アニース・カーン - 副社長 - Wipro。
Wiproでのグローバル小売組織向けAI＆イマーシブオペレーションビジネスを率いてきた経験から、顧客体験とサービスサポートに関する多くのイノベーションの波を目の当たりにしてきましたが、現在のAI革命ほど画期的なものはありません。今日私たちが目にしているのは段階的な変化ではなく、ブランドが顧客とエンゲージし、理解し、サービスを提供する方法における地殻変動です。
数カ月の間に、AIは新興技術から、顧客のブランド体験を再形成する主流の力へと変化しました。バーチャル試着であれチャットボットとの会話であれ、顧客はあらゆる接点で統一されたパーソナライズされた旅を期待しています。スターバックスやZARAのようなブランドは、ゲーム化されたロイヤルティ、超パーソナライゼーション、卓越したサービス、シームレスなオムニチャネルショッピングといった顧客中心戦略が直接成長を促進できることを示してきました。
ここで疑問が残ります：この顧客主導型の変革は本当に収益に影響するのでしょうか？AI主導の顧客アプローチの採用と実装にビジネス的意義はあるのでしょうか？
マッキンゼーの調査によると、顧客満足度を20%向上させる体験主導型戦略は、クロスセル率を25%、エンゲージメントを30%向上させる可能性があると推定されています。しかし私の経験では、このような影響力を解き放ち、顧客体験を真に向上させるためには、ブランドはデータを統合し、顧客に価値を提供するコンテンツを作成し、リアルタイムの応答性を可能にする必要があります。
生成AI：インテリジェントな体験変革の触媒
生成AIについて最も興奮するのは、顧客の旅に知性と共感をもたらす能力です。様々な業界の顧客サービスにおけるAIエンジンの複数の導入事例で、AIアシスト型コンサルタント、感情認識型バーチャルスタイリスト、トーン、感情、意図に基づいて適応するAIによって、超文脈的なパーソナライゼーションが実現しているのを目にしています。
店頭の向こう側では、従来のチャットボットに取って代わり、自動応答生成、顧客対話の要約、次のベストアクションの推奨によって企業に力を与えるエージェント型および会話型AIシステムの出現を目にすることが増えています。例えば、当社のクライアントであるプラスサイズファッション小売業者は、コストがかかり一貫性のない人的サポートにより、高い離脱率と低い顧客満足度に直面していました。私たちは音声テキスト変換と感情適応型テキスト音声変換を備えた会話型AIを導入し、感情認識型で親しみやすいトーンでパーソナライズされた商品ガイダンスを提供しました。この戦略により、顧客満足度、コンバージョン率、ブランドロイヤルティの測定可能な向上が実現しました。
生成AIだけでも、小売業者に年間最大3900億ドルの経済的価値をもたらし、利益率を約1.9%向上させると予測されています。顧客データを統合しリアルタイムの洞察を提供することで、生成AIはeコマースプラットフォームを反応型の店頭から、ニーズを予測し顧客の旅全体を通じて関連性を提供する予測型体験ハブへと変革する可能性を秘めています。それにより、従来のサポートを洞察主導型の収益生成器へと変えるのです。
生成AIによる記憶に残る体験の創出
高まる顧客期待に応えるeコマースプラットフォームの競争において、生成AIが発見、サポート、コンテンツ、ロイヤルティにわたる顧客体験を再形成しているのを目にしています。
パーソナライズされた発見を例に挙げましょう。生成AI搭載のアシスタントは、ユーザーをキュレーションされた商品推奨へと導くインテリジェントなショッピングコンパニオンへと進化しています。これらのアシスタントは閲覧履歴、位置情報、在庫状況を分析して、関連する商品やオファーを提案します。例えば、一般的なプロンプトの代わりに、次世代アシスタントはこう言うかもしれません。「こんにちはマヤさん、オークリーのサングラスを閲覧していて、最近フィットの問題で返品されたことに気づきました。あなたの過去の好みと顔の形に基づいて、よりフィット感の評価が高い3つの代替案をご紹介します。」AIアシスタントはほぼリアルタイムのプロンプトを提供できます。例えば、「これらのオプションの1つは、購入をご希望であれば、今後2時間限定でフラッシュセール中です。」
AgentGPTやCustomerGPTのようなツールは、応答を自動化し、エージェントにSOPを支援し、さらにはメールの下書きも作成します。トレーニング時間を短縮し、より正確な応答を可能にすることで、生成AIは（ボーダフォンの事例のように）顧客満足度とNPSスコアを向上させながら、一貫した顧客体験を確保できます。
生成AIはeコマースにおける創造性を再定義し、チームを機敏なストーリーテラーや体験デザイナーへと変えています。商品説明、レビュー、プロモーションビデオなどのコンテンツ生成がより迅速かつ容易になり、プラットフォーム全体での商品の発見可能性が向上します。購入後は、生成AIがロイヤルティプログラムのエンゲージメントを効率化し、返品、交換、注文追跡のための文脈に応じたサポートを自動化します。また、予測的な離脱モデリングと、パーソナライズされたオファーや支援を通じたリスクのある顧客の標的型再エンゲージメントを可能にし、顧客維持を成長戦略へと変えます。
私は超パーソナライゼーションがさらに深化すると考えています。気分に応じて調整される感情適応型インターフェース、あるいはカレンダー、購入履歴、ソーシャルメディアを分析して服装を提案するAI搭載のワードローブを想像してみてください。
CXの旅における生成AIの活用
生成AIを真に活用するには、組織は顧客体験戦略を再考し、変革する能力と整合させる必要があります。
私が目にした最も強力な応用例の一つは、超パーソナライズされた旅の構築です。例えば、あるグローバルホーム家具ブランドは、顧客が自分の空間で商品を視覚化し、デジタルと物理的なタッチポイントをシームレスに移動できるようにしています。ホームインプルーブメント分野の別のクライアントは、会話型AIを使用して、人間の介入なしにカスタマイズされた推奨事項を提供し、複雑な質問を解決し、技術的な詳細を説明しています。必要に応じて人間のエージェントへのインテリジェントな引き継ぎにより、両ブランドは各顧客のニーズに適応する摩擦のない応答性の高い体験を提供しています。
小売業者はまた、生成AIを使用してSKUレベルのデータとソーシャルシグナルを分析し、在庫決定を最適化し、割引への依存を減らし、棚の回転率を向上させています。生成AIはまた、コンテンツ作成と価格戦略を効率化することで、新しいSKUのより迅速な立ち上げをサポートしています。
カスタマーサービスチームは、生成AIが第1階層の問い合わせを自律的に処理し、人間のエージェントがより複雑な問題に集中できるハイブリッドモデルを採用しています。生成AIコパイロットはエージェントにリアルタイムのガイダンスを提供し、チャネル全体で迅速な解決と一貫したサービス品質を確保します。
未来は大胆な者に属する
生成AIは変革の可能性を秘めていますが、データプライバシー、規制遵守、レガシーシステム統合に関する課題も認識しています。パーソナライゼーションとプライバシーのバランスには信頼が必要です。
生成AIの可能性を解き放つために、ブランドは内部を見つめ直し、戦略を練り直し、データを統合し、ワークフローを自動化し、サイロを解体することでバックエンドを近代化する必要があります。この変革は単に新しい技術を採用することだけではなく、あらゆるチャネルと地域にわたって統一されたブランド体験を支える運用基盤を構築することです。
