ジェネレーティブAIのCX戦略を準備しよう

ジェネレーティブAIのCX戦略を準備しよう

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こんにちは、私はアダのゴードンです。今回は、ジェネレーティブAIと顧客サービスの自動化の役割について、私たちの2番目のビデオを紹介します。ジェネレーティブAI、LLMS、チャットGBTについての復習が必要な場合は、このクイックビデオをチェックしてください。それでは、さっそく始めましょう。

ジェネレーティブAIを取り入れるためのヒント

私たちの積極的なCXリーダーは、既にジェネレーティブAIを戦略に取り入れる必要があることを知っていますが、はじめ方についてまだ自問しているかもしれません。ジェネレーティブAIへのアプローチの最良の方法は、人間中心の視点でモデルを導入することです。AIを十分に準備するほど、それはより優れたパフォーマンスを発揮します。以下に、AIに教える必要のある3つのことを紹介します。

1. AIに読み方を教える

AIに読み方を教えるとは、会社全体の知識と文書をAIにアクセス可能にすることを意味します。お客様のAIの正確性にとって知識は真実の源であり、組織内のすべての文書、チャットの記録、ナレッジベースの記事、お客様サービスの対話などを特定し、会社とお客様サービスの運営の正確な表現であることを確認することが重要です。LLMSやチャットGBTなどの中に含まれる知識は印象的ですが、会社の情報の代表としてそれらにだけ頼ることには注意が必要です。なぜなら、それらは通常、最も正確で最新の情報を持っているわけではないからです。実際、要素ごとのトレーニングをゼロから始めることは、一般的に非常に高価で多くの時間と労力を必要とします。ドメイン固有のデータでLLMSを微調整することはより費用効果がありますが、時間がかかるため、コンテンツを更新するたびに待ちたいとは思わないかもしれません。おそらく、より実用的な解決策は、ナレッジベースを真実の情報源として保持し、LLMSにそのコンテンツを参照させることです。このようにLLMSを会社の情報と組み合わせることで、最も迅速かつコスト効果の高い方法で、最新の参照資料に基づいたコンテンツを生成できます。

2. AIにアクションの実行方法を教える

AIがお客様の問い合わせを自動的に解決し、それをお客様サービスの体験を向上させる方法で行うには、AIにアクションの実行方法を教える必要があります。つまり、ビジネス全体のAPIをAIにアクセス可能にする必要があります。そうしないと、AIは基本的な回答しか提供できないため、支払の返金、アカウントの更新、個別化された体験などの複雑なアクションを実行できません。API戦略について詳しく見てみましょう。現時点では、LLMSは次の単語を予測しているだけであり、アクションを実際に顧客の代わりに行うことはできません。しかし、お客様のアクションを実行できるサードパーティソフトウェアに顧客を引き渡すことはできます。そこで、API戦略が重要になります。お客様に公開するアクションとは何か、それらのアクションをサポートするAPIのレディネスはどれくらいであり、どのように安全かつ管理可能にそれらを提供するかを考える必要があります。製品、顧客体験、テクノロジの各部門が連携し、API戦略を策定することが重要です。たとえば、顧客に返金を提供したい場合があるかもしれませんが、積極的にそれを提案することはしたくないかもしれません。また、特定の製品にのみ返金を提供したい場合もあります。

3. AIに組織内のエキスパートを教える

組織内のエキスパートの知識にアクセスするAIを教えることで、AIは組織内のエキスパートの知識に基づいてトレーニングされます。そのためには、すべてのエキスパートを特定し、必要に応じて彼らを接続するためのルーティング技術を設定し、さらには彼らが自分の専門知識を提供できるようにするツールを持っている必要があります。AIがお客様の問い合わせを自動的に解決し、アクションを実行するようになったので、ユーザーのための体験を最適化するためには、AIが組織内の適切な人々に引き継げるようにすることが重要です。さらに、AIのトレーニングに役立つエキスパートの専門知識を共有するためにAIツールを使用することも検討してください。いくつかの考慮事項としては、異なるアクセスレベルを持つSSOを備えたツールの選択、シートごとの価格モデルを持たないものの選択、非技術者でもアクセス可能な直感的なインターフェースを備えたツールの選択があります。

我々は最近、ジェネレーティブAIに対する顧客体験組織の準備を支援するための実践的な手順についてのウェビナーを開催しました。フォーレスターからのゲストスピーカーが詳しく説明しており、強くお勧めです。何か質問があれば、お聞かせください。さらに動画をご覧ください。ありがとうございました。バイバイ。