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CXアプリケーションのための人工知能


Artificial Intelligence for CX Applications

人工知能(AI)は、さまざまな業界やユースケースにおいて、ほぼユビキタスな存在となっています。CX分野においても、AIの機能性は変わらず、CXプラットフォームやアプリケーションにAIが統合されたり、組み込... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 図表数 言語
Dash Network LLC
ダッシュネットワーク
2021年12月29日 US$3,500
ベーシックライセンス(1-5名)
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29 7 英語

 

サマリー

人工知能(AI)は、さまざまな業界やユースケースにおいて、ほぼユビキタスな存在となっています。CX分野においても、AIの機能性は変わらず、CXプラットフォームやアプリケーションにAIが統合されたり、組み込まれたりすることが増えています。

AI機能は、CXプラットフォームやアプリケーションに統合または組み込まれており、データサイエンスやコンピュータコーディングの経験がほとんどないCX、マーケティング、セールスの専門家でも、データを操作したり、アルゴリズムを調整したりして、いくつかの異なる機能を果たすことができる、低コードまたはノーコードのインターフェースを備えています。多くの企業は、AIを顧客対応機能やバックオフィスシステムに導入することで、インテリジェントな洞察力、予測、顧客の好み、次善の行動の提案、より高度な自動化のサポートなどのアプリケーションをサポートするメリットをすでに実感しています。

AIは、顧客データの取得、整理、活性化、データの処理、顧客とのインタラクションのさまざまな側面の取得に大きく依存しています。より多くのデータを取得して処理すれば、より複雑なアルゴリズムやアルゴリズムの組み合わせを展開することができ、その結果、より大きな価値とより大きな投資収益率(ROI)を得ることができます。

ダッシュリサーチ社のこのレポートでは、CXプラットフォーム、アプリケーション、プログラムへのAIの導入と使用を取り巻く市場のドライバーと障壁、AIの一般的な使用ケースのカテゴリー、CXを向上させるためのAIの使用を詳しく説明したいくつかの代表的なケーススタディに焦点を当てています。また、一般的に個人情報の適切な収集と使用に焦点を当てている、現在のAI規制についても詳しく説明しています。

主要な質問事項

  • 企業はAIを使ってどのようにCXの取り組みをサポートしているのでしょうか?
  • CXアプリケーションやプラットフォームへのAI導入の主な要因は何か?
  • AIが支援・実現できるCXの主要機能とは?
  • CXプラットフォームやアプリケーションでのAIの導入を妨げるような障壁はどのようなものがありますか?
  • AIの基礎となる技術にはどのようなものがありますか?
  • AIを活用するCX担当者が注意すべき規制関連事項とは?
  • AIが実社会で活用されている例を教えてください。

誰がこのレポートを必要としているのか?

  • CXプラクティショナー
  • マーケティング/セールスマネージャー
  • C-suiteおよび戦略ディレクター
  • ITインテグレーションのスペシャリスト
  • 物流スペシャリスト
  • コンタクトセンターマネージャー
  • 投資家コミュニティ


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目次

目次

  1. エグゼクティブ・サマリー
    1. はじめに
    2. マーケットドライバー
    3. 市場の障壁
    4. ダッシュリサーチ社のインサイト
  2. 市場の概要
    1. はじめに
      1. ユースケースのカテゴリー
        1. インテリジェントインサイト
        2. 予測
        3. 環境設定
        4. おすすめポイント
        5. オートメーション
    2. AIの商業的統合
    3. マーケットドライバー
      1. 顧客対応の自動化やアシスタントへの需要の高まり
      2. バックエンドの自動化とインテリジェントな分析への要求が高まる
      3. データを活用したインサイトやカスタマージャーニーへの関心の高まり
      4. 深い顧客エンゲージメントでより多くの価値を見出す
    4. 市場の障壁
      1. データの範囲や質が限られている
      2. CXの課題とAIソリューションの整合性が取れていない
      3. 限られたデータガバナンスポリシーとプライバシーに関する懸念
      4. アルゴリズムの管理問題
    5. 規制の問題
      1. AIアルゴリズム規制
      2. 州のデータプライバシー法
      3. 州のデータセキュリティ法
      4. 州の違反通知法
  3. 導入事例
    1. お客様との出会いのケーススタディ
      1. Netflixリコメンデーションエンジン
      2. N26: AIを利用したバーチャルアシスタントの実現
      3. キウイ・ドットコム旅行サービスのためのAIアシスタント
    2. バックオフィスのケーススタディ
      1. UPSです。AIを使って物流を改善する
      2. クレスタAIを活用したコーチング
  4. ベストプラクティス
    1. データを中心とした文化の構築
    2. データサイロの削除
    3. 人間の努力を支え、補強するためにAIを使う
  5. 頭字語・略語一覧
  6. 目次を見る
  7. 数字の表
  8. 付録
    1. 調査範囲
    2. ソースと方法
    3. 著作権について

