顧客ロイヤリティを獲得するには、カスタマーエクスペリエンス (CX) チームが顧客対応データと業務データをインテリジェントに統合し、あらゆるやり取りを、ニーズを予測し、意思決定を導き、信頼を強化するチャンスに変える必要があります。

成長企業の最高レベニュー責任者であるサラを例として見ていきましょう。サラは毎朝、社内の各 CX チームから送られてくる、個別のレポートに対応しています。パイプラインの管理は営業チームが、注文は業務部門が、予測は財務部門が担当しています。

サラが、これらのダッシュボードをまとめ、顧客維持率の現状を把握する頃までには、行動に移す機会をすでに失っています。このように分断されたデータにより、サラは顧客に対応するよりも多くの時間を、レポートの照合に費やさなければなりません。

大半の CX リーダーと同じように、サラが日常的に直面している課題は、カスタマーエクスペリエンスに関する議論が深まっている渦中に発生しています。リーダーは、単なるキャンペーン指標やサービスチケットの追跡以上に難しい課題に対応していくことが求められています。難しい課題とは、高まる期待に常に応える方法、顧客離れを発生前に予測する方法、すべてのタッチポイントを結び付けて持続的なロイヤルティを獲得する方法などです。

理論上は、AI がカスタマージャーニーのパーソナライズ、リスクの検出、顧客とのやり取りのリアルタイムの誘導ができることから、データとアナリティクスに基づいて回答を得られるはずです。しかし実際には、データの断片化、システムのサイロ化、不十分な可視性が原因で、多くのチームがいまだに回答を得られないでいます。

幸いなことに、よりスマートな解決方法があります。SAP Business Data Cloud ソリューションの収益インテリジェンスパッケージを活用すれば、CX リーダーは、販売と業務に関するインサイトを結び付ける AI 対応の統合基盤を手に入れることができます。ギャップに悩む必要はなくなり、透明性を持って行動し、信頼を築き、持続的な関係が育まれるような方法でスムーズにコミュニケーションを取れるようになります。

問題解決の枠を超え、持続的なロイヤルティを構築

AI 対応データは急速に、CX を最新化する次の段階になりつつあります。こうしたデータは、AI がカスタマージャーニーのパーソナライズ、リスクの検知、リアルタイムで顧客とのやり取りの誘導を行うための基盤です。CX チームにとって、これはインサイトを行動に変えるために必要な共通言語です。

その構想は、思っているほど遠い未来の話ではありません。Enterprise Strategy Group の調査によれば、「生成 AI テクノロジーにおいて、サイバーセキュリティの運用に次いで企業が最も投資しているテクノロジー分野は、カスタマーエクスペリエンスである」ということが判明しています。しかし、こうした見出しだけを見るなら、核心となる部分を見落としてしまうかもしれません。というのも、適切なデータ基盤がなければ、そのどちらも実現できないという点です。

分断されたシステムとサイロ化された情報では、断片的な会話をしているようなものです。どんな高度なアルゴリズムをもってしても、AI は信頼とロイヤルティの構築に必要なフルエンシーを実現できません。AI 対応データからは、統合されたコンテキスト情報と構造化された情報が得られるため、AI が解釈に基づいて確信を持って行動できます。

収益インテリジェンスは、顧客対応データ（パイプライン、見積、購買など）を、SAP ソリューション環境全体で在庫レベル、フルフィルメントステータス、製品パフォーマンスなどの業務データと結び付けることで、こうしたフルエンシーを実現します。このパッケージは、統制されたビジネスコンテキストで構築されているため、「企業健全性」や「リードの質」などの測定値が企業内で何を意味しているかを、システムはすでに理解しています。このため、インサイトはチーム全体で即座に実用的に利用できる情報に変換され、CX リーダーは収益ジャーニー全体を通して検出から解決までを円滑に進めることができます。

最も重要なのは、AI 対応データにより CX チームは、顧客が最も期待していること（迅速な行動、共感、正確さ）を実現できるようになるということです。適切な基盤を整備すれば、企業は現状を把握し、次に何が起こるかを予測し、信頼とロイヤルティが大規模に構築される方法で顧客に対応できます。

これが実際にどのような効果をもたらすかを考えてみましょう。あるサブスクリプションソフトウェア企業は、更新率が 92% という状況を見て、安定していると感じています。表面上は、確かに問題なさそうです。しかし、システムでセグメント別に更新率を確認したところ、重要なリスクが明らかになりました。中堅企業の顧客の場合は 98%であったものの、大企業の顧客の場合は 78% に低下していたのです。

収益インテリジェンスは、関連データを単に表示するのではなく、リスクを理解するためのインサイトと、部門を超えてリスクに対処するためのアクションを提供します。経営陣は、数時間の内に、サポート能力の拡大、ガイド付きオンボーディングプログラムの迅速な追跡、およびリスクのあるアカウントの柔軟な価格帯のパイロットを実施するための、診断と優先順位付けの計画を入手することができました。

期待とエクスペリエンスのギャップを解消

顧客の期待は、ほとんどの組織が追い付けないようなスピードで高まっています。一度の遅延、更新の失敗、あるいは連携ミスが原因で、何年もかけて構築してきた信頼を失う可能性があります。顧客は現在、あらゆるやり取りを同じ業界の競合他社と比較するだけでなく、さまざまな場所における優れたエクスペリエンスと比較するようになっています。

こうしたギャップは、AI 対応データにより埋められます。顧客対応システムと業務システムを統合することで、チームは顧客ニーズを予測し、問題が深刻化する前に対処し、スムーズでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。そして、この「新しい言語」を使いこなせるようになった企業が、信頼をより迅速に構築し、よりスマートに対応し、すべてのやり取りを永続的なロイヤルティと成長につなげられるようになります。

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