Reimagine end customer self-service with Amazon Connect

セッション概要

• タイトル：Reimagine end customer self-service with Amazon Connect
• 日付：2024年12月2日(月)
• Venue：Mandalay Bay | Level 2 South | Mandalay Bay Ballroom L | Content Hub | Turquoise スクリーン
• スピーカー：
  • Keith Ramsdell (Principal Product Manager, Amazon Web Services, Inc.)
  • Jack Hutton（Principal Product Manager、Amazon Web Services）
• 業界：Cross-Industry Solutions
• 概要：多くの組織がパーソナライズされ、AIベースのセルフガイダンスカスタマーサービスエクスペリエンスを提供したいと考えていますが、プロのリソースを使用して複数のツールを一緒に作成、管理、統合することは依然として困難な課題です。このセッションでは、最新のAmazon Connectリリース機能を使用して、組織がボイスとデジタルチャンネルでボットを直接作成および管理できる方法を学びます。数回クリックするだけで、Amazon Q を Connect で使用することで、複雑な開発コストを必要とせずにエンドカスタマーレスポンスをサポートするジェネリック AI ベースのカスタマーサービスを提供できます。これらの経験を最適化するための改善された分析機能を見てください – これはプロセスを合理化し、企業が優れた顧客体験を提供するのに役立ちます。

はじめに

今回のコラムでは、Amazon connect テクノロジーをテーマにしたセッションを聞き、皆様に新技術と更新された情報を共有させていただきます。今回のセッションで注目すべき内容は、Amazon connectとAmazon Qを利用したカスタマーレスポンスサービスの作成です。
たまにコミュニケーションがうまくいかず不便な点がたくさん見えますが、Amazonで作ったチャットボットはどうかを一度確認してみましょうか？

Amazon Connectはクラウドベースのコンタクトセンターで、あらゆる規模の顧客が低コストでコンタクトセンターの経験を提供できるようにします。 Amazon Connectは、世界中の顧客に顧客サポートを提供するAmazon.comの経験から生まれました。

皆さんがお客様だと仮定して始めましょう。メアリーという方をご紹介します。メリーは私たちのような顧客で、休暇を楽しむのと同じくらい休暇を計画するのが大好きです。昨年はヨーロッパクルーズに行ってきましたが、今年は友達や家族と一緒に日本旅行に行く予定です。

メリーは初めてAny Company Travelで旅行を予約し、ホテル、航空券、トランスファーをすべてこの会社で予約しました。ところで、突然宿舎を変更しなければならないことが生じました。そのため、メアリーの旅は、この変更をどのように処理するかを学ぶことから始まります。

一般的な顧客の旅はこんな感じです。まず、ウェブサイトを見て問題を確認します。ウェブサイトに行って「宿を変更しなければならないが、全体のスケジュールを変更しなければならない」と思います。ウェブサイトでこれらの変更を行う方法を確認し、アプリを見て、検索エンジンでもトラブルシューティング方法を探します。

そして、ついに20〜30分後にコンタクトセンターに電話する必要があると判断します。間違って電話を持って番号を押して電話をかけます。

その時点で、メアリーは数多くのオプションやボット、相互作用、多様な音声に直面するようになり、エージェントが電話を受けて「こんにちはメリー様、当社をご利用いただきありがとうございます。どうやって助けますか？」と言います。その後、メアリーは自分の旅をもう一度説明する必要があります。

この時点でメアリーは約1時間助けを求めて迷っていました。ウェブサイト、アプリ、フォーラムを見てみましたが、問題を解決する方法が見つかりませんでした。これで、すべての内容をエージェントに再説明する必要があります。それで、エージェントに「いろいろなことをスケジュールから変更しなければなりません」と言います。

メアリーのように、多くの人が実際にコンタクトセンターに電話したくないのです。 実際、ある調査によると、46%の顧客は、カスタマーサポートに電話するくらいなら、歯科医院に行きたいと答えています。

McKinseyが調査を行ったところ、エージェントに行く前に顧客の問題を解決することで、1％ポイントごとに2～3百万ドルの運用コストを削減できることがわかりました。

何年もの間、企業は世界最大のAmazonコンタクトセンターをどのように運営しているのか尋ねられ、何十年もの間、私たちは内部学習と技術スタックを持っていましたが、それをスタンドアロン製品として外部化することで、実際の顧客問題を解決できることに気づきました。

シンプルなセルフサービスオンボーディングで、ユースケースごと、事業部ごとに拡張することができます。そこから、自動化されたセルフサービスエクスペリエンスとチャネル内のエージェントサポートエクスペリエンスを作成し、あらゆる段階でAIを活用することができます。

これはAIファーストの製品であり、分析を通じて必要なものを最適化し、洞察を得ることができます。この経験を通して、AWSの歴史の中で最も急成長しているサービスの1つになりました。

2017年の発売以来、現在10,000社以上のお客様がこのプラットフォームを利用しており、1日あたり1,000万件のコンタクトを処理しています。

Amazonは、顧客とのより自然な会話を可能にする会話型AI、Amazon QとConnectの新機能により、生成型AIベースの機能を提供することができ、Contact Lensは、AIとML分析エクスペリエンスにより、顧客がコンタクトセンターと対話する際に実際に何が起こっているのかを分析し、理解することができます。

最近、Amazon Connect内で直接会話型AIを構築するための新機能をリリースしました。

これにより、1つの完全なアプリケーションで会話型ボットを構築できるようになりました。 また、昨年は、顧客の問題やエージェントのカスタマーサポートのために、より一貫したソリューションを提供するためのステップバイステップガイドをリリースしました。 また、バックオフィスプロセスとタスクの自動化についても説明しました。

今年5月にフローパフォーマンスのためのContact Lensダッシュボードをリリースしました。 その経験から、顧客体験の結果などの指標を見ることができます。顧客はエージェントにつながりましたか？エクスペリエンスを完了した後に切断されましたか？それとも予期せず中断されましたか？何が起こったのか、どのくらいの頻度で発生したのか、どれくらいの時間がかかったのか？ そして、そのダッシュボードから、セルフサービスフローとエクスペリエンスに関するボットの全体的なパフォーマンスを確認できる機能を追加することで、チャットボットの監視まで可能になったことを説明し、発表を締めくくりました。

まとめ

まだ、チャットボットに対する信頼度は個人的にそれほど高くないです。 (経験が多いので…) しかし、今回アマゾンで発売されたGenAIチャットボットは自分で学習してGenAIをカスタムして顧客の特徴に合わせて設定することができるというので、ある程度騙されそうな気がします。もっと詳しく知りたい方は、関連セッションをたくさん用意したそうですが、時間の関係上、もっと聞けなかったのが残念でした。AI時代に果たして誰もが満足するAIチャットボットが誕生するのか、引き続き見守りたいと思います。

ありがとうございました。

記事 │MEGAZONECLOUD　MSC Finance Teamernetes Engineering Team、アン・ヨンギュン