Protecting the public requires much more than enforcing laws. To ensure the safety and well[1]being of individuals, families and communities, governments are looking for ways to reduce crime and violence. To unveil and stop human trafficking. Tackle complex issues around addiction, homelessness and mental health. Protect borders. And more. To succeed, they need access to…
本レポートの概要 このエグゼクティブインサイトガイドは、カスタマーサービスにおける AI ( 生成 AI を含む ) の 役割を解説し、次の疑問に答えています。 AI と生成 AI に関する顧客の最大の懸念は何か︖ CX リーダーはどうすれば AI の潜在力を最大限に引き出せるか︖ 生成 AI により最も強化されるとリーダーが考える上位の CX 機能は何か︖ 現在、AI と生成 AI はカスタマーサービスに真の価値をもたらしているか︖ この電子書籍に記載された AI に関する具体的な事項は、『カスタマーエクスペリエンス (CX) ト レンド：生成 AI 時代のカスタマーサービスインサイ』をから引用しています。これは、 ServiceNow が委託した調査に基づく広範なレポートです。当社は、9 以上の国と地域、12 以 上の業界の約 6,400 人の顧客、カスタマーサービスエージェント、カスタマーエクスペリエンス リーダーを対象に、カスタマーサービスの現状認識について調査を実施しました。 アンケートについて このレポートのデータは、2023 年 7 月 12 日から 8 月 8 日までに、B2B と…
カスタマーエクスペリエンスを簡素化してビジネスを成長させる カスタマーエクスペリエンスには、良くも悪くも、組織の Lead to Cash (見込み客の発掘から入金) プロセスの品質が ほぼ直接的に反映されます。組織のプロセスが統合されて いるほど、購入者のライフサイクル全体を通じて、より一 貫したポジティブなカスタマーエクスペリエンスを提供で きます。Gartner 社によると、こうしたプロセスを管理す るには、多くの場合、10 以上に及ぶ複数のビジネスアプリ ケーションやサービスが必要になります。1 これらのアプ リケーションをオーケストレーションして、関心を効果的 に育み、見積もりの作成、注文の獲得と履行、請求書と支 払いの処理、販売後のサポートと更新の提供など (これは 数多くのオペレーションの一部です) を行うことは、大き な負担であり、コストがかかる可能性があります。ポイントソリューション、データ統合、オンラインポータ ル、アプリが多い状態で Lead to Cash の課題を解決しよう とすると、複雑さやサイロ化した部門、分断されたカスタ マーエクスペリエンスに対処しなければなりません。その 結果、Lead to Cash サイクルが長くなり、生産性と顧客満 足度の低下をもたらします。こうした課題に対処するため の鍵は、古くなった記録システムや最善のソリューション を置き換えることではありません。Lead to Cash のサイク ル全体をカバーするソリューションを見つけることです。 アナリストの声： McKinsey 社：「Quote to Cash の複雑さは、セールスモーションの鈍化、カスタマーエクスペ リエンスの低下、最終的には成長能力の低下と 関連しています」2 Gartner 社：「エンドツーエンドのビジネスプロ セス全体でヴィジビリティと連携を実現する効果 的な O2C アプローチがなければ、組織は潜在能力…
本レポートの概要 カスタマーエクスペリエンストレンドレポートの初版作成にあ たり、ServiceNow は 9 つを超える国と地域、10 以上の業界に わたる約 6,400 人の顧客、エージェント、リーダーを対象とす るアンケート実施を依頼しました。カスタマーサービスの現状 に関する認識について把握するためです。アンケートで得られたフィードバックに基づき、このレポート では、以下に関するインサイトをご紹介します。 カスタマーエクスペリエンスがブランドロイヤルティに与える影響 顧客とエージェントの最大の期待と要望 リーダーが直面する最大の課題 カスタマーサービスにおける生成 AI を含む AI の役割 – 現在 および将来 アンケートについて このレポートのデータは、2023 年 7 月 12 日から 8 月 8 日まで に行われた、4,242 人の B2B および B2C の顧客と 2,157 人のリー ダーおよびエージェントを対象としたアンケートにより収集し たものです 1 。回答者は、業界、年齢、役割、役職が異なり、オー ストラリア、フランス、ドイツ、イタリア、日本、オランダ、 北欧地域、英国、米国のいずれかに居住しています。は、40ページから始まるアンケートについてセクションを参照して ください。
節減か、さらなる 成長か？ すべてに、YES。 変化は必然であり、予測不可能であり、不可避です。デ ジタルディスラプションは業界全体で続いていますが、 レガシーテクノロジーやその他の進歩を妨げる障壁によ り、カスタマーエクスペリエンス (CX) 組織の生産性とイ ノベーションは限界に近づいています。コストを削減し ながら高い基準を達成するというプレッシャーが高まる 中、CX リーダーは進化と改革を余儀なくされています。 成長するためには別の方法が必要な段階に達しているの は、火を見るより明らかです。この電子書籍では、CX チームがデジタルトランスフォー メーションを継続的に推進しながら、新たなレベルの効 率性を実現する方法をご紹介します。CX 戦略の標準化、 統合、自動化のために、AI を活用した 3 つの実用的な戦 略をご紹介します。
主要な CX トレンドと混乱の状況： 今日の変化する世界に適応する方法 プラットフォームベースのアプローチがなければ、CX はさまざまなポイントソリューションで構 成されることになり、統一感のあるエクスペリエンスが妨げられます。組織が成功するには、あら ゆるチャネルで簡素化されたエクスペリエンスを提供するプラットフォームを導入するとともに、 AI 活用型の機能でサポートワークフローを自動化する必要があります。そうすることで、組織は 新規顧客を引き付けるだけでなく、常に重要となる顧客維持によって成長することができます。CX リーダーがデジタルプラットフォームと AI で増大する課題を解決する方法： ワークフォース最適化のソリューションを導入することで、人材の課題を軽減する。 オンボーディングとトレーニングを強化して成果を向上させ、労働力不足に対処する。 スケーラブルなエンタープライズプラットフォームに投資することでクラウド移行を加速し、コストを節減しながら変革を促進する。 生成 AI でエージェントの生産性を向上させ、フィールド技術者の作業指示プロセスを改善 する。 結局のところ、各業界固有のニーズは、画一的な CX プラットフォームでは解決できません。組 織には、固有の課題、機会、期待に応える最新のソリューションが必要です。効果的な CX トランスフォーメーション戦略の基盤に、Lead to Cash のプロセスと注文処理で価 値を提供する方法を詳しく紹介します。
