最高のボット：優れた顧客体験の裏側を公開

目次

1. 入り口体験の概要 💼
2. ボットマネージャーとは？ 🤖
3. チャットボットの導入から現在までの経緯 📅
4. Adaとの出会い 👋
5. ハイブリッドモデルへの移行 🔄
6. フルジェネラティブモデルへの移行 🚀
7. 成果と特徴的な改善点 📈
8. 対話例とユーザビリティの向上 🤝
9. 注意点と課題 ⚠️
10. 今後の展望とAPIの導入 💡

1. 入り口体験の概要 💼

こんにちはみなさん、最初に、本日の素晴らしい講演を振り返りたいと思います。まず、ウェルシンプルとPinterestのフロントエンドおよびバックエンドの体験について詳しく見ていきます。その後、それらの体験を構築したボットマネージャーの方々を紹介し、それについて詳しくお話しいただきます。そこで、まずはMeganさんにお話しいただきますので、ご登壇ください。

2. ボットマネージャーとは？ 🤖

はじめまして、私はMegan Mikeです。カナダのオンタリオ州出身で、2人の子供のシングルマザーです。ウェルシンプルという金融サービステクノロジー企業で、チャットボットマネージャーとして働いています。ウェルシンプルは、顧客の体験に重点を置いたトロントに拠点を置く企業で、顧客が製品を楽しんでいるかどうかや、ウェルシンプルのサポート体験に非常に興味を持っています。昨年の8月にAdaに移行するまで、内部で開発されたボットを使用していましたが、そのボットは複雑な質問に苦戦し、更新やトレーニングが困難でした。では、具体的にAdaとの出会いから現在までの経緯についてお話ししましょう。

3. チャットボットの導入から現在までの経緯 📅

ウェルシンプルでは、チャットボットの導入は約2年半前から始まりました。以前は内部で開発されたボットを使用していましたが、メンテナンスコストが高く、柔軟な更新が難しいという問題がありました。そこで、私たちはAdaに移行することを決定し、インタラクティブな返答に対応するために、ジェネラティブなAIをバックアップソリューションとして導入しました。ジェネラティブAIを使用したボットは初期段階では成功を収めましたが、しだいに性能低下が見られるようになりました。そのため、私たちは完全なジェネラティブモデルへの移行を決定し、現在はそのモデルを使用しています。移行後、KPIの向上を実感しており、ボットのパフォーマンスが大幅に向上しました。

ボットの性能向上による利点:

• ユーザビリティの向上
• 複雑な質問への対応力向上
• オートメーション率の向上
• チャット満足度の向上

ボットの性能向上によるデメリット:

• メトリックスの概要が不明確
• ユーザーインターフェースの改善の余地あり

4. Adaとの出会い 👋

ウェルシンプルがAdaと出会ったのは、昨年の8月でした。当初はデクララティブモデルを使用していましたが、複雑な質問には対応できず、制御や更新が困難でした。Adaのジェネラティブ製品を試す機会があり、ハイブリッドモデルへの移行を試みました。この移行により初期の成功を収めましたが、性能の低下も見られました。しかし、ジェネラティブモデルの可能性を信じて、完全なジェネラティブボットに移行しました。

5. ハイブリッドモデルへの移行 🔄

ハイブリッドモデルへの移行では、デクララティブフローとジェネラティブAIを組み合わせて使用しました。残念ながら、このモデルではAIボットが生成する回答に対する洞察や制御が不十分でした。それにもかかわらず、ジェネラティブAIの潜在能力に期待をしており、初期の成果を確認しました。ジェネラティブAIによるボットのアップデートにより、複雑な質問にも柔軟に対応できるようになりました。

ハイブリッドモデルの利点:

• ボットの柔軟な回答能力向上
• 効率的なアップデート手法
• コンテキストに基づく質問への対応力向上

ハイブリッドモデルのデメリット:

• AIボットの生成する回答の制御が困難
• 洞察の不足

6. フルジェネラティブモデルへの移行 🚀

現在、ウェルシンプルでは完全なジェネラティブモデルを採用しています。この移行により、KPIの大幅な改善が見られました。Adaの論理ログとガイダンスツールを使用することで、ボットが生成し提供する回答に対する制御と洞察をより細かく行うことができるようになりました。ボットは以前よりも複雑なコンテキストに基づくフォローアップ質問にもスムーズに対応できるようになりました。

フルジェネラティブモデルの利点:

• より多様なコンテキストに対応する能力
• ユーザビリティの向上
• 自動化率の増加

フルジェネラティブモデルのデメリット:

• メトリックスの概要の欠如
• インターフェースの改善の余地あり

7. 成果と特徴的な改善点 📈

ボットをフルジェネラティブモデルに移行してから、以下のKPIの大幅な向上が見られました。

• オートメーション率の増加（最低9％以上）
• カテゴリ分類率の増加（最低2倍以上）
• カテゴリ別ボットの顧客満足度向上（最低9％以上）

これらの成果は、ボットの能力向上によるものであり、顧客体験の向上に直結しています。特にジェネラティブモデルへの移行により、複雑な質問や状況に柔軟に対応できるようになりました。

特徴的な改善点:

• ユーザビリティの向上
• ボットの柔軟性の向上
• 自動化率の増加
• カテゴリ別顧客満足度の向上

8. 対話例とユーザビリティの向上 🤝

以下は、エアポッドプロモーションの対話例です。ハイブリッドモデルとジェネラティブモデルを比較すると、ユーザビリティの向上が明らかになります。ジェネラティブモデルは、複雑な質問にもより具体的で柔軟な回答ができるため、顧客満足度の飛躍的な向上につながっています。

ユーザビリティの向上例:

• 顧客の質問に合わせた柔軟な回答
• 適切な追加質問の提案
• ユーザーインターフェースの改善

9. 注意点と課題 ⚠️

フルジェネラティブモデルへの移行にはいくつかの課題があります。

注意点:

• メトリックスの概要が不明確
• インターフェースが改善の余地あり

課題:

• リダイレクトの欠如
• 変更ログの不足

10. 今後の展望とAPIの導入 💡

今後の展望として、APIの導入が予定されています。APIを活用することで、ボットの更なるパーソナライズや問題解決力の向上を図ることができます。また、使用頻度の高いトピックへの対応強化も重要な課題となっています。

このように、ウェルシンプルのチャットボットはその成果や特徴的な改善点を通じて顧客体験の向上に貢献しています。今後はAPIの導入やインターフェースの改善など、さらなる進展が期待されます。