ビジネスニーズを満たすために人工知能を使用する

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

マーケティングチームが顧客とより効果的なコミュニケーションを取るうえで AI がどのように役立つかを説明する。
営業チームの時間の配分に優先順位を付け、ワークフローを合理化するうえで AI がどのように役立つかを説明する。
AI がサービスやサポートを求める顧客に対するカスタマーサービスの向上にどうつながるかを説明する。
店舗およびオンラインで購入する顧客に対して、AI がどのようによりパーソナライズされた体験を創出できるかを説明する。

あらゆる人に対応

最初の単元で学習したとおり、人工知能とは、ビジネスニーズを満たすために組み合わせることができるいくつかの要素です。実際のところ、マーケティングの課題はカスタマーサポートの課題と大きく異なるため、ほとんどのビジネスで複数のレシピが必要となります。

ビジネス上の成果を向上するために AI をどのように使用できるかを部門ごとに見てみましょう。

マーケティング

数多くの潜在顧客がいて、連絡するための助けが必要ですか? 企業は大抵、コミュニケーションの対象を絞ったり、関連性の高いメッセージを送信したりするために使用できる大量のデータを持っているものなので、マーケティングは AI をうまく活用できる部門です。

メールでマーケティングを行っている場合、キャンペーンに大きな影響を与える可能性がある質問がいくかあります。顧客はメールを開封するだろうか? 顧客はメールをクリックするだろうか? 顧客はメールに基づいて行動を起こすだろうか? 顧客は購読を取り消すだろうか? これらは、将来の受信者に関して予測を行うために AI が使用できる、「はい」か「いいえ」で答える質問です。つまり、購読を取り消さずに開封する可能性が高い見込み客にメールを送信できます。また、メールの代わりにプッシュ通知など、すべての顧客に使用する適切なチャネルも把握できます。適切なメールの作成に支援が必要な場合も、AI がサポートします。Einstein にメールサポートを依頼すると、適切なメールテンプレートを受信します。このテンプレートを土台にして早速書き始めることができます。

AI は、送信時間最適化を使用して適切なタイミングでメッセージを送信するのにも役立ちます。送信時間最適化では、応答率を向上させるために、コミュニケーションを送信する最適なタイミングをユーザーごとに予測できます。また、顧客が購読を取り消すくらいに、誤って苛立たせることがないように、適度な数のメッセージを送信する必要があります。Einstein エンゲージメント頻度のようなツールを使用して、AI は過剰にならずにコミュニケーションを送信する適度な回数を予測します。

さらに、AI は質問の回答の理由を明らかにします。人間が見落とす可能性があるマーケットインサイトを AI が特定し、それを使用して顧客の共感を得るコミュニケーションを作成することができます。20 代男性と田舎の中年男性に人気のあるセーターのように、私たちには明らかでないことが、AI によって浮き彫りにされます。

営業の生産性

AI は、最良の商談を予測するためにセールスデータの履歴を使用して、営業の効果を高めることができます。取引を開始する可能性別に整理されたリードのリストを持つ営業担当がいるとします。この担当は、見込みなしリードを避け、リスト上位の顧客とつながることに時間を費やすことでしょう。

アカウントエグゼクティブ (AE) も AI の恩恵を受けることができます。AE の時間は、CRM へのデータ入力ではなく、顧客とのやりとりのために有効に使われます。人工知能は、やり取りされたメールから関連性の高い情報を抽出し、CRM を自動的に更新することで、AE の業務を簡素化できます。たとえば、サブスクリプションの 24 か月更新について顧客からメールを受信した場合、CRM にある対応する商談を自動的に更新できます。そのうえ、AI は同じような顧客の購買パターンに基づいて推奨する商品をアカウントエグゼクティブに示すことができます。

営業マネージャーも AI の恩恵を受けています。売上予測では、営業担当が入力した期待収益が、履歴データに基づく予測収益と近似していない場合、商談にフラグを付けることができます。

カスタマーサービス

カスタマーサービスは、AI が会社の役に立つもう 1 つの領域です。あなたの会社には、サポートを求める顧客から毎日メールが送られてきます。多くの企業では、誰かがこれらのメールを読み、適切な人に転送する必要があり、実際のサポートの提供に費やすことができる時間をメールの分類に使っています。AI は、メールを読み、過去の問い合わせに基づいてケースの分類を行い、適切な人にメールを自動的に転送できます。ケースは迅速に適切なエージェントの手に渡ります。

または、顧客と通話中の新人エージェントが、問題についてメモを取っているというシナリオを想像してください。AI はこれらのメモをリアルタイムでスキャンし、類似の問題を解決できることがわかっている関連記事を提案します。また、AI が自動的に生成された応答を提示するため、解決時間の短縮につながります。この新人エージェントは初日であっても、確かな情報に基づいたサポートを提供できます。

最後に、自分で解決することに慣れている顧客がいるとします。この顧客は、エージェントと結び付く代わりに、チャットボットと会話を開始することができます。チャットボットは AI を使用して、ユーザーが何を質問しているのか、そして有意義な形で応答する方法を理解します。これでエージェントは、本当に必要としている顧客に個別のサポートを提供する時間ができます。

リテールとコマース

買い物客は、オンラインストアを見て回るとき、直接自分のニーズに応じた体験を求めています。AI は顧客にパーソナライズされたおすすめを提示して、この期待に応えることができます。AI は、どの商品がよく一緒に購入されているかを履歴データから判断します。したがって、顧客が商品を選択した場合、サイトの商品ページに割引対象バンドルのオファーを自動的に表示できます。

顧客が以前あなたのお店から購入したことがある場合、AI は顧客が関心を持っていそうな商品のみが表示されるようにサイト全体をパーソナライズできます。ユーザーが検索ボックスを使用したら、AI は顧客に最も関連性が高い商品がリストの先頭に表示されるように検索結果を並び替えることができます。

AI はマーチャンダイザーにとっても貴重なインサイトを生成します。マーチャンダイザーは買い物客がよく合わせて購入する商品を把握し、その情報を利用して、どのような販売場所や販売方法であっても、より関連性の高い体験を提供できます。さらに AI は、サイトへのアクセスにつながる上位の検索を見い出すなど、顧客がオンラインストアで行っている操作に関するインサイトを発見できます。これによって、ユーザーが探している商品に応じてサイトがカスタマイズされます。

売上増大、顧客へのより効果的なマーケティング、優れたカスタマーサービスの提供、ショッピング体験の更なるパーソナライズなど、どのような目的であっても、ビジネスニーズを満たすのに役立つ AI レシピがあります。まずは実証済みのソリューションを使用してみてください。優れた独自の AI レシピをいつの間にか考え付くことでしょう。