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“真のオムニチャネル”実践の基盤
Web、社内外とのやりとりも一元管理

Zendesk

Zendesk

オムニチャネル・サポートは、顧客情報や在庫情報など、問い合わせに関するあらゆる情報を全チャネルで共有することで実現する。Zendeskが提供しているカスタマーサービスソフトウエア「Zendesk」は、CRM情報に加え、Webの閲覧情報や、関連部門とのやりとりなど、顧客応対で発生するすべての情報を一元管理できる基盤として進化を遂げている。

　消費者は、自身の置かれた状況、好みに応じてコンタクトチャネルを使いわけ、課題の解消を目指す。質の高い顧客体験を実現するには、顧客情報や問い合わせの進捗状況をシームレスに全チャネルで共有できるオムニチャネル環境が不可欠だ。

　Zendeskが提供しているカスタマーサービスソフトウエア「Zendesk」は、電話、メール、チャット、ソーシャルメディアといった複数チャネルの応対履歴をシングルビューで把握できる。オムニチャネルの構築基盤として、日本では、2000社超に採用されている（2018年３月末時点）。

　最大の特徴は、ワークフローに合わせたカスタマイズや自動処理を容易に設定できる柔軟性だ。「新規問い合わせから４日経過したら、対応優先度を“高”に設定する」など、現場ごとの業務フローを追加導入や開発なしで実現できる。

図　Zendeskで顧客満足度の高いカスタマーサポートを実現

参照FAQ、関連部門への確認──　応対の“背景情報”も把握

　近年、同社が注力しているのは、Webやバックオフィス、関連会社との情報連携機能の強化だ。とくに、コンタクトセンターに問い合わせる前に経由している可能性が高いWebとの連携を進め、顧客体験向上を支援する方針を打ち出している。

　具体的には、FAQコンテンツの参照、Q＆Aの作成機能を拡充した。メール（Webフォーム）やWebチャットで問い合わせた際に、「FAQの参照履歴」をオペレータのデスクトップ画面に表示することが可能。問い合わせるまでの“経緯”を把握して応対を開始できるため、「参照済みの情報を説明する」などのムダがなく、スムーズに話を展開可能だ。

　バックオフィス、関連会社との情報連携は、問い合わせの案件（チケット）に紐づく「社内メモ」「サイドカンバセーション」機能を利用。例えば、「修理の進捗」「商品の配送状況」など、担当部門（または委託会社）に確認が必要な事項について、「いつ」「どのチャネルで」「誰に聞いて」「どのような回答があったのか」をZendesk上に蓄積し、顧客応対履歴とともに時系列で表示する。電話の場合は、履歴上に通話録音ファイルがアップロードされる。問い合わせに関わるすべてのコミュニケーションを一覧可能なため、応対の途中で担当者を交代してもスムーズに状況把握できる。

　このほど、Zendeskを構成する主要な４製品をパッケージ化した「Zendesk Suite」をラインナップに追加し、訴求を強める方針。

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＜導入事例＞ ニッセン

「FAQ＆メール運用」の相乗効果が生み出す
顧客の“真意”を汲み取る応対

MatchContactSolution

NTTアドバンステクノロジ

大手通信販売会社のニッセンでは、コンタクトセンターで10年以上活用していたメール応対システムをバージョンアップすると同時に、新たにFAQ検索・管理ツールを導入した。すでにメールシステムでは問い合わせ件数の大幅削減と応対品質向上を実現。年々、取り扱い商品が増える中でも、センターにおける増員なしでより高度なオペレーションを実践している。今後はFAQとの連携によって相乗効果を高めていく。

　スピードアップと応対品質──この両立はセンターマネジメントにおける永遠の課題だ。顧客の要求レベルも高まるなか、センターの限られた運用予算でそのニーズに応えるには、「最適なシステム」の選定が不可欠となる。

　ニッセンは、婦人服を中心とした衣料品、インテリア雑貨などのインターネット／カタログ通信販売を行っている。インターネット「ニッセンオンライン」を利用する顧客からの問い合わせ窓口を担うのが、京都と広島のコンタクトセンターだ。

　10年前に、メール共有・管理ツール「MatchMail」を導入。機能性の高さや使い勝手、費用対効果など現場でも高評価を得ていた同システムを昨年、バージョンアップした。

　同サービスは、NTTアドバンステクノロジが提供するコンタクトセンター向けソリューション「MatchContactSolution」のメール機能だ。「MatchMailがなければ今の弊社コンタクトセンターはありません」と同窓口を管理するコンタクトセンターサービス本部 nカスタマーサービス部 京都eコンタクトセンター センター長の池田智紀氏は説明する。

　ネット通販では注文前の商品に関する問い合わせから、注文後のキャンセル、返品などさまざまな問い合わせが膨大に入ってくる。これに応対するには「１秒単位での処理時間の短縮が必要」（池田氏）という。この時間短縮に大きく貢献しているのが、同システムの自動振り分け機能だ。

