Published: 25 June 2024
生成AIは、CX管理の3本の柱である「顧客の理解」「CX戦略の設定」「全社にわたる調整」のすべてを変革する。アプリケーション・リーダーは、リスクを軽減しながら、顧客と企業の価値を最大化する、生成AIのCX向けのユースケースを見極める必要がある。
生成AIは、既に多くのカスタマー・エクスペリエンス (CX) テクノロジ (顧客の声 [VoC]、CRMおよび顧客サービス・プラットフォームなど) に組み込まれており、このテクノロジを活用して顧客の理解を深める機会を即座にもたらす。
生成AIにより、多くのコミュニケーション・チャネルを通じたより幅広いデータのマイニングが可能となっている。生成AIは、多くのモード (画像、動画、テキストなど) にわたる大量の顧客フィードバックを処理できるため、正確な顧客のペルソナを生成し、ジャーニー・マップのアイデア創出を加速させるという長期的な可能性を秘めている。
「企業ブランドのCXを改善し、最終的にはリスクを軽減しつつ顧客と企業にとっての価値を最も高めるために、生成AIをどこにどのように適用すべきか」を判断することで、潜在的な失策を回避するには、強力なCXガバナンスが求められる。
CX管理の3つの基本的な柱のそれぞれについて、生成AIの潜在能力を引き出すために、アプリケーション・リーダーは以下を行う。
CX施策の一環として、生成AIの採用を通じて最大の価値をもたらすユースケースを特定する。その中には、顧客インサイトを深め、コンテンツ (顧客の応答、ペルソナ、ジャーニー・マップなど) を生成し、新しい成果物 (エクスペリエンスの設計など) を創出するために、幅広い顧客フィードバック・データを活用し、分類することも含まれる。
企業における顧客の理解を深め、インサイトの提供を加速する上で、生成AIテクノロジが、幅広い顧客フィードバックの活用をどのように支援するかを評価する。
CX機能で使用されるVoC、CRM、その他のプラットフォームに関して、ベンダーのロードマップを調査する。
CXガバナンスを、機会を得るための「防御、拡張、大転換」というアプローチを含むものへと拡大することで、生成AIに伴うリスクを抑え、機会を最大限に活用する。
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Analysts:
Ken Kawabe
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