カスタマーサポートにおけるAIチャットボットの導入
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カスタマーサポートにおけるAIチャットボットの導入
- 1. カスタマーサポートにおける チャットボットの導入 Nov 9, 2019 Takayuki Nishiyama EC Marketplace Business Support Development Dept Rakuten, Inc.
- 4. 4 楽天市場って何？
- 9. 楽天市場 チャットボットとは 楽天市場 あなたの「困った」がすぐに解消 AI応答サービス ー家事に追われて自分の時間を持てない人でもいつでも気軽に質問できるー PCでもSPでも24時間365日リアルタイムに返事がもらえる。 簡単な操作で手軽に質問ができる。 優秀なAIがあなたのお問い合わせの意図を汲み取って適切に回答する。 ▼楽天市場CSチャットボット QRコード 9
- 10. 10 本サービスの導入背景・目的
- 11. 11 2016/Q1 2016/Q2 2016/Q3 2016/Q4 2017/Q1 2017/Q2 2017/Q3 問い合わせ数 オペレーター数 対応率 導入検討時の背景（2016/9当時）
- 12. 12 2016/Q1 2016/Q2 2016/Q3 2016/Q4 2017/Q1 2017/Q2 2017/Q3 問い合わせ数 オペレーター数 対応率 導入検討時の背景（2016/9当時） 問い合わせ数 オペレーター数 対応率
- 14. 14 問い合わせ内容について （2016/9当時） 全FAQケース 1.1%問い合わせ数 20-25% 少ないFAQケースで多くの問い合わせを解決できる
- 15. 15 導入の目的 19% chat call mail 19% 44% 37% Chat Call ALL Mail 82.3% 73.5% 72.5% 60.9% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% Sep Oct Nov Dec Jan Feb 2016/Q1 2016/Q2 2016/Q3 2016/Q4 2017/Q1 2017/Q2 2017/Q3 問い合わせ状況 問い合わせ数 オペレーター数 対応率 1. 24時間リアルタイムでの 安定的なカスタマーサポートを提供し、 満足度をあげる 2. シンプルな問い合わせをBotに集約し、 人的コストを削減する
- 16. 16 問い合わせチャネルと問い合わせ内容 AI ChatBot チャット 電話 メール 待ち時間 リアルタイム 約3分 約10分 ---- 受付可能時間 24時間 24時間 (深夜帯は手薄) 営業時間帯 営業時間帯 問題解決までのリードタイム ほぼ当日中 ほぼ当日中 ほぼ当日中 3日以上 オペレーターの同時対応可能数 制限なし 3人 1人 1人 ユーザーのながら対応 出来る 出来る 出来ない 出来る テキスト情報としての証跡 あり あり オペレータースキ ルに依存 あり 学習 会話フロー FAQケース タイピング 言葉遣い ツールの使用方法 言葉遣い ツールの使用方法 タイピング 言葉遣い ツールの使用方法 回答可能な範囲 限りあり 全て 全て 全て 簡単な質問 複雑な質問
- 17. 17 チャットボットの概要
- 20. 20 チャットボットの仕組み Entities Contexts Dialog Intents(意図) ユーザーの発言の目的の定義 例 • ログインできない、楽天に入れない→ ログインできない • パスワード更新したい、パスワード変更したい → パスワードを変えたい • 配送状況が気になる、届いていない、いつ届く → 配送状況を知りたい • 支払いが出来ているか確認したい → 支払いの状況を確認したい
- 21. 21 チャットボットの仕組み Intents(意図) ユーザーの発言の目的の定義 Entities Dialog Entities(実体) 他の言い回しの定義 例 • 住所を変更したい → 住んでいる所、住む場所 • パスワード更新したい →パス・Pass・password・pw • 配送状況を教えてほしい → 配達、発送
- 22. 22 チャットボットの仕組み Intents(意図) ユーザーの発言の目的の定義 Entities(実体) 他の言い回しを定義 Contexts(文脈) 話の流れや筋を定義 Dialog(対話) ボットの受け答えを定義 例 • パスワードを忘れた → Bot: パスワードの再発行の方法をお探しでしょうか • 住所を変更したい → Bot: 個人情報の更新方法はこちらです。 • 返品したい → Bot: 返品したい理由をもう少し詳しく教えてください
- 23. 23 チャットボットの仕組み Intents(意図) ユーザーの発言の目的の定義 Entities(実体) 他の言い回しの定義 Dialog Contexts(文脈) 話の流れ、筋を定義 例 • 今ユーザーはポイントについての質問をしているな • 今ユーザーはパスワードを変えたがっているな • 今返品の話をしているな • 今天気の話をしているな • 今家族の話をしているな
