出発点
問題は答えることではなく、振り分けることである
26名の相談員は答え方を知っています。費用になるのは、メッセージが共通の列に届き、ブランドAの相談員がブランドCの依頼を開き、その語り口も返品条件も知らず、答える前に六分かけて調べる——あるいは誰かに回し直す、ということです。
- 共通の列：それぞれが自分のものでない依頼を開く
- ブランドごとに違う返品条件を、その都度覚える
- 件数の60 %が十の用件に集まり、一件ずつ扱われる
- 測れないために、守れる納期の約束ができない
据えるもの
まず振り分け、それから答える
- 01
三つのブランド、三つの作業空間
ブランドごとに作業空間、語り口、返信のひな型、条件があります。相談員は複数のブランドを担当できますが、ある瞬間に見えるのは、いま取り組んでいるブランドだけです。
- 02
列が技能で配る
そのブランドとその用件に慣れた相談員のあいだで順番に割り当てます。メッセージは共通の山へ行くのではなく、調べずに答えられる人のところへ行きます。
- 03
AIエージェントが六割を引き受ける
注文の追跡、在庫、返品の条件：当のブランドのナレッジベースとお客様の画面に支えられて、自分で答えます。不満のあるお客様、紛争、保証は、ただちに人へ向かいます。
- 04
違う約束を、別々に測る
上位ブランドでは二時間、ほかでは八時間。超過は起きる前に見え、分析はブランド別・経路別・相談員別に読みます——ここでは何の意味も持たない、全体の平均ではなく。
動くもの
この仕組みが目指すもの
- 約 60 %
- 相談員なしで処理される件数
- 3
- 仕切られたブランド、ひとつのチーム
- 0
- 扱えない人が開いてしまう依頼
- 2時間 / 8時間
- 別々に測られる、異なる約束
よくある質問
よくあるご質問
あるブランドが別のブランドのデータを見ないことを、どう保証しますか。
仕切りは作業空間で、表示ではなくデータの層で行われます。二つのブランドの権限を持つ相談員は一方から他方へ切り替えます。混ざった状態で見ることは決してありません。
AIエージェントは注文のデータを使えますか。
はい、御社が与えれば：注文の状態、出荷の日、追跡番号。自動解決の率が「いまひとつ」から「役に立つ」へ変わるのは、これです——「私の注文はどこですか」に答えるには、それを知っている必要があります。
11月の山では、どうなりますか。
AIエージェントが扱う割合が変動の大半を吸収し、待ち行列はひとりでに釣り合いを取り直します。詳しくは「季節商売」のシナリオが、まさにその主題です。
26名で40 000件の会話を、どう持ちこたえるのですか。
大きな部分がチャットと音声エージェントによって、ブランドごとのナレッジベースの上で処理され、相談員に届くものはすでに用件が整い、お客様に結びついているからです。件数は減りません。人に届くものが減るのです。
ブランド別・店舗別に品質を追えますか。
はい：初回応答までの時間、人の手を借りずに解決した割合、約束の遵守、遅れの滞留を、ブランド別・店舗別・相談員別に絞り込めます。210店舗が、混ざることなく比べられます。
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