デジタルトランスフォーメーションにすでに着手しているという企業は、製造業では特に多いかもしれません。 なぜならコロナ禍によりグローバルサプライチェーンの脆弱性が露呈し、店頭での品不足と倉庫での在庫過多という状況に悩まされた経験があるからです。 その後コロナ禍が収束する一方で、今度はインフレが商品価格や物流コストを押し上げました。回復途上にあった企業は、これにより新たな困難に直面しました。 その後多くのメーカーが品質維持とコスト削減を同時に実現する手段を求めたのは、むしろ当然の流れといえるでしょう。
AIは、より良いCX（カスタマーエクスペリエンス、顧客体験）の実現とコスト削減の両立を可能にするソリューションです。本記事では、製造業界の企業がカスタマーサポートでAIを活用して大きな成果を上げるための4つのヒントをご紹介します。
1. ボットで業務を最適化
AI搭載のボットは、顧客のよくある質問（注文の受付状況や配送状況など）に自動で回答したり、顧客が疑問をもつ製品の情報を自動で表示することにより、24時間年中無休のカスタマーサービスを可能にします。 またボットは、顧客から情報を収集し、それを必要に応じて人間の担当者に引き継ぐこともできます。
CXに関するZendeskの年次レポート、CXトレンドレポート2023年版によると、調査対象となったメーカーの60%が「ボットを業務に最適化して導入することで単純な質問と回答プロセスを自動化し、人的対応を減らすことができていると思う」と回答しています。 また「この1年間でAIとボットはコスト削減に大きく貢献したと思いますか」という設問に対して、66%ものメーカーが「そう思う」と回答しています。
植物由来の原材料のみを使用した「インポッシブル・バーガー」で知られるImpossible Foodsでは、バーガーキングとの新しいパートナーシップによる「インポッシブル・ワッパー」の発売と同時に顧客からの問い合わせが爆発的に増加しました。その際に、同社はAI搭載ボットによるサポート規模の迅速な拡大によりこの状況を乗り切りました。
「どうすればチームのサポート規模を拡大できるのか、一度落ち着いて考える必要がありました」とImpossible Foodsのカスタマーアドボカシー担当シニアマネージャー、Gabrielle McCobin氏は振り返ります。
バーガーキングでの販売開始後、同社は一貫してチケット（問い合わせ）をできるだけ発生させない戦略を重視し、その一環としてZendeskのボットを導入しました。 その結果、 チケットの50%削減に成功。ボットとヘルプセンター、チケットフォームを組み合わせたことも、その成果に寄与しています。
2. どこにいようとその場で問題解決
使っているものが壊れたら、すぐにその場でどうしたらいいかを知りたいものです。 しかし実際は技術者を呼んで、技術者が現場を訪問するまで修理を待つという事態が多発していました。ところが今は、人の対応を待たなくてもAIがその場でトラブルシューティングを提供してくれます。 データ、システム、是正措置がすべて文書化されてリンクしていれば、よくあるトラブルの解決策はAIが機械学習を活用して顧客に迅速に提供できます。
このようなスマートなサポートは、現代の消費者に最も歓迎されるサービスのひとつです。 Zendeskの調査では、消費者の69%が遠隔で問題を解決するサポートの提供を希望しており、また製造業界のリーダーの61%が、バーチャルツールの導入により訪問修理の実施回数が減ったと回答しています。
AIは、本稼働前のライン調整でも有用です。 AIでロボットをトレーニングし、速度、精度、効率の微調整を行うことで、量産開始前に生産体制を最適化できます。 コネクティビティ（IoTの接続性）が効果を発揮するのは、スマートファクトリーだけではありません。 IoTのネットワークに顧客のデバイスをつなぎ、統合型のワークスペースに情報を表示させることで、サポート担当者は離れた場所にいながら、顧客がこれまでにどんなトラブルシューティングを試みたのかを把握したうえでサポートを継続できます。
空気圧制御機器メーカーのSMCはZendeskの導入により、生産現場のみに留まらない広範な効率化と品質向上に成功しました。 顧客データを統合的に可視化できるシステムにより、受注と請求のプロセスがスピードアップし、支払いを受けるまでの時間が短縮されました。これによりサポート担当者と顧客双方の満足度が高まりました。
