大量着信では待ち時間と未解決を分けて見る
AIが即時応答すれば待ち時間は減りますが、注文変更が完了せず再入電すれば総負荷は増えます。用件ごとに一回で完了した割合、同一顧客の再入電、有人転送後の処理時間を測り、単純な自動応答件数と分けて公表します。
苦情と不安は早く人へ渡す
配送遅延や商品不良では、利用者は説明だけでなく判断と配慮を求めます。否定的な単語の機械判定だけに頼らず、同じ質問の反復、人希望、長い沈黙も切替条件にします。転送先へ注文確認状況と要点を渡し、感情の推定値を断定的な顧客ラベルとして保存しません。
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繁忙期前に縮退運転を設計する
セール時にはAI基盤だけでなく在庫APIや配送照会も混雑します。参照不能時に古い情報を返さず、復旧見込み、折り返し受付、Web確認という代替を出します。キャンペーン前に負荷試験を行い、有人席へのあふれ呼上限と優先用件を決めます。
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省人化の成果を仕事の再配分で示す
削減できた受付時間が、複雑な返品判断、顧客フォロー、会話改善へ使われたかを確認します。担当者一人当たりの通話数だけを増やすと品質が落ちます。利用者の完了率、約束時刻遵守、従業員の後処理時間を並べて初めて、人とAIの役割分担を評価できます。
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