AIアナリティクス：CX業界向け意思決定インテリジェンスの強化

CXパフォーマンスの向上

現在、CX分野におけるAI技術の最も強力な応用例の一つが、AIを活用した分析です。AI分析の導入により、コンタクトセンターのビジネスインテリジェンスは飛躍的に強化され、過去の状況を説明するツールから、未来を予測する手段へと変貌を遂げます。AI分析は以下の新たな機能を実現します。

大規模かつ複雑なデータセットを自律的に分析し、パターン、動向、異常を特定する自動インサイト生成。これらは従来、データサイエンティストによる実装が必要だった機能です。

機械学習および深層学習による予測分析と処方的分析。これにより、BIツールはダッシュボードの表示機能を超え、予測、リスク評価、そして積極的な意思決定を促す実践的な洞察を提供できるようになります。

自然言語クエリと会話型分析により、チームは自然言語でBIシステムと対話できるようになり、ビジネスインサイトや意思決定インテリジェンスへのアクセスが民主化されます。

リアルタイムデータ分析により、ストリーミングデータを継続的に処理・分析し、変化する市場や顧客状況への対応力を高めるリアルタイムの洞察を提供します。

高度な顧客分析および感情分析により、顧客とのやり取りデータ（音声、テキスト、チャットなど）を処理し、顧客の感情、意図、体験のシグナルを抽出します。これにより、顧客行動からより包括的かつ微妙な洞察を得ることが可能となります。

本調査では、重要なコンタクトセンターアプリケーションを探求し、AIアナリティクスが単なるレポート層から、現代のコンタクトセンターの運用神経系へと変貌を遂げ、顧客体験の最適化、バーチャルエージェントのパフォーマンス、および人間のエージェントの能力強化を統合されたインテリジェンス基盤へと結びつける過程を明らかにします。コンタクトセンターアプリケーション分析には以下が含まれます：

特定されたCX優先事項の推進力としてのAIアナリティクス

バーチャルエージェントによる顧客の不満解消

ライブ音声による顧客の不満解消

AIアナリティクスを活用したエージェント体験改善優先事項の策定

AIアナリティクスによるオムニチャネル統合課題への対応

コンタクトセンターのアウトソーシング決定におけるAIアナリティクスの活用

さらに、本調査では22社のコンタクトセンターソフトウェアベンダーのAI分析機能を概説し、それらのソリューションをAI分析機能マトリックス上にプロットしております。

目次

調査目的と調査手法

• 顧客調査の研究目的と調査手法
• 回答者プロファイル

主な調査結果

CXにおけるAI分析

• AIアナリティクスの導入
• AIアナリティクスと従来のBIの比較
• AIアナリティクスの主要な促進要因としての生成AI
• AIアナリティクスの技術スタック
• CXにおけるAIアナリティクスのユースケース
• AIアナリティクスによる戦略的なCXメリット

AIアナリティクスがCXに与える影響

• 特定されたCX優先事項の推進力としてのAIアナリティクス
• バーチャルエージェントによる顧客の不満解消
• ライブ音声による顧客の不満解消
• AIアナリティクスを活用したエージェント体験改善の優先順位決定
• オムニチャネル統合の課題解決におけるAIアナリティクスの活用
• コンタクトセンターのアウトソーシング決定におけるAIアナリティクスの活用

CX能力マトリックスにおけるAIアナリティクス

• CX能力マトリクスにおけるAI分析

付録

• 成長機会がGrowth Pipeline Engine(TM)を牽引
• 成長がますます困難になっている理由とは？

The Strategic Imperative 8(TM)

今後のステップ

• 成長機会がもたらす利点と影響
• 今後のステップ

図表一覧

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