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データをもとに、迷わず使える対話UXを設計。主要な質問に答えながら、無理なく運用できる形にしました。
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
- パートナー企業とKakaoの部門横断チーム · 1案件あたり6か月
- 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FDM (Forward Deployed Manager)Product / Conversation Designer
成果物プロダクト方針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時間対応のニーズが高まる一方、顧客の待ち時間が増加
コロナ禍の休業によりコンタクトセンターの運営に支障が生じ、顧客との接点も限られました。顧客対応の需要は、5,000万人が利用する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の運営に支障が生じ、待ち時間が増加しました。24時間利用できるデジタル窓口の必要性が、数値からも明らかになりました。
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
プロダクト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データをもとに、迷わず使える対話UXを設計。主要な質問に答えながら、無理なく運用できる形にしました。
- トレードオフ
- あらかじめ定義した主要な質問には高い精度で答え、それ以外の質問は生成AIの回答で補う設計にしました。
- 主導した領域
- FDM (Forward Deployed Manager) · Product / Conversation Designer. プロダクト方針, 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、一度作って終わるものではありません。パートナーとのワークショップを通じて、MVPとロードマップ、主要機能を一緒に決めました。
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
認識精度を高めるためにインテントとして定義した質問の種類
オンプレミスNLUの学習用に生成した発話数
生成AIを一部に活用し、定義済みの30インテント以外の質問にも対応
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。
プロダクトと実装
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。
初めてのユーザーを案内するUX
初めて使う人には、チャットボットで何ができるのか分かりにくいものです。ウェルカムメッセージとカードボタンで機能を紹介し、よく使う操作へすぐ進めるようにしました。
質問を具体化するための対話設計
あいまいな質問には、まず大きなカテゴリで答えます。続けて詳しい案内と例を示し、聞きたいことをより正確に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件のリリースで確立した、ほかの案件にも使える構築・運用の仕組み
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。