Kakao Enterprise · B2C企業パートナー向けAIチャットボット案件
B2B2Cチャットボット案件
パートナーVOCから横展開できる企業チャットボット運用モデルへ
実際のVOCデータと、ユーザーを導く対話UXによって主要なインテントを網羅し、運用も無理なく続けられる形にしました。
24時間365日の顧客対応は、B2C企業にとって欠かせないものになりました。AIアシスタントの運用で得た知見をもとに、Kakao i Connect、NLPベースのチャットボット、カスタマーサービス向けソリューションを使って、金融とリテールの案件を手がけました。
- 体制と期間
- パートナーとKakaoの横断チーム · 案件ごと6ヶ月
- 企業
- Kakao Enterprise
範囲と背景詳細を見る
24時間365日の顧客対応は、B2C企業にとって欠かせないものになりました。AIアシスタントの運用で得た知見をもとに、Kakao i Connect、NLPベースのチャットボット、カスタマーサービス向けソリューションを使って、金融とリテールの案件を手がけました。
役割 / スキルProduct ManagerProduct / Conversation Designer
成果物製品方針UXデザインAPIアーキテクチャ対話設計
実施時期2021年2月 - 2023年3月 · 案件ごと6ヶ月
背景
背景・文脈
24/7接続の需要増と顧客待ち時間の急増
コロナ禍の休業でコンタクトセンターが機能しなくなり、顧客との接点も限られました。需要は、5,000万人が使う韓国最大のメッセンジャーKakaoTalkと、パートナー企業のアプリへ移りました。
チャットボットサービスを実装し、運用し続けるための知見を持たないパートナーが多くいました。
サービス負荷
顧客対応の待ち時間、1年で5倍
コロナ禍でコンタクトセンターが混乱し、常時稼働のデジタル対応は数字で測れる運用課題になりました。
顧客対応の待ち時間増
出典: 韓国銀行連合会
役割と意思決定
担当領域
製品方針を支えた意思決定
- 責務
- パートナーごとのVOCを、繰り返し使えるプロダクトと対話設計の運用モデルに変えること。
- 意思決定
- 実際のVOCデータと、ユーザーを導く対話UXによって主要なインテントを網羅し、運用も無理なく続けられる形にしました。
- トレードオフ
- どちらか一方に頼るのではなく、あらかじめ定義した精度の高いインテントと、生成AIによるカバーを組み合わせました。
- 主導した領域
- Product Manager · Product / Conversation Designer. 製品方針, UXデザイン, APIアーキテクチャ, 対話設計.
仮説 · HMWアプローチ
“どうすれば顧客に最適化したAIチャットボットを届けて、その運用も続けていけるようにできるだろう？”
チャットボットは一度作って終わりの成果物ではありません。パートナーとのワークショップで、MVP、ロードマップ、主要な機能セットをそれぞれ定めました。
チャットボットには継続的なモニタリングと学習が欠かせません。そこで、顧客自身がサービスを管理・維持できる運用体制とツールを設計しました。
リサーチと戦略
ユーザー調査
金融・小売・IT・顧客対応の関係者インタビュー
インタビュー対象者
- NH Investmentの顧客対応担当とITエンジニア
- Korea Investmentの顧客対応担当とITエンジニア
- Kakao i Connect Skill BuilderのProduct Owner
- GS RetailのIT・インフラ担当
- GS Retailの顧客対応担当
VOCデータ分析
分析・前処理したVOC平均件数
認識精度向上のため定義した質問インテント
オンプレミスNLU向けに生成・学習した発話数
生成AIの部分適用で、定義済み30インテントの外までカバー
自由な入力には、雑談、Webをもとにした応答生成、金融知識ボットで対応しました。学習データは、実際のVOCの入力から作成しました。
製品の根拠
成果
Kakao i Connectチャットボット
企業側の要件と、エンドユーザーのニーズへの理解を突き合わせて、パートナーごとのチャットボットを作りました。
初回応答のUX
初めて使う人は、チャットボットに何ができるのか分からないことがほとんどです。ウェルカムメッセージとカードボタンで提供中のサービスを見せ、よく使う操作にすぐ届くようにしました。
ガイドのUX
あいまいな要求には、まず大きなカテゴリで応答します。続けて詳しい案内と例を示し、より正確に要求を伝えられるようにしました。
生成AIによる知識検索ボット機能
コロナ禍の株式投資ブームで、金融知識の少ない新規ユーザーが増え、問い合わせも膨らみました。
GPT-2を用いた知識検索ボットが、金融用語やIPOといった基本的な概念を説明し、問い合わせ対応の負担を減らしながら、金融リテラシーの向上にもつながりました。
効果
効果
6件のリリースで築いた反復可能なサービスモデル
これらのプロジェクトを通じて、金融と小売の企業向けチャットボットに再現可能な構築・運用モデルを確立しました。