カスタマーサービスにおける共感とは:その意味とAIの役割

カスタマーサービスにおける共感が本当に意味すること

共感とは、誰かとともに感じる能力、その人の立場に身を置き、その人が経験していることを理解する能力です。同情は、距離を置いて誰かを気の毒に思うための感情です。サポートの文脈では、この違いは非常に大きなものです。同情は「それは残念です」と言い、共感は「これがストレスになる理由がわかります、そして今まさにこう対応しています」と言います。

多くの人が見落としているのは、カスタマーサービスにおける共感は決まり文句ではないということです。それは一連の流れです。本当に共感的な対応は、感情を認め、はぐらかすのではなく責任を持ち、実際に根本的な問題を解決し、そして二度と起こらないと顧客を安心させます。「行動する」というステップを飛ばせば、どんなに温かい言葉を並べても空虚に響きます。

これらの各ステップの正確な言い回しが知りたい方のために、状況別に整理した共感の言葉のライブラリを常に更新しています。ただし、その言葉づかいに固執しすぎないでください。というのも、言葉そのものよりも、それがどう使われるかのほうがはるかに重要であり、そこがほとんどのチームが間違えるポイントだからです。

なぜ共感がすべてを左右するのか

ビジネス上の論拠を一つの数字で示しましょう。PwCの1万5000人の消費者を対象にした調査Experience is Everythingでは、32%が一度の悪い体験だけで好きなブランドを離れると回答しました。ラテンアメリカではこの数字は49%でした。同じ調査は、人々がより良い体験に対して最大16%の価格プレミアムを支払うことも明らかにしており、その率直な結論は、企業が「人間味を失った」というものでした。

心に留めておくべきはこの最後の一文です。サポートがよりデジタル化するにつれ、顧客はそれ自体のための自動化の拡大を求めているわけではありません。彼らはチケット番号のように扱われたくないと求めているのです。共感とは、顧客が最も離れやすい瞬間、つまり何かがうまくいかなかったときに、それをまさに届ける方法です。うまくやれば、苦情はロイヤルティに変わります。失敗すれば、料金を払っている顧客に競合他社で買い物をする理由を与えてしまいます。

だからこそ共感は、研究する価値のあるあらゆる優れたカスタマーサービスの例に登場しますし、チームが手薄になりすぎたときに真っ先に崩れるものでもあります。

共感のパラドックス:AIはそれを殺しているのか

さて、実際に誰もが交わしている論争に入ります。CXの担当者が集まる部屋でAIが共感を殺しているかを尋ねれば、本気の議論になるでしょう。私はサポートエージェント自身がこれについて何と言っているかを読みに行き、その分裂は本物だとわかりました。

一方は「AIは共感のための余地を作る」という陣営です。あるサポートエージェントは、AIが共感を殺しているのかというスレッドで、うまく言い表していました。

「AIが共感を殺すとは全く思いません。それは、そもそも共感が本当にそこにあったかどうかを暴くだけです。チームがAIを使って雑音を取り除くと、実際に耳を傾け、本当に耳を傾ける時間を得られます。人を避けるために使うとき、そこで共感は死にます。あらゆる新技術と同じで、技術そのものよりも意図の問題です。」

jnoble100, r/CustomerSuccess

同じ論点の現場版は、関連するスレッドからのもので、さらに鋭いものです。「私たちの多くは、気にかけるのをやめたから共感を失うわけではありません。同じ100件の『注文はどこですか?』というチケットをこなし続けて疲れ果てているから失うのです。」ボットがそれを処理すれば、この主張によれば、エージェントは共感が最も必要とするもの、つまり時間を取り戻せます。

しかし懐疑派もその懐疑を裏付けており、強く反論します。同じスレッドで最も支持された返信です。

「以前働いていた場所では、業務を自動化しても人々のために時間は生まれませんでした。ただ人員を削減しただけで、働く人々にとっては相変わらず非常に負担の大きいものでした。そしてなぜか、価格はそれでも上がり続けます。」

Electrical_Goat_8311, r/CustomerService

このどちらも同時に真実であり、それがパラドックスです。技術は中立ですが、意図はそうではありません。チームを縮小するために展開された自動化は、より少なく、より燃え尽きたエージェントに感情的なチケットを対応させることになります。単調な作業を取り除くために展開された全く同じ自動化は、チームにキャパシティを取り戻させます。だからこそAI対人間のサポートという枠組みは少し罠でもあります。勝てる構成はほぼ常に置き換えではなく組み合わせだからです。

台詞化された共感が裏目に出る理由

多くのチームがまっすぐ陥る、指摘する価値のある特定の失敗パターンがあります。人間のエージェントに一字一句の決まり文句を義務づけたり、それをボットに台詞として組み込んだりすることで、共感を作り出そうとすることです。どちらもたいてい裏目に出ます。

これについて私が見つけた最も正直な話は、あるCXベンダーのエンジニアリングディレクターのもので、コールセンターのスレッドで従業員が語り直していました。

「彼らは自動化されたチャット応答に共感を台詞として組み込みました。『お気持ちお察しします。』『わかります。』などなど。すべて適切なタイミングで発動され...非常に人間らしく聞こえました。そして、まったく白々しく響きました。彼らはそれを廃止しました。彼女の指摘は...台詞やタイミングの問題ではないということです。『あなたの不安はわかります、私がお手伝いします』はボットから発せられるとうまくいきません。なぜならそこに利害関係がないからです。本物の人間性がないのです。」

ujet-cx, r/CallCenterWorkers

「利害関係がない」というこのフレーズこそが本質です。顧客は、ボットが自分の不安を本当に感じることはできないと知っているので、感情を演じるボットは白々しく響き、白々しさは無駄のない効率的な返答よりも悪いものです。これはボットだけに当てはまるわけではありません。共感がコンプライアンスの指標として評価されるようになると、人間もそれを演じ始め、同じように白々しくなります。あるエージェントは、顧客がドッグフードを再注文したときに共感の言葉を「一字一句」使わなかったとして指導されたと述べています。別のエージェントは核心を突きました。チームは「必須の台詞を共感じみた言葉で埋め尽くす」のは、実際に顧客の問題を解決するよりも安上がりだからだと。