　「問い合わせは、テキストマイニングでカテゴリを自動分類し、該当スキルをもつオペレータに振り分けられるのですが、この精度がかなり高いので重宝しています」と、池田氏は評価する。

　また、過去の応対履歴やFAQ（よく寄せられる問い合わせとその回答文のデータベース）など、顧客応対で蓄積してきた情報から最適な回答を予測し、その候補をオペレータの応対画面に表示する機能も時間短縮に貢献している（図参照）。

図　お問い合わせのメール内容から判断し、最適なFAQをサジェスト

　応対をする中で、顧客側から異なる質問が生じるケースも少なくない。そうした際はエスカレーションや引き継ぎを余儀なくされることもあるが、その際、役立つのが応対ステータスや内容を複数のオペレータ間で共有できる機能だ。

　「リアルタイムに共有できることから、万が一、一次応対に不備などがあってもすぐにフォローすることができます」（池田氏）。

即席の応対力を高める“使い方”のサポート

　ITソリューションを使いこなすには、現場のオペレータに対する操作研修が欠かせない。その教育期間を短縮しているのが、わかりやすいインタフェースだ。新人オペレータが着台して、OJTでサポートを受けながらすぐに使いこなすことができる。

　システム面でのサポートが必要な際、池田氏はすぐにNTTアドバンステクノロジの製品サポート担当者に相談している。「相談する際には、課題を感じた背景、つまり具体的に発生した事柄をヒアリングしてもらっています。『何をしたいのか』を整理したうえで、システム改変の際に機能を追加してもらうこともあれば、例えば、『項目に印をつけると判別できる』など、すぐに解決できる使い方を提示してもらうこともあります。こうしたサポートの存在はかなり大きい」と話す。また、製品サポート以外にも、他社事例の共有やMatchContactSolutionユーザー会などの場では「より有益な使い方ができるヒント」も多く得られるという。

　経営に貢献する活動に役立てているのが、レポート機能だ。「何時台に何件の問い合わせが入ったのか、問い合わせ商品の増減、商品別の要望や不満などのレポートがほぼ自動作成できるので、部門内外での共有もスピーディです」（池田氏）。

　取り扱い製品は10年前と比較すると大幅に増えたが、応対人員は当時よりも少ないメンバーで賄うことができている点でも、経営貢献効果は大きい。

FAQのカイゼンサポートツールで自己解決率とCS向上を目指す

　2016年10月には新たにFAQ検索・管理ツール「MatchWeb」を採用。WebサイトのFAQに適用した。決め手は、MatchMailとの連動だという。

　具体的には、「どのFAQページを通って問い合わせをしてきたか」がオペレータの画面上に表示される。そのため不足しているFAQや、わかりにくいFAQが特定できるようになった。また、ページごとに「次に参照されるであろうFAQ」を予測表示することもできる。注文ページには、注文時にありがちな疑問へのリンク一覧を掲載するなど、各ページのニーズや「そのときに多い問い合わせ内容」など、トレンドを反映したFAQを自動表示することも可能だ。池田氏は「自己解決率を高めて問い合わせる手間を減らし、顧客満足度を高めていきたい」と意気込む。問い合わせ件数を削減することは、顧客の満足度を高め、ロイヤルティ向上、収益向上にもつながる。

　メールとFAQの相乗効果が期待できる同社のセンター。コンタクトセンターサービス本部 nカスタマーサビス部 部長の能勢智晴氏は、「これからは、スマートフォンへの対応がカスタマーサポートの成否を分けていくと見ています。限られた画面、字数の中で最適な情報を端的にお伝えすること、これをMatchWebで実現していきます」と話す。

　同社は、これまで蓄積してきた顧客応対ナレッジと膨大な顧客情報も活かし、今後は年齢や性別、嗜好やWebサイトの滞留状況などから、顧客の“真意”に応えるスムーズな応対を目指す方針だ。

ユーザープロフィール

株式会社ニッセン

●所在地：［本店住所］京都市南区西九条院町26番地
●設立：2007年6月21日
●資本金：1億円（2015年12月20日現在）
●代表者：代表取締役社長 羽渕 淳
●事業内容：婦人服を中心とした衣料品、インテリア雑貨、和装品などのインターネット・カタログ通信販売「ニッセンオンライン」、婦人服の店舗販売、通販ノウハウを活かしたビジネスサポート、BtoB事業

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コールセンター『AI化』成功に向け
技術・ノウハウをワンストップで提供

課題解決型AIソリューション

レトリバ

自然言語処理、機械学習、深層学習などのAI技術をコールセンター向けに特化して開発・提供するレトリバ。今回、音声認識エンジンを独自開発し、対話データのインプットから分析データのアウトプットまで、ワンストップで提供できるようになった。さらに、コールセンターに無理なくAIを導入していくためのロードマップを描き、ワンストップで支援。技術力のみならず、運用現場で培ったノウハウもあわせて、『AI化』成功に向けたオールラウンドのサポートを実践する。

