予測して声がけ! 困ってるお客様に気遣いWeb接客

マーケティング接客事例

井手 健一朗

今回の事例は機械学習(AI)でユーザーの行動を解析し、顧客像を割り出し、同じような行動を検知する事例です。 AIで検知した顧客に対して、自動で声がけをすることで、うざくない、心地よい接客をWebで実現します。 SprocketはWeb接客をつかってコンバージョンや問合せ軽減など、LTV向上や顧客満足度UPに貢献します。

あれ?これって、、、

イラスト:店内でキョロキョロしているお客様の絵

キョロキョロ…

…店内でこんな動きをしてるお客様がいたら、
すかさず店員さんが
「なにかお探しですか?」

イラスト:接客をしてくれる店員さんの絵

など、声がけしてくれる。
: 

Webだとそうはいきません。

もし気になることが出てきたら、自分から「よくある質問」を見に行くアクションを取ることになります。
もちろん、自分から探すアクションは必要な時に自分でできるのは、Webの便利で良いところではあるものの、
もし
いいタイミングで欲しい情報が手に入るとしたら、、、、
そのサービス、企業のことを好きになるきっかけになるかもしれない。

こんにちは。カスタマーサクセスの 井手 です。

今回ご紹介するシナリオは、
株式会社シャボン玉本舗様で実施させていただいていただいている、AIを使ったFAQ声がけ接客です。

ちょうどいいタイミングというのはSprocketとしてとても重要視している要素で、
ウザがられたり、嫌われたりすることがないように、非常に気をつけている部分です。
例えばページ閲覧時に、閲覧しようとしているお客様を邪魔しないように、敢えて5秒後に声がけする、、
などSprocketはタイミングを気にしながらPDCAを回しています。

いいタイミングはテストを何度も繰り返すといつかは発見できるかもしれませんが、
今回は機械学習を使って、声がけしてほしいお客様を予測してしまおう!という試みです。

Sprocketで蓄積したデータから該当ページにある、「FAQ(よくある質問)ボタン」を押した人の過去の行動を集計し、
FAQボタンを押す「ユーザーのモデル」を作り出します。

クリックアクション  → データを収集 → モデル

次に、新たにページに来たお客様の行動と「ユーザーのモデル」を照らし合わせてFAQボタンを押しそうな率(スコア)を計算し、
押しそうな(今回はFAQボタンを押しそう=困っている)お客様かどうかを判断しています。
この押しそうなお客様(冒頭のキョロキョロしていそうなお客様)に

「お困りではないですか?」と声がけを表示することで、
“ちょうどいいタイミング”でお声がけできるのでは!?という発想で導入いたしました。

画像:FAQ施策キャプチャ

今回は導入事例のご紹介のみとなりますが、結果や他の事例などお問い合わせいただけると
お答えできるかもしれませんので、お気軽にご連絡ください。

もう一つ。
シナリオ導入先クライアントである株式会社シャボン玉本舗 様から、
本件をご相談頂いた際のエピソードをご紹介させてください。

もともと商品についての使い方など、お客様から多くの問い合わせを頂いていらっしゃいました。
擦れてしまった私からすると、、普通は”お問い合わせ対応のコスト削減”という発想になりそうですが、

「私どもとしてはお電話の問合せを減らしたいわけではなく、
お電話しづらかったり、すぐに回答を知りたかったりといったそんなお客様にも
HP上でご満足いただけるサービスをご提供できればと思っております!」とのこと。。。

なんと!

この御姿勢に対して、なんとかしなければ(どぎゃんかせんばいかんやろうも)という意欲とともに
本件をご提案し、今回の新たな取組を受け入れていただきました。
改めて、こうした機会をいただきありがとうございます!

Sprocketではこのように声がけするタイミングや、
どんなお客様にお声がけすべきか、いつ、どのくらいの頻度でなど、
お客様にとって心地良い接客を模索し続けています。

また新しい接客をスタートしたらご紹介させていただけると幸いです。
引き続きご期待ください。

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