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Customer Support Tech Meetup #1で登壇しました＼( ‘ω’)／

CRE 登壇ログ

先日ミクシィCRE主催で「Customer Support Tech Meetup #1」を開催しました。

僕は「ユーザーも驚きの高速かつ正確な対応をAIを用いて実現する」というタイトルで発表しました。

アーカイブも残っているので興味を持ってくださった方はぜひ見てみてください。

mixi.connpass.com

発表について

テンプレ推薦を用いてCSの問い合わせ対応を高速化する取り組みについて紹介しました。 今回機械学習からCSのオペレーション設計、モデルとZendeskの繋ぎこみまでの一通り全てをおこなったのですが、その全体像をざっくりとお話させていただきました。 CSの方もエンジニアの方も参加されていたので誰に向けてどういう発表をするのかは結構悩んだのですが、CSの改善を効果的に進めるためにはCSとエンジニアが協力する必要がある！ということを伝えたいなーと思いながら発表しました！ （Twitterを見ると少しは伝わった様子だったので良かったです、、）

多くのサービスではプロダクトの開発をおこなっているエンジニアがCSのための管理ツール作りもおこなっているという状況だと思います。 このような環境ではエンジニアの中でCSに対する優先度が機能開発よりも低く設定されていたり、CSもエンジニアに依頼しづらく運用でカバーしている部分も多いのではないかなと思っています。 ある程度の問い合わせ件数までであればCSのパワーでカバーできるかもしれませんが、サービスが成長し問い合わせ件数が増えると技術をうまく活用しながら効率化を進めていく必要があります。

しかし、CSのオペレーションを技術で改善していくという事例はあまり共有されておらず、どのように進めると効果的に改善できるのか、どこがハマるポイントで事前に何を気をつければ良いのかといったことがわからないと感じていました。 そこで今回はソリューションよりプロセスに重きを置き、僕が経験した問題や工夫したことを交えながら事例を紹介させていただきました。 1つでも新しい観点や気づきを提供することができ、みなさんのCSの改善に役立てそうであれば嬉しいです。

Twitterの様子

当日はオンライン開催ということでTwitterで様々な声を聞くことができました。

一部にはなりますがどのような声があったのか紹介しつつ、発表では話せなかった補足コメントもしていきます。

テンプレ対応が多いサービスだと自動化の効果はとても高いですね。 テンプレ対応は1件1件の対応時間を見るとコピペするだけなので十分早く、これ以上改善する必要があるのかと思いがちな対応なのですが、件数が多いと塵も積もって大きな効果になると思います！

今回伝わると良いなと思っていた点についてのツイートもあり嬉しい限りです。 完全に分かれる訳ではないですが、何を改善するのかはCS・どうやって改善するのかがエンジニアの領域になるので、両輪が揃わないとなかなか改善は進まないというのが僕の肌感です！

今回技術的なところはばっさりカットしたので話せませんでしたが、オペレーターの判断をモデルにフィードバックしているので日々の対応を学習して賢くなっていく仕組みになっています！

ここで言っていることは結局コストパフォーマンスの話でしかないので、他の分野でも同じというのはその通りだと思います！ コスト(開発工数)面では機械学習を使う際には「機械学習 vs 他の手法」で検討されることはあると思いますが、機械学習の中でも選ぶ問題によってコストが変わってくるということ。 パフォーマンス面では時間軸も考慮に入れて効果が高いところを効率化するということがサービスの方針に依存することが多いCSでは大切かなと思いました。

本当にその通りだと思います！ 効率化にあたり調査する中で見つかって別の方法で改善された問題もありましたので、まずはCSについてデータをもとに分析してみるといろいろな気づきがあると思います。

ユーザ目線で何が一番良いかを考えることってとても大切ですが忘れがちな部分でもありますよね。 CREとしてはユーザーとCSに寄り添ってベストな仕組みを考え提供していきたいなと思っています。

感想

初めてのオンライン登壇 & 想像以上に多くの方に参加していただき緊張しましたが、様々な声を聞くことができてとても楽しかったです。 CS界隈はエンジニアに比べると情報共有の機会が少なく、みなさんそれぞれの場所で孤軍奮闘されていると思います。 サービスによって問い合わせやオペレーションも異なりなかなか他社のノウハウを活かせない部分もあるかもしれませんが、今後も自身の取り組みを紹介して少しでも誰かの役に立てると良いなと思いました。

うちでもイベントやりたい！という声もありとても嬉しかったです！ みんなで情報共有しながらCS界隈としてわいわいやれると楽しそうですね！

今後について

今回紹介したテンプレ推薦システムはまだリリースしたばかりで、まだまだ改善していけると考えています。 まだまだ効率化できると思っているのでまず今年は改善を進めていきたいなと思っています。

その先としてもいろいろアイデアはあったりします。 学習したモデルは他の箇所でも利用できると思うので問い合わせの前段階で利用することで自己解決率の向上もできると考えています。 また、今は問い合わせ文だけでテンプレを推薦していますが、ユーザーのアプリの利用状況によって対応が変わるケースでも正しいテンプレを推薦できるようにユーザーの情報もインプットに加えられると良いなとも思っています。

他にも改善できるところはたくさんあると思うので、CSの理解を深めて改善を進めていきたいと思います。