Aria Billie聞いてみて ジェネレーティブAIは、業界を問わず経営幹部の注目を集めている。しかし、未知の分野に突進するのではなく、さまざまなユースケースを検討し、主要業績評価指標（KPI）に最大の影響を与えるものを優先するのが賢明だ。一度に1つのプロセスではなく、大局的な視点から潜在的な影響と結果を評価し、どの指標が劣っているか、またはビジネスのどの部分が不調かを検討する。あなたのオファーは最適なコンバージョン率ですか？それとも、解約率が最大の懸念事項なのでしょうか？このようなアプローチを取ることで、迅速な勝利と顧客体験の向上をもたらす可能性が最も高いユースケースを選択することができます。
ジェネレーティブAIは、大量のデータを非常に迅速に分析し、パターンやトレンドを特定することができる。これは、企業が商品を開発したり、定期購入サービスを作ったり、定期購入者の需要があるオファーをバンドルしたりするのに役立つ。また、既存の製品やサービスを改善する機会を特定することもできる。
ジェネレーティブAIには多くの可能性があるため、セキュリティやデータ・プライバシーのリスクを軽減した後は、一気に取り組んでしまいたくなるものだ（ジェネレーティブAIのアウトプットを信頼することに関する最近のブログ記事を参照）。将来を見据えた基盤を選択することは賢明である。また、やりながら学ぶという段階的なアプローチで、時間をかける価値がある。これにより、顧客体験への悪影響を避けるために依存関係を特定し、対処することができます。
コンセプトから治療までのKPIを高める3つの使用例
コンセプトからケアまでのプロセスで目的を持って実装されたジェネレーティブAIは、KPIを改善することができます。以下は、CRMと請求システムのデータを使用した3つのユースケースです：
1.オファーのコンバージョンを最適化する
ほとんどのサブスクリプションビジネスにとって、顧客獲得は、顧客維持とロイヤルティと同様に優先事項である。しかし、歴史的には、顧客ライフサイクルのフロントエンドは、最初の販売後の部分よりも注目されてきた。これは、顧客の期待、ニーズ、嗜好の変化に合わせて変化しなければならない。
Go-to-Market戦略は長期的な計画として決定されることが多く、個々の顧客に対応するダイナミックな能力はありません。ジェネレーティブAIは、適切なタイミングで適切な顧客に適切なオファーを提示できるよう、データに基づくインサイトを提供することで、企業がペースを維持できるよう支援する。本質的には、営業とマーケティングの聖杯である。
顧客の行動やサブスクリプションの状況、同様のオファーに反応した類似顧客の傾向などに関連するオファーを積極的に作成できれば、顧客のライフタイムバリューに影響を与える可能性があることを考慮してください。
前述したように、AIは膨大な量のデータを非常に迅速に分析することができる。複雑なオファーや課金シナリオを可能にするために構築されたプラットフォームに組み込むことで、適切なタイミングで新たなチャンスを活かすことができる。
2.顧客維持率の向上
顧客の過剰な努力は、解約の大きな要因である。不満足な顧客を維持するためにアップグレード、割引、無料サービスを提供することは、解約を減らすための高価な方法である。パンデミック以降、顧客の期待は高まっており、劣悪な体験に対する許容度も低くなっている。サブスクリプションの疲労も、より多くの顧客の離反に影響している。ジェネレーティブAIは、それを先制的に使用することを選択した企業に競争上の優位性を提供する。
企業は、フラストレーションが溜まる前に、顧客の負担が大きい分野に積極的に取り組む必要があります。ジェネレーティブAIを使ってCRMと課金・請求システム 潜在的な解約を示唆する行動パターンを探し出す。このデータがあれば、AIは離反を回避するためのプロアクティブな提案を行います。つまり、顧客ライフサイクル全体にわたってコンセプトからケアまでのアプローチを取り、センチメント、サブスクリプション・レベル、製品の採用と使用などの変化を特定します。こうすることで、顧客が解約のノーリターン・ポイントに達する前に行動することができる。
しかし、たとえ顧客が離反を希望している場合でも、ジェネレーティブAIはアカウントを救うことができる。顧客の履歴をリアルタイムで分析し、より良いサービスを提供するために、エージェントを支援するための推奨を行ったり、魅力的なオファーを構成したりすることができる。その結果、顧客は滞在を決定することが多い。その結果、ジェネレーティブAIの出力は、現在のユーザー1人当たりの年間売上高（ARPU）を維持、あるいは増加させるのに役立つ。
3.アップセルの機会を生かす
ジェネレーティブAIはパターン認識マシンです。CRM、請求書、製品使用データを接続することで、AIは顧客の共通点を特定することができます。このデータ主導の洞察により、類似した特徴を持つ顧客を強調し、アップセルを提案することができる。
ジェネレーティブAIが請求データを評価し、同じ3つのサービスをバンドルして契約する顧客の特徴を特定するシナリオを考えてみよう。次に、商品の利用データを評価し、週に3日サービスを利用する顧客は長く契約している傾向があることを知る。また、これらの顧客のほとんどが同じ地域に住んでいることもデータから判明した。
その後、AIが加入者データベース全体を検索し、そのサービス・バンドルへのアップグレードを検討する可能性が最も高い新しい顧客セグメントを特定します。その結果、キャンペーンは収益を伸ばし、CLVを増加させ、更新の可能性を高めます。
より良いCXのためにジェネレーティブAIの支援を受ける
ジェネレーティブAIは、加入者のブランド体験全体にわたって顧客体験を向上させる実用的なインサイトを提供することができます。顧客からの問い合わせの40％が請求と支払いに関連していることを考慮すると、 課金・請求システム システムとCRMデータをジェネレーティブAIで充実させることで、顧客からの問い合わせに的確かつ適切な回答を提供することが可能になり、顧客体験の向上とビジネス・パフォーマンスの最適化が実現します。
ジェネレーティブAIによるエンド・ツー・エンドのカスタマー・エクスペリエンスの変革に関するeBookをお読みください。
