カート・アレン氏、LSSBB、ノートルダム・ド・ナミュール大学の入学管理・マーケティング・コミュニケーション担当副学長。
つい最近まで、顧客の旅をマッピングするとは、付箋、ホワイトボード、そして人々がどこでつまずいているかを議論する長時間のミーティングを意味していました。今日、AIはこのプロセスを動的なもの—常に更新され、予測可能で実行可能なもの—に変えています。
AIを活用して顧客が実際に何をしているかをマッピングし、重要な瞬間を最適化し、ニーズが生じる前に予測することで、組織はかつては不可能だった方法で摩擦を取り除き、ロイヤルティを構築することができます。
AIが見ているもの、私たちには見えないもの
クリック、メールの開封、チャットメッセージ、ログインなど、すべての行動はデータの痕跡を残します。課題は、それらの断片を意味のあるストーリーにつなげることです。AIは現在、それらを組み合わせて統合されたプロファイルを作成し、私たち自身では気づかないかもしれないパターンを明らかにします。
マッキンゼーの報告によると、組織はすでに複数の事業部門でAIと生成AIから測定可能な収益とコスト改善を実現しています。しかし、AIによる改善を期待しているのは企業だけではありません。マッキンゼーの調査によれば、消費者の71%がパーソナライズされた体験を期待しており、76%がそれを受けられないときに不満を感じると回答しています。
私自身のキャリアでも、顧客データの可能性と落とし穴の両方を目の当たりにしてきました。初期の頃、私は多くの情報を収集していたものの、それを理解できない組織で働いていました。それは、箱の上の絵がないパズルのピースを見つめているようなものでした。そのような環境にAIを導入したことは、まさに啓示でした。AIによって、それらのピースを一貫したストーリーにまとめる能力が得られ、数週間後ではなくリアルタイムで対応できるようになりました。
タッチポイントから旅へ
「Jobs to Be Done（達成すべき仕事）」、サービスブループリント、「重要な瞬間」などの顧客中心モデルを適用する私の仕事において、AIは常に力を増幅させる存在でした。例えば、AIは何千もの顧客コメントを分析して、真の意図（「価値の比較」対「手頃さの確認」など）を特定することができました。また、「重要な瞬間」については、ジャーニー分析によって、満足度や転換率に不釣り合いに影響を与えるステップが強調され、的を絞った改善が導かれました。
私のキャリアを通じて、営業、マーケティング、コミュニケーションチームをリードする中で、顧客の期限を逃したのが単なる見落としだったのか、それとも重要な瞬間におけるコミュニケーションのギャップだったのかについて、私たちはよく議論していました。AIでジャーニーをマッピングすると、答えは明確でした：多くのメッセージが間違った時間や間違ったチャネルで届いていたのです。
体験の最適化
パーソナライゼーションは単に「どのメールやSMSを送るか？」ということではありません。それはオーケストレーションです。どのアクション、どのチャネル、どのタイミング、どのトーンで行うか？
AIはあらゆる層で役立ちます：
• 次のベストアクション：適切なステップで適切なサポートやコンテンツを推奨します。
• チャネルの適合性：メディアをメッセージに合わせます。ガートナーによると、ほとんどのサービスリーダーは2025年に会話型AIを採用する予定です。
• タイミング：予測モデルにより、顧客が離脱した後ではなく、離脱する直前にアウトリーチが行われるようにします。
大学では、奨学金に関するコミュニケーションが大きな摩擦ポイントになることがあります。学生は長く技術的なメールを受け取り、それが質問を解決するよりも増やしてしまうことがよくあります。AIによるセグメンテーションと人間による書き直しを組み合わせることで、明確でタイムリーな平易な言葉のメッセージを作成できます。その違いは即座に現れます：アドバイザーへの問い合わせの減少、入学率の向上、そして圧倒されるのではなくサポートされていると感じる学生たち。
ニーズを予測する—注意深く
AIは単に反応するだけでなく、予測することもできます。これにより、先制的な明確化（混乱が生じる前に価格や援助に関する説明を送るなど）やリスク検出（異常なパターンにフラグを立て、サポート的なトーンで助けを提供するなど）といった積極的なエンゲージメントが可能になります。
私は金融サービスにおける積極的なアウトリーチの力を個人的に目の当たりにしてきました。あるケースでは、クレジットカードの支払いを逃す可能性が高い顧客にフラグを立てるモデルを構築しました。彼らが静かに失敗するのを待つのではなく、励ましとステップバイステップのガイダンスを提供しました。
人間＋機械＝共に強く
ノートルダム・ド・ナミュール大学では、単に「AIを追加する」のではなく、学生の体験におけるあらゆる障害を特定し排除することで、入学、マーケティング、コミュニケーション、奨学金プロセスを統合しています。私たちはこの統合を以下のように活用しています：
1. まず約束を定義する：私たちにとって、それは「学生を取り残さない」ということです。AIはその約束を大規模に守るためのツールになります。
2. 旅をプロダクトステージのように扱う：各ステージには、デジタル製品の機能と同様に、オーナー、指標、定期的なレビューがあります。
3. 人間をループに保つ：自動化は定型業務を処理できますが、重要な会話には実際の人間が必要です。PwCの調査によると、多くの顧客は1回の悪い体験の後にブランドを離れることがあります—これは人間の共感が真の差別化要因であることを思い出させます。
私はグローバル銀行のチャットボット導入を支援した際に、このことを身をもって学びました。チャットボットは一般的な質問に即座に答え、顧客はそれを評価しましたが、真のブレークスルーは、複雑さや感情が関わる場合に、人間の担当者へのシームレスな引き継ぎを設計したことでした。その均衡—効率性と共感—が体験を真に機能させたのです。
重要な指標
AIが機能しているかどうかを知るために、私たちは4つの側面を追跡しています：
1. 効率性：解決までの時間、セルフサービス率、エージェントの生産性。
2. 有効性：ステップの進行、コンバージョン、収益。
3. 公平性と信頼：オプトイン率、公平性監査、顧客からの苦情。
4. 体験：CSAT/NPS、AIを活用したテキスト分析で強化。
Shopifyの調査によると、パーソナライゼーションは収益とROIを向上させることができ、PwCの調査では、多くの消費者が利便性とケアを提供する体験に対してより多くの支払いをする意思があることがわかりました。
私自身の実践では、最も示唆に富む指標は、自発的なフィードバックの質でした。顧客が「このプロセスを簡単にしてくれた」と言うとき、システム—そしてその背後にいる人間—が正しい方法で協力していることがわかります。
どこから始めるか
もし始めたばかりなら、まず強力なファーストパーティデータの基盤を構築しましょう。次に、3つの高インパクトなユースケース（リマインダー、レコメンデーション、積極的サポートなど）を選び、部門横断的なジャーニーチームを作りましょう。
スケールアップの段階なら、ガバナンスに焦点を当てましょう：データの同意、生成AIのガードレール、人間によるエスカレーションプロセスです。
どの段階であっても、原則はシンプルです：AIは人々が見られている、サポートされている、そしてコントロールできていると感じさせるべきであり、監視されているとは感じさせるべきではありません。勝利する組織は、規律ある顧客ジャーニー設計、倫理的なデータ使用、そして共感を組み合わせる組織でしょう。
最後に
実際の状況をマッピングし、重要なことを最適化し、注意深くニーズを予測することで、AIは得意なことを発揮できます：私たちが適切なタイミングで、適切な方法で対応するのに役立つパターンを明らかにすることです。顧客の旅の未来はAI単独ではなく、AIと人間が協力して、何度も何度もロイヤルティを獲得する体験を創造することにあります。
