2025年における顧客サービス志向の本当の意味

Stevia Putri
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Stevia Putri

Last edited 2025 9月 9

誰もがひどいカスタマーサービスを受けたことがあるでしょう。終わりのない電話メニューに閉じ込められ、3人の異なる人に問題を繰り返し説明しなければならず、最終的にはスクリプト化された役に立たない答えを得るだけです。それは人生の選択をすべて疑問に思わせるような経験です。

しかし、稀に素晴らしい瞬間もあります。問題を解決するだけでなく、ジョークを言い、後でフォローアップして状況が大丈夫か確認し、本当に気にかけているように見えるサポートエージェントがいるのです。それが大きな違いです。

長年、企業は「お客様は常に正しい」というフレーズを使ってきました。しかし、今日の本当のカスタマーサービス志向とは、すべての人に盲目的に同意することではありません。フラストレーションを抱えた人々を忠実なファンに変える、実際に役立つ関係を築くことです。

このガイドでは、それが実際に何を意味するのか、チームが必要とする個々のスキルから、それを支える会社全体の戦略までを分解します。また、現代のAIツールがどのようにしてこのマインドセットを成長させるのに役立つか、そしてその重要な人間的なタッチを失わずに済むかを見ていきます。

カスタマーサービス志向とは何か?

簡単に言えば、カスタマーサービス志向のアプローチとは、すべての意思決定において顧客のニーズを北極星とすることを意味します。新しい機能の開発からマーケティングメールの作成まで、すべての行動を顧客にとってポジティブで簡単な体験を作り出すことを目指して調整することです。

そして、これはサポートチームだけの仕事ではありません。会社全体の文化です。考えてみてください:同僚はあなたの「内部顧客」です。直感的でバグのない機能を構築する開発者はカスタマーサービス志向です。従業員の質問に迅速かつ明確に答える人事担当者もそうです。すべての部門が自分たちの仕事が最終ユーザー(または同僚)にどのように影響するかを考えると、組織全体が強くなります。

この考え方は「顧客中心主義」と一緒にされることがありますが、少し違いがあります:

  • カスタマーオリエンテッド(顧客志向): これは今ここに焦点を当てています。サポートチャットのような特定のやり取りが迅速かつ親切に処理されることを確実にすることに焦点を当てています。

  • カスタマーセントリック(顧客中心主義): これは長期的な戦略です。顧客のフィードバックを使用して次に何を構築するかを決定するなど、持続的な関係と忠誠心を築くことに焦点を当てています。

カスタマーサービス志向であることは、顧客中心主義になるための大きな部分です。そして、競争の激しい市場では、優れたサービスがしばしば際立つ唯一の要素です。製品や価格が同じように見え始めると、体験が人々を引き戻す要因になります。結局のところ、新しい顧客を見つけるのに既存の顧客を満足させるよりも6倍から7倍のコストがかかることがあります。

カスタマーサービス志向のプロフェッショナルを定義するコアスキル

本物のカスタマーサービス志向の文化は、スクリプトやチェックリストから生まれるものではありません。それは、正しいソフトスキルと本当に助けたいという願望を持った人々によって築かれます。これらは、優れたサポートエージェントと本当に素晴らしいエージェントを分ける資質です。

ここに、大きな違いを生む重要なスキルがあります:

スキルなぜ重要か実際の例
共感顧客の立場に立ち、彼らが聞かれ理解されていると感じさせるため。「それが私たちの方針です」と言う代わりに、「それがどれほどフラストレーションを感じるか分かります。一緒に解決しましょう」と言うエージェント。
積極的な傾聴顧客の問題を本当に聞き、結論を急がずに正しい問題を解決するため。エージェントが顧客の問題を要約して、解決策を提供する前に正しく理解しているか確認する。
積極的な問題解決潜在的な問題を見つけ、顧客が尋ねる前に解決策を見つけるため。顧客がチェックアウトページで立ち往生しているのを見て、チャットポップアップで助けを提供する。
明確なコミュニケーション難しいことを簡単に説明し、誤解を避けるために明確な期待を設定するため。トラブルシューティングの手順を密集した段落ではなく、シンプルな番号付きリストに分解する。
忍耐力特に怒っている顧客に対して冷静でプロフェッショナルであり、緊張を和らげるため。フラストレーションを感じている顧客に対して、何度も同じ手順を冷静に説明し、苛立ちを見せずに理解させる。