　「我々は人を支援するAI（人工知能）を作りたいと考えています。技術は、人の役に立って初めて価値が生まれます。“お客様の課題を解決する”ことにフォーカスし、お客様のニーズを踏まえた製品開発や技術開発を通じて、価値を生み出していきます」と、レトリバ代表取締役社長の河原一哉氏は強調する。

　レトリバは、自然言語処理などの高い技術力で評価されるPreferred Infrastructure社から2016年にスピンアウトして誕生したAIベンチャーだ。経営理念を『お客様の課題を解決する』『最先端の技術に挑戦する』『人への投資を惜しまない』とし、「企業の課題やニーズに応じて最適な製品や技術を組み合わせて提供する」「製品に運用（ヒト）をあわせるのではなく、運用（ヒト）にあわせた製品や技術を提供する」「長く使ってもらえることを念頭に、常に現場の声に耳を傾けつつ、最先端技術の実用化に挑戦し続ける」ことをポリシーとして掲げている。

　得意な技術分野は、自然言語処理、機械学習、深層学習の3つ。これら技術を組み合わせて、さまざまな日本語処理関連のAI技術を開発。さらにコールセンターに特化した機能（製品）群を揃えて、ソリューションとして提供している。

　「設立当初、我々の自然言語処理技術が活かせ、AIが支援することで人が働きやすくなり、AIに関心を持っている領域はどこかを検討しました。その中で言語資源が大量に集まるコールセンターであれば、データ活用やオペレータ支援などでお手伝いでき、喜んでいただけるのではないかと考えました。以来、この領域に特化しています」（河原氏）

AI活用の精度向上を目的に　音声認識エンジンを独自開発

　同社は「ワンストップ・ソリューション」を強く意識している。

　具体的には、オペレータ支援、スーパーバイザー（SV）支援、データ分析の各機能を入り口から出口まで全方位的に提供。例えば、オペレータ支援では、オペレータと顧客の会話を音声認識でテキスト化、顧客の要望や質問を自動判定したうえで適切な回答候補を提示する。終話後にはコールリーズンを自動分類し、会話内容の重要なやり取りをホットボイス（VoC）として抽出する。一方、SV支援では顧客とオペレータの会話をモニタリングし、NGワードなどを検知した際はアラートを発報。SVは、どんな会話がなされていたかを自動要約されたテキストで確認し、適切なアドバイスをリモートで行える。データ分析では、正しく残されたコールリーズンやVoCを活用することで、より経営に活かせる知見を発見することができる（図1）。

図1　データの入口から出口までをワンストップで提供

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　「今回、音声認識エンジンも独自開発しています。複数のAIソリューションでデータをやり取りする場合、ベンダーが異なると調整が難しく精度が上がらないことがあります。自前の音声認識を活用することで、データのインプットからアウトプットまで含めて、すべて“ワンストップ”で提供できるようになりました。これでコールセンターのAI支援は、すべて当社にお任せいただけます」と、河原氏は自信を見せる。

　これだけではない。ユーザー企業がコールセンターをAI化していく際に無理なく取り組めるよう、同社は“成功のロードマップ”を描く。

　例えば、一般にAI導入では、最初に大量の学習データを用意する必要があり、これが大きな負担となっている。しかし同社の場合は、「導入検討の概念実証（PoC）の際には、必要最小限の学習データで実施し、そこで成果が出れば一部のオペレータにパイロット運用してもらいながらより業務にフィットするようチューニングします。このプロセスにおいて対話データやオペレータの行動履歴などの情報を取得します。実運用に至る段階で既に学習データが蓄積されているため、実運用に反映しつつ、次フェーズのPoCにスムーズに移行できます。ソリューション全体でロードマップを組んでおり、どんな順番で導入すれば全体が上手くいくか念頭に置いて設計しています」と、河原氏は説明する（図2）。

図2　レトリバが推奨するAI導入成功のロードマップ

ユーザー企業と二人三脚　現場視点でソリューション開発

　同社のもう1つの大きな特徴は、現場に立脚した製品開発だ。ソリューションレビューで詳しく紹介する『Talk Coordinator』は好例。導入事例で取り上げるスカパー・カスタマーリレーションズとまさに二人三脚で開発したソリューションだ。

　「製品開発には操作性を最も重視しています。そこで、お客様の現場に入り、オペレータやSVに直接ヒアリングしながら開発しています。とくにオペレータのUIは、使い勝手が良くないと対話に集中できずにストレスとなります。どうすれば使いやすいか、1つ1つ確認しながらお客様と一緒に検討して開発しました。お客様の課題を解決したい、現場のニーズを実現したいという当社理念を体現できました」と河原氏。

　レトリバのAIソリューションは、難しい技術をいかに簡単に使えるか、ユーザー企業側で容易にチューニングできるかを意識しながら開発。“人を支援するAI”の実現に向けて、ユーザー企業との二人三脚を続けている。