消費者向けのGenAIサービスや、ビジネスの生産性を高めるスイートプロダクトに組み込まれた新し いチーム向けのサービスが非常に利用しやすいことが、GenAIに対するこの巨大な新しい関心の波の 主要な推進力になっている。さらに、AIテクノロジーサービスの多くは、予測型AIや解釈型AIのユー スケース向けにクラウドベースでパッケージ化されていることも主要な特徴である しかしこの利用しやすさには、明確なリスクもある。積極的に関与する経営リーダー（多数存在す る）と、好奇心旺盛な従業員チームを持つ企業では、数十から数百に及ぶ小規模なAIユースケースの 実験、POC（Proof of Concept：概念検証）、試作を実施できる。2023年8月に実施されたIDCの調 査「GenAI ARC Survey」では、企業の29％が「シャドーAI」の調査や導入をすでに経験していること が明らかになったii。企業が、AIの探求（予測型AI、解釈型AI、GenAIのいずれを中心に展開している かを問わず）を、より広範なビジネス目標やニーズに照らし合わせて位置づけることができなけれ ば、POCや試作を繰り返すばかりで大規模な成果を得られないまま終わることになりかねない。 DXという側面からAIに対する投資を見ると、新たな視点を得られる AI投資に関してこうした重要なコンテキストを提供するため、企業はワークフローやビジネスプロセ スのデジタル化を通じてビジネス価値を探求すべきである。これは、他の種類のワークフローやタス クの自動化テクノロジーに対する投資と並行して、補完的に行う必要がある。この関連性は、投資目 的にも表れている。IDCが2024年1月に実施した調査「FERS Survey」で、GenAIの投資におけるビジ ネス上の焦点についてたずねたところ、企業は平均して計画された投資の33％を、従業員の生産性向 上に向けたタスクの自動化に充てていると回答している。さらに38％は、財務、IT、サプライチェー ン、販売、カスタマーサービスなどの機能全体のビジネス成果を向上させるために、ビジネスプロセ スの自動化に重点を置いているi 。予測型AIと解釈型AIのユースケースを用いて、企業はビジネスプロ セスの改善にさらに注力する傾向にある。
Introduction Chief Information Officers (CIOs) have been leading their tech transformation chess match for decades. For years, they’ve played by traditional rules, making strategic moves to navigate the complex landscape of technology and data. But now, there are new players — artificial intelligence (AI) and its advanced counterpart, generative AI (GenAI). This shift doesn’t involve…
Cloud native AI services drive new applications What innovations will we be unable to live without in 2025? It’s exceedingly rare that a new technology launches a revolution. Tech changes our lives and how we exist in the world, but it tends to do so by evolution. The smartphone seems revolutionary now, but in 2007…
Why lead an organizationwide AI data strategy? Artificial intelligence sparks imaginations. New iterations of popular large language models (LLMs) add dexterity and polish to human-machine interactions, and leaders across your organization are asking, “What if…?” CIOs can uncover beneficial AI use cases—and avoid veering toward shadow IT—by providing a unified data platform that fosters safer,…
Guide to building an enterprise unified communications strategy Unified communications transformed in the past year from largely supporting on- site collaboration through huddle rooms, in-room conferencing, whiteboarding and the like to uniting largely remote workforces with audio and video conferencing, virtual whiteboards and more. Now another unified communications shift is underway — the move to…
IoT platforms: How they work and how to choose one When leading-edge organizations first started to scale their IoT initiatives, some developed and deployed their own code to manage the endpoint devices and generate data as it moved from device to cloud.That software work often took months to complete. Now, organizations can use IoT platforms…