AIで支援した顧客アナリティクスの2025年のトレンド：これからの競争優位性

次世代の顧客アナリティクスが登場しています。顧客獲得コストの増加と競争の激化に伴い、企業はAIを活用して、既存の顧客データからチャーンレートを削減したり、収益を拡大したりするための隠れた機会を見出そうとしています。サポート通話、製品インタラクション、アンケートの回答、顧客関係に関するストーリーをまとめたサービスチケットなど、数百から数千もの顧客タッチポイントが毎月生成されます。課題は、新しいデータを見つけることではなく、すでにビジネスで日々使用されているインテリジェンスを活用することです。 

顧客とのあらゆるインタラクションは、満足度、新たなトレンド、拡大の機会についてのシグナルを示唆しています。ただし、真のインサイトを得るためのシグナルの集約は容易ではありません。モダンカスタマージャーニーは複数のチャネル、プラットフォーム、タッチポイントにまたがっており、従来のアナリティクスインフラストラクチャではリアルタイムでの取り込みと分析が困難だったインタラクションの網を形成しています。これまでは、顧客インサイトを大規模に取得するためには、専門のデータサイエンススキル、複雑なツール、長い開発サイクルが必要でした。 

これからは、カスタマーサクセスチームが、問題発生後の対応ではなく、先を見越した行動を起こせるようになるチャンスです。結果として、チームは、複雑なシステムの構築から顧客関係の構築へとシフトできます。 

TS Imagineは、手動のEメール処理を自動化することで年間4,000時間を削減し、AIコストを30%削減しました。また、切迫度と複雑性でチケットを分類することで、カスタマーサポートワークフローを改善しました。

対応の遅延を解決し、先行した差別化を提供

ほとんどの企業にとって、何らかの顧客アナリティクスやセンチメント分析は目新しい概念ではありません。しかし、今日の真の差別化要因は、新しい市場セグメント内での顧客チャーンや想定外の売上の増加に対して、チームが情報にアクセスし、アクションを実行できるスピードとアジリティにあります。そのスピードの大部分は、チームが非構造化データを大規模に変換するスピードに委ねられています。  

ほとんどの企業にとって、フィードバックを理解するプロセスは、意味のあるインサイトを抽出する前に、異なるデータソースを組み合わせ、異なるAIツールを使用して音声ファイルの文字起こし、センチメント分析、要約生成を行うという複雑なプロセスを必要とします。これを数行のコードに簡素化できるようになります。特筆すべきは、実稼働可能なソリューションの実現まで、わずか数日で完了することです。 

次世代の顧客インサイト

通話後のアナリティクスについて考えてみましょう。通話後のアナリティクスは、録音された顧客との会話を、顧客の要望や苦情に対応するビジネスインテリジェンスに変換する、一般的な顧客インテリジェンスのユースケースです。 

ステップ1：通話の効率的かつ大規模な文字起こし

通話後のアナリティクスワークフローでは、まず高品質な音声のテキスト化が不可欠です。特に大規模な場合はなおさらです。具体的な事例を挙げると、あるエンタープライズ顧客は、Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Storageサービスなどのオブジェクトストレージに保存されていることが多い、週に10万件以上の平均30分間の通話に対応する業務をサポートしています。追加のアナリティクスを開始する前に、毎週簡単かつ効率的に処理する必要があるコンテンツは、合計で300万分間にもなります。

この問題に大規模に対処するため、私たちはAI_TRANSCRIBE（パブリックプレビュー中）を構築しました。これはSQLネイティブの音声テキストAIオペレーターであり、最大2時間の音声ファイルに対して、高品質な音声文字変換、話者自動識別、単語レベルのタイムスタンプを実行できます。AISQL AI_TRANSCRIBEは使いやすいだけでなく、AWS Transcribeなどの一般的な商用システムと比較して同等の品質とレイテンシー軽減を実現します。  

フルマネージドのAIオペレーターは、データ移動やインフラストラクチャ管理を必要とせずに、オブジェクトストレージから直接ファイルを処理できます。音声ファイルを指示するだけで、SQLを使用して構造化されたすぐに分析できるテキストを得られます。

英国最大のツアーオペレーターのある企業は、1日あたり2,000件以上の通話を分析して顧客のインテントを見つけています。

ステップ2：業界をリードする品質を活用した顧客アナリティクス

顧客との通話のテキストを書き起こした後の次のステップは、顧客が話している内容だけでなく、何千もの会話からどんな感情やパターンが生まれるのかを理解することです。Cortex AISQLを使用すると、AI変換パイプラインを簡単に構築して高品質なセンチメント分析を取得し、さまざまな通話を翻訳して分類し、重要なテーマを要約できます。  

顧客のセンチメントと満足度を把握するために、私たちはAI_SENTIMENT（一般提供中）を構築しました。AI_SENTIMENTは、AISQLタスクに特化したオペレーターです。さまざまな言語で多様なコンテンツにわたって、包括的で粒度の高い最先端のアスペクトベースのセンチメント分析を提供するために構築されています。複数の市場にまたがる顧客を抱えるグローバルビジネスに最適です。AI_SENTIMENTは、英語、フランス語、ドイツ語、ヒンズー語、イタリア語、ポルトガル語を理解できるようにファインチューニングされており、翻訳時に失われるコンテキストやニュアンスを保持しています。 

