AI時代のカスタマーサポートをどう評価する？　押さえたい9つの指標と活用方法

　カスタマーサポートでのAI投資が加速する一方、効果や運用の実態を可視化できていないケースも増えている。というのも従来は、増え続ける問い合わせや予算削減のプレッシャーから、サービスの質よりも効率を優先せざるを得なかったため、平均処理時間や自己解決率などの指標も有効だった。しかしAI時代の顧客は、その場限りではなく根本的な問題解決を必要としているため、評価指標にも進化が求められているのだ。

　AIを導入した成果を正しく見極めるには、自動解決率や解決1件当たりのコストなどの「効率性」だけでなく、botの満足度スコアや初回解決率の改善度などの「品質」、未解決チケットの要因分析や異常の検知などの「運用の健全性」といった、9つの重要な指標を押さえる必要がある。加えて、どの指標をどのような場面で活用すればよいかも知っておきたい。

　本資料では、AI時代のカスタマーサポートを評価する際に重要な9つの指標と、課題×指標の最適なマッピング方法を、実例を示しながら詳しく解説する。経営陣を納得させるROIの示し方や、自社のフェーズに応じた始め方も紹介しているので、参考にしてほしい。