これらのスキルは非常に人間的なものですが、AIは実際にチームがこれらをより頻繁に使用するのを助けることができます。AIツールが単純で反復的な質問を処理することで、エージェントは本当に共感と創造的な思考が必要な状況にエネルギーを集中させることができます。例えば、AIコパイロットは、会社の忍耐強く役立つトーンに合った返信を作成するのを助け、すべてのエージェントに素晴らしい会話のためのしっかりとした出発点を提供します。

会社のためのカスタマーサービス志向の戦略を構築する方法

スキルのある人を持つことは一つのことですが、持続的なカスタマーサービス志向の文化には計画が必要です。それは自然に起こるものではなく、雇用する人々から彼らに与えるツールまで、構築しなければなりません。

カスタマーサービス志向の人を雇用し(そして彼らを力づける)

まず最初に、ソフトスキルを重視して雇用することです。技術的な知識だけでなく、共感を教えるのは難しいです。面接では、「本当にフラストレーションを感じている顧客に対処した時のことを教えてください。何が起こりましたか?」といった質問をしてください。

適切なチームを持ったら、彼らが仕事をするのを信頼してください。有名なノードストロームの従業員ハンドブックには、たった一つのルールがありました:「すべての状況で良い判断をしてください」。チームが力を与えられると、すべての小さな問題を解決するためにマネージャーの許可を求める必要がなくなります。その場で顧客を助けるための賢明な判断を下すことができます。

知識を統一し、ツールを提供する

チームが正しい情報を見つけられなければ、役に立つことはできません。優れたサービスへの最大の障害の一つは、知識が分散していることです。答えが数十の異なる文書、古いチャットログ、古いヘルプ記事に隠されていることです。そのすべての情報は一か所にあり、最新で、すぐに見つけられる必要があります。

これはまさに現代のAIが得意とする混乱です。正直に言って、従来のナレッジベースを最新に保つのは面倒です。eesel AIのようなプラットフォームは、チームがすでに働いているすべての場所に接続し、会社の知識の中央の脳のように機能します。ヘルプセンター、Google DocsConfluenceから情報を集め、過去のサポート会話から洞察を引き出します。これにより、人間のエージェント(およびAIエージェント)が正しい答えに即座にアクセスでき、チーム全体がより反応的でカスタマーサービス志向になります。

フィードバックを収集し、それに基づいて行動する

目標を達成しているかどうかを知るには、尋ねるしかありません。何がうまくいっているか、何がうまくいっていないかを理解するために、常にフィードバックを得る方法を設定してください。

CSAT(顧客満足度)やCES(顧客努力スコア)などの簡単な調査を使用して、どのように進んでいるかをすばやく把握します。しかし、数字に頼るだけではありません。ソーシャルメディア、レビューサイト、コミュニティフォーラムで、人々が自分の言葉で何を言っているかを注視してください。

最も重要な部分は?そのフィードバックに基づいて実際に何かをすることです。顧客が言ったことに基づいて変更を行っているのを見ると、信頼が大きく築かれ、実際に聞いていることを示します。

カスタマーサービス志向のAIで努力を拡大する

カスタマーサービス志向のアプローチは、顧客が10人いるときは非常に簡単です。しかし、顧客が1万人いるときは全く別の話です。チームは疲弊し、バーンアウト、回答の不一致、顧客の長い待ち時間につながります。ここでAIは、もう一つのフラストレーションの原因になるか、優れたサービスを拡大するための最良のツールになるかのどちらかです。

違いは昼と夜のようです。一方では、チケットを抱え、文書を掘り下げるストレスを抱えたエージェントがいます。他方では、AIパートナーと一緒に働く幸せで効率的なエージェントがいて、24時間365日、即座に一貫した役立つ回答を提供する単一の真実の源に支えられています。

一般的なAIチャットボットがカスタマーサービス志向でない理由

正直に言って、ほとんどの人はAIチャットボットでひどい経験をしたことがあります。彼らは文脈を理解できず、ループに陥り、ほとんどの場合、「人間におつなぎします」で終わります。今日のヘルプデスクに組み込まれている多くのAIツールは、まだこれらの問題を抱えています。多くの場合、技術的なセットアップが必要で、会社の独自の声から学ぶことができないため、一般的で役に立たない回答を提供してしまいます。

現代のAIプラットフォームがカスタマーサービス志向の体験を提供する方法

現代のAIプラットフォームは、最高の人間のエージェントの延長として機能するように設計されています。それは役立ち、賢く、ある意味で共感的であるように設計されています。以下のように:

  • あなたの声を学ぶ: 良いAIはチームのように聞こえるべきです。eesel AIのようなプラットフォームは、一般的な情報に依存せず、過去のサポートチケットや知識文書から直接学習し、ブランドのトーン、文脈、解決策を自動的に学びます。これにより、すべてのAIのやり取りがロボット的ではなく、真実味を持ちます。

  • 完全なコントロールを提供する: AIを使用することは、コントロールを失うことを意味するべきではありません。カスタマーサービス志向のアプローチは、自動化するものと人間のタッチが必要なときを選択することです。eesel AIのカスタマイズ可能なワークフローを使用すると、簡単な質問を自動化することから始め、複雑な問題を適切な人に渡すルールを設定できます。これにより、顧客は常に適切なレベルのサポートを受けることができます。

  • 自信を持ってテストできる: 新しいAIシステムが機能することを祈る必要はありません。最高のプラットフォームは、AIが顧客と話す前にそのパフォーマンスを正確に確認できるようにします。例えば、eesel AIは、過去のチケット数千件に対してシミュレーションを実行し、そのパフォーマンスと自動化率がどのようになるかを明確に示します。これにより、サービスの質を損なうことなくAIを自信を持って展開できます。

カスタマーサービス志向の文化への次のステップ

本当にカスタマーサービス志向の会社になることは、一度限りのプロジェクトではなく、継続的なコミットメントです。それは、組織全体で共有されるべきマインドセットであり、適切な人材を雇用し、賢明な戦略を持ち、適切なテクノロジーを使用することによって構築されます。最終的には、すべての顧客が価値を感じ、尊重されていると感じることを確実にすることです。

今日から始める方法は次のとおりです:

  • 内部から始める: チームが互いを顧客のように扱うことを奨励します。部門間での少しの共感と迅速さが大きな違いを生むことがあります。

  • 耳を傾ける: まだ行っていない場合は、今月中に顧客フィードバックを収集する新しい方法を1つ設定してください。簡単な調査でも、オンラインレビューを読むための時間を確保するだけでも構いません。

  • 賢くAIを探る: 一度にすべてを強制するツールを探さないでください。テスト、シミュレーション、そして自分のペースで自動化を展開できるプラットフォームを見つけてください。

スケールでカスタマーサービス志向であることは、適切なツールを持つことを意味します。eesel AIは、シンプルでコントロール可能で、既存の知識と深く結びついたAIサポートプラットフォームです。私たちのAIエージェントがあなたのデータから学び、数分でチームを支援し始める方法を見てください。eesel AIを無料で試すか、デモを予約する今日。

よくある質問

面接では、過去の行動の具体例を求めることで彼らのソフトスキルに焦点を当てましょう。技術的な質問だけでなく、困難な顧客に対応した経験や問題解決のために努力した経験を語ってもらうと良いでしょう。彼らの話から共感力や問題解決能力が見えてきます。

はい、もちろんです。AIはチームをサポートするために使用されるべきで、完全に置き換えるものではありません。良い戦略は、単純で繰り返しの質問を自動化し、人間のエージェントが共感や批判的思考を必要とする複雑な問題により多くの時間とエネルギーを割けるようにすることです。

そうではありません。現代のカスタマーサービス志向のアプローチは、時には不合理な要求にすべて同意することではありません。共感を持って聞き、顧客の視点を尊重し、公平な範囲内で最良の解決策を見つけることです。

「どうやって」と「なぜ」の違いと考えてください。カスタマーサービス志向は、即時のやり取りとその場での優れたサポートを提供することに関するものです。カスタマーセントリックは、すべてのビジネス決定の中心に顧客を置くという、より広範で長期的な会社戦略です。

定量データと定性データを組み合わせて全体像を把握しましょう。CSAT(顧客満足度)やCES(顧客努力スコア)などの指標を追跡し、顧客の感情の傾向を確認します。また、アンケートやレビューのコメントを分析し、役立ち度、スピード、共感などがより頻繁に言及されているかどうかを確認します。

もちろんです。カスタマーサービス志向は、予算よりもマインドセットと文化に関するものです。すべての従業員が顧客を助けることを可能にし、フィードバックを積極的に聞き、明確にコミュニケーションを取ることは、低コストで高い効果を持つ戦略であり、どの会社でも採用できます。

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Stevia Putri

Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.