3. セルフサービスの自動化
工場での生産効率を重視するあまり、CXが後回しになってはいませんか？ 多くのメーカーでは、受注処理や顧客のクレーム処理がいまだに手作業で行われており、 中には表計算ソフトや昔ながらの帳簿を使用しているケースも見受けられます。これでは自動化が難しく、ミスも防ぎきれません。 また顧客から注文に関する質問を受けた場合も、担当者は回答に必要な情報をあちこち探し回らなければなりません。 手動のプロセスやデータの孤立化は、大切な注文や重大なクレームを見落とすリスクにつながります。 データが分断されたままではセルフサービス(FAQやボットなど、自己解決を支援するサービスやコンテンツ)の導入はさらに困難になります。顧客が必要な情報を自分で見つけられるようにするには、全てのデータがリンクしていることが不可欠です。 手作業とデータの孤立化は、誰にとっても良いことではありません。
AIを搭載したセルフサービスポータル（FAQやヘルプセンターなど）を導入すれば、多くの手作業が自動化されて業務が効率化するとともに、顧客はいつでも好きなときに問題をセルフサービスで解決できるため、顧客満足度が向上します。 シンプルなフォームを送信するだけで、アップロードした写真などの必要な情報をすべて収集し、バックエンドの注文またはクレーム処理を自動で開始できます。 セルフサービスポータルがあれば、顧客は人の手を借りることなく、自分でよくある質問への回答を見つけることができます。 CX規模を拡大してロイヤルカスタマーを増やし、長期的な成長を目指すなら、メーカーにとってCX業務の効率化は必須要件でしょう。
4. AIを利用したナレッジマネジメント
顧客対応に携わるチームは、部品や機械についての必要な情報を見つけるために膨大な製品ドキュメントを整備しておく必要がありますが、これには多大な労力と時間がかかります。 メールへの対応が求められるバックオフィスのサポート担当者や、現場のサービス技術者にしても同様です。 かつて主流だった旧式のプロセスは、顧客の長い待ち時間につながります。一度でも長く待たされた経験のある企業をまた利用したいと思う消費者はそう多くないでしょう。
ナレッジマネジメントシステムは、最も頻繁に使用される製品ドキュメントをヘルプセンターの記事にすることで、顧客がセルフサービスで問題を解決できるようにします。 関係者全員が時間を有効活用できるようになる、まさに「時は金なり」のツールです。
Ingersoll Randはサポートプロセスの包括的な見直しと検索可能なナレッジベースの導入により、カスタマーサービスの質を高めることに成功しました。 製品を長く愛用してもらうことを企業哲学とする同社は、発売から50年経ったモデルもサポートを続けているため、ナレッジベースの導入は特に重要でした。
かつて主流だった旧式のプロセスは、顧客の長い待ち時間につながります。一度でも長く待たされた経験のある企業をまた利用したいと思う消費者はそう多くないでしょう。
「以前はすべての情報を格納した一元的なデータベースがありませんでした。 毎回ファイルキャビネットから薄くて小さなマイクロフィッシュを取り出し、それを大きな機械に入れて読み込んだり印刷していました」とIngersoll Randのグローバルカスタマーエクスペリエンス担当バイスプレジデント、Kelly Dees氏は語ります。
こういった手間と時間のかかる作業が間に入ると、顧客は当然待たされます。 Ingersoll Randはその後AIを搭載したヘルプセンターの導入に踏み切り、顧客が自由に情報を検索したり、セルフサービスで問題を解決できるデジタルマニュアルのライブラリを整備しました。 またサポート担当者は、問い合わせしてきた顧客の背景情報を取得できるようになりました。
より良い関係を築く
限られた予算の中で一流のカスタマーサービス実現することは、簡単なことではありませんが、 最新のインテリジェントなソリューションなら、それが可能になるかもしれません。 メーカーはデータを活用して業務の最適化、革新的な製品開発、カスタマーエクスペリエンスの向上を実現することで、確かな未来を構築できます。 AIを搭載したツールは、シンプルかつ低コストにCXを強化してくれる心強い味方です。
