先日はシリコンバレーでのチャットボットのプロトタイプの取り組みをご紹介しました（それと美味しいハンバーガーも）。
【シリコンバレーからの便り】サンフランシスコのAI事情と肉厚ハンバーガー
今回は、チャットボットとAIの可能性について、私たちが考えている未来をより詳しくご紹介したいと思います。前回に引き続き、サンフランシスコオフィスにいる公門にインタビューしました。
―「チャットボットが今までのマーケティングを変えるのでは」ということですが。
個人の嗜好や行動の特性は多様化しており、年代・性別・地域といった大雑把な枠に分けた、マーケティングメッセージは効果的では無いと思います。そこで注目したいのが、カスタマーライフサイクルという考え方です。顧客が商品の存在に気づき、購入を検討し、購入し、使用し、リピートしてロイヤリティーを増す、もしくは使わなくなって離脱していくというような一連の流れを考えると、それぞれの段階には最適なメッセージがあると考えます。
―なるほど、カスタマーセンターの対応はまさにそうですよね。その人に合ったタイミングの商品をお勧めすることが出来る。
このようなカスタマーライフサイクルに基づき、個々の顧客にカスタマイズしたメッセージを届けようとする取り組みが盛んになっています。そこでキーとなるのがデータ分析です。メッセンジャープラットフォームを用いたチャットボットがWebでのチャットサービスと異なるところは、ユーザとずっとつながっているチャネルであり、いつ・どんなインタラクションをしたかを継続的に学んでいます。また、チャットボットは、何万人ものユーザーを同時に接客することができます。1人の人間が対応できる人数は限界がありますが、チャットボットにはそれがありません。
―オペレーションに限界がないのがチャットボット、と。
リリースからある程度たつと、あなたと同じ特徴を持った他の利用者とのやり取りを無数に経験した状態になっています。その結果、例えば、RFM分析のようにそれぞれの観点からの分析 や、好みのジャンルと結果的に選んだお店などのユーザ行動によるセグメント分けなどが可能になります。
もっと発展させるならば、過去のメッセージのやり取りとその反応を蓄積することで、チャットボットは最適なメッセージを学習させることができるでしょう。お店や商品の紹介の場合、膨大なチャットのログデータを元に、Amazonのようなレコメンデーションを行うことが可能になり、あなたに「刺さる」メッセージを持たせることができるかもしれません。
―確かに取得するデータが多いほど精度があがりますね。
先日の記事でご紹介した、ISIDのSFオフィスで開発中のショッピングモールの案内をしてくれるチャットボットでも、リリースして多くの人が使ってくれるようになれば、このような分析は興味深いと思います。今はテストデータで頑張っていますが。。。（実証実験パートナ募集中！）
ショッピングモールでのチャットボットのプロトタイプは、レストランの推薦を行った時に、満足すればナビゲーションを開始します。まずナビゲーションを開始したかどうかで、推薦に対する満足度が分かります。次に、食べ終わった頃に、感想を送る機能をテストしています。これで、その人がお店に満足できるかも知ることができる取り組みです。このように、利用者が満足したかどうがを計測することで、チャットボットを改善していくことを目指しています。
次回は、今回の記事で紹介したような展望を実際にプロトタイプで試してみた様子についてご紹介しようと思っています。
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