【通信業界×AI】オーダー処理のエラーレートを改善するシンプルな解決策

常に進化し続ける通信業界で企業が利益を上げ続けるためには、オーダーエラーを撲滅することが重要です。「解約・キャンセル＝収益の損失」を意味するからです。

しかし、すべてのオーダーを最初から最後までスムーズに処理し、プロセスから途中で脱落する顧客を最小限に抑えることは想像以上に複雑です。手作業を排除し、プロセスをスピードアップするテクノロジーが要求されます。

今日、通信事業者は単なる接続サービスを超え、セキュリティやIoTのような多様な付加サービスを提供するようになっています。こうした状況で、申込から開通までのカスタマージャーニーを自動化するとなると、かなりの複雑性と戦う必要があります。従来の手作業によるシステムは、かつては業務の基盤でしたが、今では収益の損失につながりかねません。

最初のステップは、自社のデータとAIによって従来のオーダー管理システムを統合プラットフォームにアップグレードすることから始めましょう。

このテクノロジーは、通信事業者がパートナーを含む複数製品で構成されることの多いオーダーを、正確かつ効率的に管理・実行する方法を変革し、可能な限り損失を防ぐうえで極めて重要です。

通信ビジネスにおけるオーダー管理とは

通信サービスにおけるオーダー管理は、オーダーを監視・管理し、正常に実行されないエラーを防止するために使用します。

オーダーエラーは、オーダー管理プロセスにおけるデータ不足や不整合、連携ミスや非効率性、技術的な問題など、さまざまな要因によって発生します。

お申込から提供するサービス製品の選定、現地調査や開通工事、回線の開通やオプションサービスのアクティベーションに至るまで、オーダーエラーはオーダーライフサイクルのさまざまな段階で発生します。オーダー処理の遅延が生じることで、顧客の不満は高まり、オーダーがキャンセルされ、最終的に収益を失うことになります。

複雑化するオーダーの課題

通信会社は、大量のお客様からの複雑な申込を処理する際、注文に対する正確性と適時性の確保まで、オーダーを管理するうえで多くの課題に直面しています。

手作業によるシステムでは、複雑かつ大規模化する注文に対応することがかなり厳しくなってきています。一方、OTTによって提供されるような顧客体験が一般化した現在では、通信事業者へ求められる顧客の期待値はいままで以上に高まっています。ビジネスバイヤーの86%は、企業が自分たちのニーズを理解していれば購入する可能性が高くなりますが、回答者の63%は、顧客体験が実現可能とわかっているレベルに達していない、と答えています。

通信事業者は、複雑なプロセスや注文処理の手作業が原因で、こうした期待に応えられていません。増大する需要に対応するため、従来の接続性とSD-WANやオンデマンドの帯域拡張といった新しいテクノロジーを組み合わせた、より洗練されたサービスを展開しています。

申込情報の取り込みから必要な処理への分解と展開、アクティベーションまで、あらゆる段階でトラブルが発生したり、遅延したりする可能性があり、見込み顧客や既存顧客が自社から離れてしまうことも考えられます。オーダーが複雑になればなるほど懸念が増え、特にシステムがそれに対応できるように設計されていない場合は、問題が発生する可能性が高くなります。

従来の手動プロセスは、以下のような結果を招く可能性があります。

• エラーレートが高くなり、顧客満足度低下や顧客離れにつながる。
• 処理時間が遅くなり、顧客体験に大きな影響を与える。
• 異なるシステム間でデータの一貫性がないため、オーダー処理に矛盾や不正確さ、多重登録の必要性が生じる。

こうした問題は、業務の非効率化を招き、大幅な収入減につながります。ではどうすれば課題を克服できるのでしょうか。その答えは、AIを活用したオーダー管理ソリューションにあります。

AIによるオーダー管理はデータの一元化が重要

AIで効果を出すためには、業務における各種データを統合する必要があります。

AIに効果的な学習をさせるためには、高品質で関連性があり、過去の注文履歴や顧客とのやり取り、価格設定履歴、商品構成など、十分な履歴データにアクセスできなければなりません。

既存のCRMと注文管理システムに統合されたデータによって、自動化とAIが問題の発生を防止する強力なツールになります。

自動化は、エラーの可能性が高い面倒な手作業を排除できます。予測AIは、過去のデータから学習し、潜在的なエラーを見つけるために何千ものオーダーを分析できます。また、生成的AIは、プロセスをパーソナライズし、オーダーを最適化するための貴重なインサイトを提供します。

どのようにオーダー処理を改善するのか？

AI主導のシステムは、申込情報の取得からオーダー処理までのワークフロー全体を自動化できます。手作業を減らすことで、エラーを最小限に抑え、処理時間を短縮し、オーダーを正確かつ迅速に処理します。

自動化の大きなメリットは、エージェントがオーダーを処理するために様々なシステムを切り替えることで遅延の原因となる、多重登録作業がなくなることです。

実際、業績が低迷している企業のサービス担当者の58％が、必要な情報を取得するために複数の画面を切り替えているのに対し、高業績企業では36％にとどまっています。AIはより迅速かつ正確なオーダー処理を可能にします。

AIは過去のデータを分析し、過去のオーダーエラーから学習し、その理由を分析することで、潜在的な問題を予測できます。これにより、AIは何千もの処理中のオーダーを分析し、問題があればフラグを立て、人間では不可能な方法で迅速に対処します。

AIを活用した在庫管理システムは、在庫レベル、需要予測、在庫最適化をリアルタイムで可視化します。これにより、適切な製品を適切なタイミングで入手できるようになり、遅延が減少し、オーダー処理プロセスの効率が向上します。
AIは、オーダー状況をリアルタイムで更新し、顧客のニーズを予測し、最適化された提案を行うことで、顧客体験をパーソナライズすることも可能です。これは顧客満足度を高めるだけでなく、ロイヤリティを育み、リピーターを増やすことにもつながります。また、テクノロジーの進歩に伴い、顧客の73％がパーソナライゼーションの向上を期待しています。

AIはオーダーエラーを最小限に抑え、収益を上げるカギとなる

競争が激しく、ますます複雑化する通信業界では、オーダー管理はシンプルになるどころか、オーダーエラーのリスクが高まっています。

オーダーはより複雑になり、顧客はより迅速でパーソナライズされたエクスペリエンスを求めています。ビジネスに合わせて拡張できる効率的で正確なオーダー管理は、人が実行する手動タスクを、規模及び正確性で凌駕するものです。

自動化とAIを導入することで、通信事業者は従来のマニュアル作業が中心となっているシステムの限界を克服し、オーダーエラーを減らし、収益性を高めることができます。

※本記事は米国で公開された “Order Fallout in Telecommunications: AI is the Simple Solution to a Complex Problem” の抄訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。