームを使用する必要があります。ConfluenceやNotionのようなアプリと統合するAIは、感情を正確に解釈し、有用で関連性のある応答を提供するために必要な完全なコンテキストを持っています。
感情を積極的に管理することで、問題がエスカレートする前に解決でき、顧客の離脱を減らし、ネガティブな公的レビューを防ぐことができます。緊急の問題を自動的にルーティングし、再発する問題を特定することで、効率と顧客の忠誠心の両方を向上させます。
もちろんです。サポートチケットは、フィルターされていない感情を捉えるための最良のソースの一つです。AIは非構造化テキストを理解するように特別に設計されているため、混乱したチケットでも顧客の感情に関する明確な洞察を提供し、最大の摩擦点を強調することができます。