HubSpotパワーユーザーのRachelがExpertise AIで人間のライブチャット需要を94％削減

はじめに

Rachelが以前のツールからExpertise AIに移行したとき、彼女の目標はシンプルでした：ライブチャットの負荷を減らし、回答を改善し、HubSpotでよりクリーンなデータを取得すること、予算を超えずに。90日間で彼女は〜3,500件の会話を記録し、人間による引き継ぎが必要だったのは〜6％のみで、〜94％はAIによって解決されました。

つまり、人間のサポートが94％少なくなる...かなり刺激的です。

— Rachel Bjerstedt

課題

• 彼女の以前のツールは会話ごとに課金され、年間10,000ドル以上の請求につながりました。対照的に、Expertise AIはすべての有料プランに無制限の会話が含まれています。
• Rachelは、会話を分析し、繰り返しのギャップを見つけ、ターゲットを絞ったトレーニングを書くためのより簡単な方法を望んでいました。データを手動でエクスポートして処理することなく。
• 彼女の以前のツールはチャネルとボットの柔軟性を制限していました。つまり、チャットボットへのMessenger接続がなく、単一ボットの制約があり、スケールと実験が困難になりました。

フィルターを実行して最も一般的な質問を確認したい...それらの瞬間がいつ発生するかを見つけて、トレーニングを調整できるようにしたい。

— Rachel Bjerstedt

ソリューション

RachelはExpertise AIを実装し、4つの機能に頼りました：

• 無制限の会話が含まれる： Expertise AIはすべての有料プランに無制限の会話が含まれているため、トラフィックの多いウェブサイトを持っているため、コストを80％以上削減するのに役立ちました。その後、ライブチャットが関連する場合、AIはHubSpotライブチャットのみが埋め込まれたページへのリンクを推奨しました。これにより、彼女は両方の世界の最良のものを保つことができました。
• Knowledge Gapインテリジェンス： 彼女はKnowledge GapフィルターとKnowledge Gapテーマを使用して、ユーザーが混乱している場所（たとえば、テスト手順/学術ポリシー）を明らかにし、繰り返しの混乱を防ぐ正確で新しいトレーニングを書くことができました。
• 統合されたリード獲得 + CRMフィールドマッピング： 彼女はウィジェットを設定して、2つのメッセージの後（高い意図）に連絡先の詳細を尋ね、名/姓+カスタムフィールド（"学生タイプ"）をHubSpotに直接マッピングしました。手動でのクリーンアップなし。
• 柔軟なチャネルと複数のボット： 彼女の以前のツールとは異なり、Expertise AIは複数のボットとより広範な統合（Messengerを含む）をサポートしています。彼女は3番目のボットとスタッフ用の内部ヘルプボットさえも計画しています。

感銘を受けました。あなたたちは素晴らしい仕事をしたと思います。十分に高く評価することができません。

— Rachel Bjerstedt

結果

結論

Rachelは「質問に答える」から継続的に改善することに移行しました。Expertise AIで、彼女は：

• ユーザーがどこで行き詰まっているかを正確に特定し、
• 適切なタイミングで適切なフィールドでより良いリードを獲得し、
• クリーンでマッピングされたデータをCRMに送信します。ダクトテープなし。

または彼女の言葉で：「それはかなり刺激的です。」