AI_SENTIMENTは、ポジティブな感情やネガティブな感情を単純に分類するだけでなく、製品やサービスの特定のアスペクトに対する顧客の感情を明らかにする、粒度の高いアスペクトベースのセンチメント分析を提供します。1回の通話の文字起こしデータでは、製品の品質について賛否両論の感情が見られる一方で、価格やサポートの応答時間について否定的な感情が明らかになるため、正確でターゲットを絞った介入が可能になります。 

何千もの文字起こしされた会話について、通話の問題を簡単に翻訳、分類、テーマ要約できるように、AI Translate（一般提供中）、AI_CLASSIFY（パブリックプレビュー中）、AI_AGG（パブリックプレビュー中）などのスケーラブルなAISQLオペレータースイートを構築しました。 

多くの企業は、まずCortex AI Translateを使用して文字起こししたデータをローカライズし、会話を主要なビジネス言語に変換してから、追加の分析を実行します。次に、AI_CLASSIFYを使用して通話を自動的に分類し、適切な製品チームやラベル付きエスカレーションレベルにルーティングします。たとえば、[‘billing_issue’, ‘product_bug’, ‘feature_request’, ‘escalation’]などのように、通話をカテゴリに分類できます。 

最後に、AI_AGGは、SQL集約関数のように、分類された数千もの通話トランスクリプトにわたってインサイトやテーマを合成できます。たとえば、組織はAI_AGGを使用して「重大度レベルごとのよくある請求問題についての要約」や「通話カテゴリごとのエスカレーションテーマの特定」を簡単に実行できるようになります。AI_SENTIMENTを使用すると、問題の根本原因の特定、製品分野ごとの主な機能リクエストの抽出、満足度向上要因の明確化など、より詳細に分析できます。また、AI_AGGは通話のトランスクリプトをアクション可能なビジネスインテリジェンスに変換するよう支援します。 

RACは、通話処理時間を30%短縮し、インサイトのターンアラウンド時間を数か月から2～3日に改善しました。

顧客アナリティクスのメリットを倍増

顧客アナリティクスの改善は、インサイトが複数のチームにまたがって流れることで複合的な効果を生み出します。これにより、維持と拡大の収益が増加し、より多くのデータが生成されてより深いインサイトを得られます。 

• 製品：機能のギャップを特定し、ユーザーの実際のペインポイントに基づいて開発ロードマップに優先順位を付け、より広範な顧客満足度と維持率に影響する前に問題に対処します。
• マーケティング：顧客の心に最も響くコンテンツを把握し、実際のユーザー言語やペインポイントに基づいてメッセージを洗練させ、顧客の特定の懸念に対処すると同時に、製品体験の成功を強調するターゲティングキャンペーンを作成します。
• セールス：アップセルの機会を見つけ、オブジェクションが生じる前に理解し、実際のカスタマーサクセスのパターンと解決済みのペインポイントに基づいて、関連するケーススタディとソリューションを見込み客に提供します。
• データサイエンスチーム：チャーンや拡大に対応する正確な予測モデルを構築し、ライフサイクル全体を通じて顧客行動の隠れたパターンを発見して、最も影響力のある顧客機会に直接対応できるデータドリブンな特徴量を作成できます。

インサイト、アクション、顧客価値に至るまでの時間を短縮

Snowflakeで顧客アナリティクスを構築すると、チームの時間配分が根本的に変わり、収益に直接影響します。生データからアクション可能なインサイトへのジャーニーを加速することで、遅延した反応的な対応ではなく、プロアクティブな介入を実行し、より正確な予測モデルの開発、収益成長と顧客満足度の両方で測定可能な効果をもたらす業務の合理化が可能になります。この変革により、顧客チームは事後対応型の問題解決型から戦略的な収益促進型へと進化し、不満を抱く顧客をロイヤルアドボケイトへと変えると同時に、テクノロジーへの投資によって目に見える利益を確保できます。このような変化をすぐに受け入れた企業は、将来の成長を促進する顧客関係を構築し、競争が激化する市場でサステナブルな競争優位性を生み出します。

最終的に、インサイトを手動で収集する時間が短縮されれば、ビジネスにとって重要なことに多くの時間を割くことができます。つまり、顧客との関係を構築し、機会を見出し、実際の顧客インテリジェンスに基づいて十分な情報に基づいた意思決定を行うことです。Snowflake Cortex AIプラットフォームは、複数のデータタイプ、一貫性のない形式と品質、進化するプライバシー要件にわたってAIを活用した変換を簡素化することで、データとテクノロジーのチームの障壁を軽減します。 

コールセンターアナリティクスの構築や、Snowflakeでのマルチモーダルアナリティクスの利用を今すぐ開始できます。