ビジネスプロセスアウトソーシング（BPO）の市場が発展するにつれて、競争上の優位性を獲得するための戦略は、もはや費用を節約するためだけにアウトソーシングすることではありません。企業は、エージェントの可能性を最大限に引き出すために、人工知能 (AI) を含む最新テクノロジーの使用を必要としています。AIツールが生産性を高めるソリューションを提供し、顧客に満足のいくサービスを提供することで、コールセンターサービスに革命をもたらしていることから、BPOビジネスモデルは積極的になりつつあります。このホワイトペーパーで強調したように、BPO には AI テクノロジーを導入することで、従業員の能力を実際に高める可能性が秘められています。

人工知能 (AI) がビジネスプロセスアウトソーシング (BPO) のどこに当てはまるかを知る

今日の進歩により、BPO業界におけるAIは、現在の世代から始まった現象と見なすことができます。このように、機械学習、NLP、ビッグデータ分析は、BPOがエージェントを日常的なビジネスプロセスから解放し、リアルタイムでサポートし、意思決定に不可欠なデータを提供するのに役立ちます。従業員が顧客と直接関わっているか、テクニカルサポート業務を遂行すべきか、その他の業務上の責任を果たすかに関係なく、AI を使用するとエージェントはより複雑で付加価値の高い業務を行えるようになります。

AI とビジネスモデル:ワークフローの最適化

チャットボット、音声認識システム、その他のスマート自動化ツールは、BPOエージェントの作業負荷を大幅に削減するのに役立ちます。このようなアプリケーションは単純なことを処理できるため、エージェントが人間の勧誘や認知に関わるより複雑なタスクに取り組む時間を節約できます。

たとえば、AIテクノロジーを適用することで、組織は顧客からのよくある質問に答えるチャットボットを構築して、残高の確認、技術的な不具合の修正、注文の追跡を行うことができます。クエリがチャットボットの能力に疑問を持つレベルにまでエスカレートすると、人間のエージェントを呼び出し、エージェントに通話履歴を提供します。これにより、エージェントが繰り返しの質問に答えるのに費やす時間が短縮され、代わりに未知の問題をより迅速かつ適切に解決するために時間を割くことができます。

社内プロセスにも、AI ツールを使用することで作業が容易になるという利点もあります。

バックオフィスでは、データ入力やレポート生成など、面倒な反復作業の多くをRPAを利用して効率的に実行できます。以下の業務は AI を導入することで可能になり、エージェントは顧客へのサービス提供レベルを高め、従業員の満足度を高めることに専念できます。

AI による顧客体験の向上

CXも同様にBPO業務の中心であり、AIの適用によりカスタマーサービスエージェントの業務方法が変わり始めています。繰り返しになりますが、自然言語処理 (NLP) と感情分析を組み合わせることで、AI は顧客の感情をいつでも報告できるようになり、エージェントは顧客の気持ちを理解できるようになります。これにより、エージェントは現在の状況への対処方法を変えることができます。このアプローチは顧客に合ったものでなければならないため、メリットがあります。

同様に、AIが統合されたバーチャルアシスタントは、エージェントが自分でデータを検索するのではなく、関連するデータを時々提供することで、ライブの電話やチャットセッションでエージェントを支援します。たとえば、AI システムは、顧客情報、購入履歴、製品の詳細を簡単かつ瞬時に取得して、エージェントが適切かつ効率的に対応するために必要なすべての情報を得ることができます。これは、問い合わせの大半を初回で解決できるため、全体的な対応効率が向上するだけでなく、クライアントが長い待ち時間やフラストレーションにさらされないため、顧客満足度も向上します。

また、通話データ、話しているときに使用した言語、会話中のサイレント時間に基づいてエージェントのパフォーマンスを追跡することもできます。これにより、マネージャーはリアルタイムの監視および分析ツールを利用でき、どのエージェントが支援や新しいトレーニングを必要としているかを知ることができます。このようなプロアクティブなモニタリングとコーチングを行うことは非常に重要です。これらの手法はエージェントとそのパフォーマンスの向上に大いに役立つからです。

AI アシスタンスによるエージェントの生産性の向上

AIアプリケーションの推進は、人間のエージェントに取って代わる戦略ではなく、BPOにおけるエージェントのパフォーマンスを向上させる戦略です。こうすることで、エージェントは日常的で単調な作業にかかる時間を節約しながら、人間にしか実行できないタスクに取り組むことができます。Agent Assistは、顧客からの問い合わせに対する回答を提供するもう1つのリアルタイムAIツールです。これにより、顧客サービスの一貫性と信頼性が高まります。

AIが提供するこのような支援は、エージェントの精神的負担を軽減し、エージェントがより効率的に作業できるようにします。また、エージェントは大量の知識にリアルタイムでアクセスできるため、エージェントは顧客に即時かつ正確な情報を伝えることができるようになります。これにより、サービス提供のスピードが向上し、エージェントの信頼が高まります。最も重要なのは、ミスが少なくなることです。

さらに、予測分析では、エージェントが顧客のニーズを述べる前に顧客が何を求めているかを特定して理解します。その後、AI は過去のエクスペリエンス、以前の購入、さらには閲覧履歴まで理解して、顧客がさらに何を必要としているかを推定できるため、サービスを予測できるようになります。

AI 統合によるビジネスの成長の促進

AIツールの導入は、特定のエージェントのパフォーマンスに役立つだけでなく、BPO企業の有効性と収益にも影響を与える可能性があります。人件費に関連するコストの削減、効率の向上、組織が提供するサービスの迅速化は、運用コストの削減と顧客満足度の向上につながります。

それに加えて、顧客行動、市場状況、事業運営上の制約や機会に関する貴重な情報も、BPOリーダー向けのAI分析によって得ることができます。これらの情報は、BPOが戦略的計画、資源配分、手続きに関する意思決定を強化するのに役立つ情報を提供します。

結論

今日の厳しい業界では、BPOを含むあらゆるビジネスが、エージェントから最高の成果を得ることができなければ成功できないことはいくら強調してもしすぎることはありません。AIをBPOアウトソーシングに適用することで、コールセンターのエージェントはよりスマートに働き、顧客満足度とビジネス成果を高めることができます。AI は従業員をロボット化することではありません。エージェントがより多くの業務を遂行し、優先順位を付け、より多くの成果を出せるようにし、会社の将来を描くことができるようにすることです。

移動というよりはむしろ人的労働力の増強を目的として人工知能を採用しているBPOは、業務効率を向上させると同時に、将来的には代理店と顧客の両方により良い結果をもたらすでしょう。