- 25. 25 チャットボットフレームワーク • IBM Watson • Google DialogFlow • SalesForce Einstein Bot • Microsoft Bot Framework その他多数
- 27. 27 チャットボットの種類 1.会話形式 質問をしながら適切な回答に導く メリット • 質問しながら進められ、状況を明確化出来る • 結果、的確な答えを提供できる • 細やかなカスタマイズが出来る • デメリット • メンテナンスが大変 • テストが大変
- 28. 28 チャットボットの種類 2.一問一答形式 質問から適切な回答である 可能性の高いものを表示する • メリット • 会話よりはメンテナンスが簡単 • 広い範囲の質問に対応出来る • ユーザーの曖昧な質問でも、何らか回答が可能 • デメリット • 会話に比べると※正答率が低い傾向がある • 必ずしも良い答えを提供できるわけではない
- 29. 29 チャットボットの種類 問い合わせ内訳 会話形式 一問一答 ↑ 問い合わせ数 問い合わせ種別(問い合わせ数 降順) → 会話形式 問い合わせ数が多く、種別が少ない 一問一答形式 問い合わせ数が少なく、種別が多い
- 30. 30 問い合わせ内容について （2016/9当時） 全FAQケース 1.1%問い合わせ数 20-25% 少ないFAQケースで多くの問い合わせを解決できる 会話形式 問い合わせ数が多く、種別が少ない
- 31. 31 本サービスの構成
- 32. 32 本サービスの構成 Browser Web Server Frontend Application Proxy Backend Application Web Client API AI Bot Application AI CRM API CRM Database CRM Tool Storage Admin API Admin Tool
- 33. 33 本サービスの構成 Browser Web Server Frontend Application Proxy Backend Application Web Client API AI Bot Application AI CRM API CRM Database CRM Tool Storage Admin API Admin Tool
- 35. 35 課題と工夫した点
- 37. 37 課題と工夫した点 突発的に起きる問い合わせに対して、素早いハンドリングが出来ない。 対策 • チャット表示時にNotificationを使ってお知らせを表示出来る機能 • 一定のキーワードが含まれていれば、AIに渡さず一定の会話を返す機能 (キーワードレスポンス機能) • お知らせやキーワードレスポンス内容を簡単に編集できる機能 詐欺メール、楽天の偽装メール が含まれていたら、「・・・」を返す https://chat.ichiba.faq.rakuten.co.jp (2018/12/10 時点)
- 41. 41 本サービスの構成 Browser Web Server Frontend Application Proxy Backend Application Web Client API AI Bot Application AI CRM API CRM Database CRM Tool Storage Admin API Admin Tool AI Plugin API
- 42. 42 問題点と改善アプローチ データを会話にマージ 情報の保持 社内のデータを取得するためのAPI郡 知りたい注文を 選択してください + 購入履歴を表示する フラグ フラグ Client AI Bot Application AI AI Plugin API 商品 画像 商品 画像 商品 画像
- 43. 43 質問に答えてもらい、 状況に応じた解決方法を提示 問い合わせ数：YoY -11.8% シンプルな質問に対応 ユーザの購入履歴から、 配送ステータスを提示 問い合わせ数：YoY -7.6% 配送状況確認 ユーザのポイント数を提示 問い合わせ数：YoY -29.6% ポイント数確認 拡張版リリースの効果 https://chat.ichiba.faq.rakuten.co.jp (2018/12/10 時点) 商品 画像 商品 画像
- 44. 44 本サービスの今後
- 47. 47 本サービスの今後 ユーザーの課題 • AIと会話していると思っていない人も相当数いる • ユーザーがAIに対して自由に発言した時 AIが適切に返せず、 それによりユーザーの怒りを逆撫でる • ユーザーのAIに対する期待度が想像以上に高い AI ユーザー サービス 運営者 (教育者)
- 48. 48 本サービスの今後 運営者(教育者)の課題 • AIが自信を持って回答をしている事と 回答の正しさは一緒ではない • 会話の改善を行う為の調査が簡単ではない • AIを教育するためのツールの使い勝手 AI ユーザー サービス 運営者 (教育者)
- 49. 49 本サービスの今後 CSサービスの課題 • ITリテラシーが低い人へのサポートが チャットだけでは不十分 • 電話やメールなど、リテラシーが低くとも 利用出来るチャネルに対してのサポート • CSスタッフ教育のローンチリードタイムの短縮 AI ユーザー サービス 運営者 (教育者)
- 50. 50 まとめ