そこから得られる教訓は「共感を捨てろ」ではありません。共感は本物の解決とセットになって初めて機能するということです。言葉は少なく、解決は多く。サポートのプレイブックを書き直しているなら、これはまた怒っている顧客への対応をうまくいかせる考え方でもあります。なぜなら、事態の沈静化とは共感単体ではなく、共感プラス具体的な次のステップだからです。

燃え尽きこそが本当の共感の敵

サポートのキューから共感が消える理由を知りたければ、たいていそれはAIのせいでも採用の失敗のせいでもありません。疲弊のせいです。コンパッション・フェイティーグ(共感疲労)は本物であり、どんな台詞もそれには耐えられません。義務的な共感研修についてのスレッドで読んだ、最も陰鬱で最も支持されたコメントがそれを要約していました。

「上司に一度言われたことがあります。『世界は狂った場所で、みんな大変な思いをしているんだ』と。私は彼に、自分も人間の一人なのだと言い返しました。」

ItAllWent19, r/callcentres

そこから訓練や義務化で抜け出すことはできません。毎日同じ100件の繰り返しのチケットをこなし、「一日中文句を言われながら」共感不足でQAスコアカードに減点されているエージェントには、本当に必要としている顧客のために割く温かさの深い蓄えなど残っていません。これは、急成長するスタートアップのサポートディレクターの一人が「私たちの顧客は従業員の数をはるかに上回っている」と述べたように、小規模チームから絶えず聞こえてくるのと同じ圧倒感です。

つまり、共感を守ることは実際にはキャパシティの問題なのです。それを生かし続ける方法は、もっと気にかけろという壁のポスターではなく、最も優秀な人材が、そもそも人間を必要としなかったチケット量に溺れないようにすることです。これが、AIがその居場所を得る場面へと私たちを連れ戻します。

AIが実際にあなたをより共感的にする場面

ここが、パラドックス全体を解決する部分です。うまく使えば、AIは共感を置き換えるのではなく、共感が必要とする条件を守ります。実際にチームがどう運用しているかから引き出した、いくつかの具体的な方法を紹介します。

チケットを対応者に合わせる。 すべてのチケットに感情的な利害があるわけではありません。「注文はどこですか?」や「パスワードをリセットするには?」は人間の思いやりを必要とせず、速く正確な答えを必要とします。感情の度合いが高いチケット、怒りの苦情、解約、請求をめぐる紛争は、人間の共感がその重みに見合う場面です。コツは感情的な利害によってルーティングすることで、人々は限られた共感を本当に重要な場面で使うことができます。

AIの下書きで人間をループに保つ。 ボットが不満を抱える顧客に直接話しかける代わりに、AIコパイロットが返信を下書きし、人間がそれを確認し、トーンを調整して送信します。顧客は引き続き実際の人間の判断を得られ、エージェントは白紙のページから始める部分だけを省略できます。うまくやれば、これはあなたのブランドの声も保ち、返信が一般的なボットではなく、あなたのチームらしく聞こえるようになります。

引き継ぎに文脈を持たせる。 これはほとんどのチームがしくじる部分であり、あるサポートエージェントがその理由を的確に指摘しました。

「反復的な業務を外に出すことは確かに余地を生みますが、それが役立つのは自動化と人間の間の引き継ぎがきれいで明確な場合だけです。たいていうまくいかなくなるのは、AIが業務量を取り除くと同時に文脈も取り除いてしまい、エージェントが余った時間をすでに起きたことの再構築に費やす場合です。共感がスケールするのは、人間が明確な経緯と明確な当事者意識を引き継いだときであり、単にチケットが減ったときではありません。」

quietvectorfield, r/CustomerService

これが、良いAIの引き継ぎと、顧客が同じ問題を5体のボットに繰り返し伝え、決して人にたどり着けないという苛立たしいループとの違いです。

そして顧客は、「AIが共感を殺す」という見出しが示唆するよりも、これに対して前向きです。Zendeskの調査では、顧客の67%が実際に感情に合わせて口調を調整するAIを望んでいることがわかり、71%はAIが体験をより共感的にすると信じており、その逆ではないとしています。同じ調査によると、注意点は、4人に3人近くがすでにデジタルチャネルで自分の感情状態が無視されていると感じていることです。ハードルは低く、機会は本物です。

大規模な共感的サポートにeeselを試す

目標が共感を減らすことではなく増やすことであるなら、実践的な一手は、チームから繰り返しの業務量を取り除き、本当に人間を必要とするチケットに注意を向けられるようにすることです。それこそがeeselが作られた目的です。既存のヘルプデスクに接続し、過去のチケットとヘルプセンターから学習し、エージェントが確認するための返信を下書きするか、ルーティンの質問を最初から最後まで処理し、感情的で複雑な案件は文脈をすべて添えて人間にエスカレーションします。

最も強調したいのはシミュレーションです。実際の顧客に触れる前に、eeselを過去数千件のチケットに対して実行し、どのように返信していたか、どれだけ処理していたかを正確に確認できます。それが、AIがチームを解放するのか、それとも単に雑音を増やすだけなのかを確かめる正直な方法です。試すのは無料で、数分で自社のチケットに適用して確かめることができます。

共感の言葉は言葉を与え、カスタマーサービスAIはチームにそれを本当に意味あるものにする時間を与えます。