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次世代CSマガジン

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顧客体験向上のためのカスタマーサポートとは?デジタル時代の顧客にフィットしたコールセンター運営のマインドセットや考え方、様々な手法についてまとめていきます。
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#カスタマーサポート

カスタマーサポートの未来を切り拓く!ノンボイス化の挑戦と実践

1.はじめに近年、スマートフォンの普及や若年層の電話離れ、コロナ禍におけるオペレーター不…

小田 志門
1か月前
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「カイシャ脳」で差をつけろ!顧客サービスにおけるLLMを使った2つの実装戦略

カスタマーサポート×LLMの豆知識カスタマーサポートにおける大規模言語モデル(LLM)の活用に…

小田 志門
8か月前
25

【よくある誤解】生成AI時代でも変わらないカスタマーサポートの自動化の最重要ポイン…

最近、ChatGPTなど、生成AIの話題がない打ち合わせは皆無な気がしています。コールセンター・…

小田 志門
11か月前
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カスタマーサポートにおけるAIの活用〜生成と定型のバランスが鍵〜

1.はじめにチャットボット業界の現状 弊社を含め、コールセンターやコンタクトセンター向けの…

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【2024年度版】カスタマーサポート用AIチャットボット導入検討の手引き *随時更新*

カスタマーサポートにおけるAIチャットボットの活用に付いて概要をまとめたいと思います。※本…

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エフォートレスが常に最良ではない?

本日、ネクストコンタクトセンターサミット2023春で、『盲点に焦点!「呼量削減」の事例ばかり…

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ChatGPTを中心とした大規模言語モデルをカスタマーサポートの実務に活かす第一歩

カラクリで以下のような機能をリリースしました。 OpenAI社のGPT-3を活用して、AIチャットボットの教師データの作成を支援する機能です。 大規模言語モデルの大波からすると、さざなみのような機能ですが、実際の実務で使えそうなところからのリリースでした。 GPTを使った機能を自社サービスに取り込む際に、そもそもどんな価値を提案するのか?とセットで対処すべき課題として、以下のようなものが考えられます。 (1)データの取扱の問題 (2)コストの問題 (3)品質の問題 この

カスタマーサポートのDXは、カスタマーサポート部門単体では実現できない

カスタマーサポートのDXといえば、何を思い浮かべますでしょうか? チャットボットで問い合わ…

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