Aria Billie聞いてみて 一般消費者は、おそらく「コンバージョナルコマース」という言葉には馴染みがないでしょう。しかし、最近ブランドと関わったことがある人なら、多くの場合、いやほぼ全員が、何らかの形でそれを体験しているはずです。
テクノロジー、電子商取引、顧客サービスの交差点に位置する会話型コマースは、ブランドと消費者がAIと自然言語モデルによって強化された継続的で増加する対話に関与することを可能にする。消費者は、ウェブサイトやモバイル・アプリケーション内のメッセージング・アプリやチャットボットを通じて、製品やサービスの購入、送受金、問題解決などの際に会話型コマースを体験する。
会話型商取引の教科書的なケーススタディとしては、WeChatの圧倒的なユビキタス性が挙げられる。中国とアジア太平洋地域の10億人以上のユーザーが、このプラットフォームで1日平均4時間、食事の注文、ライドシェアの手配、商品の支払い、情報の共有に費やしている。こうした活動はすべて、AIを活用したメッセージング主導のエコシステムの中で行われている。
このレベルの高度で包括的な会話型商取引は、米国ではまだ定着していない。反競争的行為を規制する法律が、WeChatのような一大サービスの出現を妨げているのかもしれない。しかし、会話型商取引の側面が、特に顧客サービスの文脈で、消費者とブランドの相互作用に浸透し始めていることは確かである。
各ブランドが、顧客からの問い合わせに対応し、理想的には解決するために、チャットやその他のメッセージング・ソリューションをすでに導入していることは承知している。しかし、消費者からの最初の反応は、やや慎重なものでした。調査によると、今日、ほとんどのアメリカの消費者は、機械ではなく人間のエージェントと話すことを好むようです。
しかし、調査によると、アメリカの消費者の半数以上が、テクノロジーと自然言語能力の向上により、AIが顧客サービス体験を向上させ、より快適でフラストレーションの少ないものになると楽観視していることも明らかになっている。ブランドはこうした感情に注目し、顧客とのより質の高い対話につながるAIを活用した会話型コマース機能を導入するために、社内システムの編成を始めるべきである。
それは、企業のデータソース、特に請求データを、それを使用する自然言語AIモデルやアプリケーションが容易にアクセスできるように、バックオフィスシステムを再構築することから始まる。
請求データは、会話型商取引のダイナミズムにおいて、顧客サポート強化の原動力として重要な役割を担っている。例えば、電気通信業界では、顧客からの問い合わせの40％が毎月の請求書に関連している。驚くような請求や、予想とのわずかな乖離があれば、通常は反応を迫られる。このような問い合わせを人間のコールセンター・エージェントが管理するのは、コストがかかる。場合によっては、1ヶ月にたった1件の顧客サービスに関する問い合わせがあっただけで、その加入者は会社にとって採算が取れなくなることもある。
リアルタイムの課金データをチャットボット、コ・パイロット、その他の自然言語アプリケーションに接続し、顧客サービスの第一線として導入することで、ブランドは迅速かつ効率的に質問に回答し、問い合わせを満足させる説明を提供することができる。企業は、必要なコールセンター・エージェントの数を減らし、残ったエージェントがより複雑で差し迫った問題を管理できるようにすることができる。
さらに、このような会話が行われている間、課金データからの洞察を機械または人間が活用することで、顧客のプロフィールに基づいた商品やサービスのアップセルやクロスセルを行うことができる。
WeChatの成功の一面は、将来消費者とブランドにとって当たり前になるであろう、AI主導の会話第一のインタラクションを垣間見せてくれる。リアルタイムの課金データを統合することで、こうしたインタラクションはより豊かになるだろう。情報の質が向上するにつれて、消費者はメッセージング・プラットフォームをより快適に利用できるようになり、すぐに人間のエージェントに依頼する本能は薄れていくだろう。
企業がアリアのデータ・サービスを利用して、リアルタイムの請求データを使って顧客とのやり取りを充実させ、強化する方法については、デモをご予約ください。