図の一覧

  • AIの成熟度とデータ統合の深さ
  • 機械学習による予測モデリング
  • 典型的なオンライン/オフラインのカスタマージャーニーマップ
  • データ観測性
  • Netflixリコメンデーションエンジン
  • N26 AIアシスタント
  • ORION UPSシステム

 

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Summary

Artificial intelligence (AI) has become nearly ubiquitous across a wide range of industries and use cases, and within the CX discipline, AI functionality is no different; AI is increasingly being integrated or incorporated into CX platforms and applications. AI functionality is being integrated or incorporated into CX platforms and applications, with low- or no-code interfaces that allow CX, marketing, and sales professionals with little data science or computer coding experience to manipulate data and tune algorithms to serve several different functions. Many organizations have already seen the benefit of deploying AI across customer-facing functions and in back-office systems to support applications including the generation of intelligent insights, predictions, customer preferences, next-best-action recommendations, and the support of higher levels of automation.

AI heavily relies on the capture, organization, and activation of customer data, processing the data and capturing various aspects of interactions with customers. As more data is captured and processed, more complex algorithms or combinations of algorithms can be deployed, resulting in greater value and a greater return on investment (ROI).

This Dash Research report focuses on the market drivers and barriers surrounding the adoption and use of AI in CX platforms, applications, and programs, the general use case categories for AI, and several representative case studies detailing the use of AI to improve CX. The report also details current AI regulations, which generally focus on the proper collection and use of personal information.

Key Questions Addressed:

  • How are companies using AI to support their CX initiatives?
  • What are the key drivers of AI adoption for CX applications and platforms?
  • What are the key functions within CX that AI can support or enable?
  • What barriers exist that may hinder the adoption of AI within CX platforms or applications?
  • What are the key underlying technologies used in AI?
  • What are the relevant regulatory issues of which CX professionals using AI should be aware?
  • What are some examples of AI being utilized in the real world?

Who Needs This Report?

  • CX practitioners
  • Marketing/sales managers
  • C-suite and strategy directors
  • IT integration specialists
  • Logistics specialists
  • Contact center managers
  • Investor community


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Table of Contents

Table of Contents

  1. Executive Summary
    1. Introduction
    2. Market drivers
    3. Market barriers
    4. Dash Research insights
  2. Market Overview
    1. Introduction
      1. Use case categories
        1. Intelligent insights
        2. Predictions
        3. Preferences
        4. Recommendations
        5. Automation
    2. Commercial integration of AI
    3. Market drivers
      1. Increasing demand for customer-facing automation and assistants
      2. Higher demand for backend automation and intelligent analysis
      3. Growing appetite for data-led insights and customer journeys
      4. More value seen with deeper customer engagement
    4. Market barriers
      1. Limited scope or quality of data
      2. Lack of alignment between CX challenges and AI solutions
      3. Limited data governance policies and privacy concerns
      4. Algorithm management issues
    5. Regulatory issues
      1. AI algorithm regulation
      2. State data privacy laws
      3. State data security laws
      4. State breach notification laws
  3. Case Studies
    1. Customer-facing case studies
      1. Netflix Recommendation Engine
      2. N26: Using AI to power a virtual assistant
      3. Kiwi.com: AI assistants for travel services
    2. Back-office case studies
      1. UPS: Using AI to improve logistics
      2. Cresta: AI-driven coaching
  4. Best Practices
    1. Develop a data-centric culture
    2. Eliminate data silos
    3. Use AI to support and augment human efforts
  5. Acronym and Abbreviation List
  6. Table of Contents
  7. Table of Figures
  8. Appendix
    1. Scope of study
    2. Sources and methodology
    3. Copyright notice

List of Figures

  • AI Maturity and Data Integration Depth
  • Predictive Modeling Using Machine Learning
  • A Typical Online/Offline Customer Journey Map
  • Data Observability
  • Netflix Recommendation Engine
  • N26 AI Assistant
  • UPS ORION System

 

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