AIを使用して顧客の感情を理解し、実際に改善する方法

私たちは皆、長く付き合ってくれる幸せなお客様が欲しいと思っていますし、友人に私たちのことを絶賛してくれることを望んでいます。その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、ここで問題が発生します。「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行うことです。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、現在のヘルプデスク内から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。

顧客感情とは何か？（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、意見をカバーしています。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。それは、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、「何を」示します。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用いた顧客感情の分析

感情データは主に3つの場所で見つかります。全体像を把握するには、これらすべてが必要です：

• 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。

• 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のようなサイトのレビューが含まれます。

• 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: あなたの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を使っ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、顧客がほんの一握り以上いる場合、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動させようとし、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。たとえば、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。

データソース	測定するもの	長所	短所
調査（NPS/CSAT）	全体的な満足度と忠誠心	構造化されたデータ、追跡が容易	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、必ずしも代表的ではない

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秒でも重要です。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、スピードが上がるだけでなく、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ます。

たとえば、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、下書きする返信が最高のエージェントのように聞こえるようにします。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。

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。たとえば、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ると、このような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。ルールは次のように簡単です：「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。」

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」についての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。たとえば、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。

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、会社の実際の専門知識が保存されている内部ウィキ、Google Docs、またはSlackの会話について何も知りません。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じ、顧客をさらに苛立たせます。

解決策は、会社の知識をすべて接続できる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文脈に基づいていることが保証されます。

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。

• 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、エージェントを起動するのに営業担当者と話す必要はありません。

• 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、実際の顧客と話す前に潜在的なROIを把握できます。

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、成功することでペナルティを課す価格モデルを使用しています。彼らは解決ごとまたはチケットごとに料金を請求し、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不可能になります。

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。予算を立てることができる予測可能なコストを得ることができ、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。

顧客感情を秘密兵器に変える準備を始めましょう

最終的に、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。