AI21 研究では、AI エージェントの統合によりオフショアの顧客サービスの効率が向上すると主張しています
簡単に言えば
AI21 Labs の調査では、Wordtune などの AI エージェントをオフショアの顧客サービスに統合すると効率が向上することがわかりました。
企業の 70% は、英語の会話の熟練度が低い場合が多い Tier 3 または Tier 4 の国にカスタマー サービス チームをオフショアすることを選択しています。 Wordtune ユーザーの調査によると、企業にとっては安価ですが、これらのチームは効率が低く、一貫して低い CSAT スコアを示しています。
Wordtune はスタートアップからの製品です AI21ラボ 自然言語生成技術を使用して文章全体を書き換えることができます。
AI21 によると、その結果、オフショア顧客サービスに対する顧客の不満が高まっています。ただし、LLM を活用した技術ソリューションを使用すると、 チャットボット 企業は、ライティングや翻訳のアシスタントを含めて、このギャップを埋め、コミュニケーションが明確かつ効果的であることを確保しながら、CS チームのオフショア化を継続できます。
ここで Wordtune が役に立ちます。 AI ライティング アシスタントは、オフショア チームが一貫性のある専門的なコミュニケーションを行うのに役立ちます。
「当社の調査によると、社内および顧客との両方で効果的なコミュニケーションを行うことで、2 日あたり最大 25 時間の作業時間が節約され、カスタマー サービス エージェントの全体的な効率が 21% 向上することがわかりました」と AIXNUMX のアプリケーション担当副社長、Or Dagan 氏は語ります。 Metaverse Post.
AI21 の研究者は、100,000 件を超えるカスタマー サポートの執筆セッションからの匿名データ ポイントを分析し、潜在的なタイプミス、文法上の誤り、不明瞭な表現、その他読者が文章を理解しにくくする可能性があるものを特定しました。
「私たちはこのデータを使用して、書き込みエラー率、エージェントが AI を利用した時間、エージェントが使用した AI の書き込み提案、およびこのコミュニケーションがどのプラットフォームで行われたかを調べました」と Dagan 氏は述べています。 「これと並行して、9 か国の平均カスタマー サービス給与を調べて、エラー率とサービスのコストとの間に相関関係があるかどうかを判断しました。」
AI21の特徴 データセット 言語能力の重要性を明らかにしただけでなく、アウトソーシングの決定に必要な微妙なアプローチも明らかにしました。この調査では、各国の顧客サービス担当者の平均給与と言語エラー率をランク付けすることで、エラー率だけではすべてを語れないことが強調されています。
あるいはダガンが言った Metaverse Post, 「驚くべきことに、先進国のほうがエラー評価はそれほど良くなかったにもかかわらず、平均給与がはるかに高かったのです。私たちの調査結果は、企業がチームをアウトソーシングする際には給与を考慮するだけでなく、その場所の言語の壁も考慮する必要があることを示しています。」
顧客サービスにおける AI の未来
顧客サービスは依然として企業と消費者の間の重要なタッチポイントであるため、AI21 の研究の軌跡は次のような未来を指しています。 AIの採用 カスタマーサービスチームではそれが標準になります。効率性の向上だけでも、企業は導入を推進しています。 AIツールWordtune など、顧客の期待を満たすだけでなくそれを超えることもできます。
「エージェントが電子メールを手動で編集するのにかかる時間と比較して、Wordtune ではエージェントが電子メール 40 件につき最大 2 分を節約できることがわかりました。エージェントは XNUMX 日あたり平均 XNUMX 通のメールを作成しているため、AI 執筆ツールを使用するだけで XNUMX 時間の節約になります」と Dagan 氏は述べています。
「AI を使用することで、エージェントはより迅速に応答できるようになり、応答の品質を向上させながら、より多くのリクエストに応答できるようになります。これは、AI がエージェントにとって非常に貴重なツールであり、生産性を大幅に向上させていることを示しています」と彼は付け加えました。
こうした状況にもかかわらず、AI21 の調査では、最も重要なのは品質であることが示唆されています。企業がツールを提供し、それに沿ったプロセスを実装することで品質を向上させることができれば、場所による違いはそれほど大きくなくなるでしょう。
今後の傾向としては、カスタマー サービス チームの AI 導入率が高くなることが予想されます。複数のタスク固有のツールから、顧客サービス担当者が多用途に使用できる単一のプラットフォームへの移行が目前に迫っています。 AI の効率性は、従来オフショア チームに関係していた品質ギャップを削減する可能性があるため、オフショア採用の決定において決定的な要素となることが期待されています。
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著者について
Kumar は経験豊富なテクノロジー ジャーナリストであり、AI/ML、マーケティング テクノロジー、および暗号、ブロックチェーン、 NFTs. 業界で 3 年以上の経験を持つクマールは、説得力のある物語を作成し、洞察力に富んだインタビューを実施し、包括的な洞察を提供するという実績を確立してきました。 Kumar の専門知識は、著名な業界プラットフォーム向けの記事、レポート、研究出版物など、影響力の高いコンテンツの作成にあります。 技術的な知識とストーリーテリングを組み合わせた独自のスキルセットを備えたクマールは、複雑な技術概念を明確かつ魅力的な方法で多様な聴衆に伝えることに優れています。
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