Autodesk が AWS を使用してユーザーコミュニティを発展させ、コミュニティへの参加を増やし、コミュニティメンバーへの回答をより迅速に獲得

ソフトウェアプロバイダーの Autodesk は、2000 年以来、顧客向けに Autodesk Forums というコミュニティフォーラムを開催してきました。しかし、リソースとしてこのフォーラムを使用していた顧客は多かったものの、コミュニティとの関わりにおいて次の一歩を踏み出す顧客はそれほど多くありませんでした。実際、フォーラムの最も熱心なユーザーは、Autodesk の製品に精通しているユーザーでした。同社は、顧客がコミュニティの専門知識を吸収するだけでなく、独自の専門知識も提供できるようにすることで、フォーラムのリーチを拡大したいと考えていました。

Autodesk では、Community Match と呼ばれるフォーラムの新しいバージョン用に機械学習モデルを構築し、迅速にデプロイするために、Amazon Web Services (AWS) ソリューションを選択しました。このモデルでは、フォーラムメンバーの専門知識と、フォーラムで投稿された質問のマッチングを行います。つまり、特定のテーマのエキスパートであるコミュニティメンバーに、Autodesk ソリューションに関する内部的な知識を共有してもらうという考え方です。以前であれば、顧客は問題のトラブルシューティングを行うためだけに Autodesk のサポートを利用することがほとんどでしたが、現在は、共有コミュニティ内の知識を活用し、Autodesk ソフトウェアをより効果的に使っています。

Autodesk は、人々が「何でも作る」ことを可能にするソフトウェアを開発しています。 そのソリューションは、3D プリント、人工知能、ジェネレーティブデザイン、ロボット工学などの新しいテクノロジーを特徴としており、建築、エンジニアリング、建設、メディア、エンターテインメント、製造業界のビルダー向けに設計されています。同社は、開発業務全体に AWS を主に使用するという戦略を掲げています。2017 年に、データサイエンスと機械学習の開発業務をオンプレミスのマシンから AWS に移行し、最近では機械学習スキルモデルを構築して、顧客をサポートエージェントに誘導する方法を改善しました。Autodesk の Director of Data Science である James Bradley 氏は次のように語っています。「スキルベースのルーティングについて私たちが考えるのと同じように、デジタルエクスペリエンスの一環として、人が関与するずっと前から、インテリジェントな方法で顧客にサービスを提供できるようになります。サポート機能を顧客に近づけて、はるかに早い段階で自動的に対応することができます」。

Autodesk は当初、Community Match を顧客が Autodesk 内部の専門家と交流できる場とすることを意図していました。その後、Autodesk は、顧客間で専門知識を共有し、コミュニティを育むことに重点を置くようになり、より多くの顧客により迅速に回答を提供し、最適なユーザーエクスペリエンスを提供できるように、顧客エンゲージメントを高めることを目指しました。「特定の専門知識を持つコミュニティのメンバーをターゲットにして、答えが必要な質問があるコミュニティのメンバーとペアにする機会がありました」と Bradley 氏は言います。参加者を増やすための当初の戦略は、メール通知を使用することでした。しかし、それにはすでにプラットフォームに非常に積極的に取り組んでいる顧客、つまり Autodesk が「エキスパートエリート」と呼ぶ人々だけが参加するようでした。この人々は、製品に関する専門知識により、事実上の Autodesk アンバサダーになっています。代わりに、Autodesk は通知を利用して、フォーラムへの参加歴と関心はあるものの、定期的には参加していない新しい顧客を引き付けたいと考えていました。

フォーラムのエンゲージメント向上に向けて、顧客が電子メール通知にどのように反応するかを知るために、Autodesk は情報源に直接アクセスし、10,000 人以上が参加した Autodesk のカンファレンスで顧客にインタビューしました。主な発見は、顧客のスタッフの中には、実際にフォーラムの精査や質問をしてコンテンツをキュレーションし、チーム内で共有しているのに、専門知識は必ずしも共有していない人がいるということでした。デジタルヘルプ ＆ エクスペリエンスチームのデータサイエンティスト、Yizel Vizcarra 氏は次のように語っています。「こうした人たちの多くは、Autodesk の従業員やエキスパートエリートほど知識がないと感じているため、寄せられた質問に他の誰かが回答するのを待っています。たとえその分野の専門家であっても、です。私たちは、フォーラムでコミュニティ意識を高め、自分の専門知識が他の個人の助けになるときに返信してもらいたいと考えていました」。

Autodesk は AWS サーバーレスアーキテクチャを使用して、ナレッジモデルのプロトタイプをわずか 1 週間で作成しました。「AWS にあるサーバーレス機能を組み合わせて、ただのアイデアから何かをすばやく作成するのは楽しいものでした」と Bradley 氏は言います。Webhook が、Community Match がホストされているサードパーティベンダーからのリアルタイムデータを AWS に配信します。Vizcarra 氏は次のように語っています。「これは、柔軟なアーキテクチャを提供してくれます。コンテンツをさまざまな方法で伝達できるため、Slack に情報を送信して従業員に常に最新情報を提供するだけでなく、さまざまなユーザーグループに対応することができるからです。Autodesk は、フォーラムのユーザーを、エンゲージメントの高いユーザー、エンゲージメントのやや高いユーザー、オブザーバーのグループに分けました。

その後、Autodesk は、フルマネージド型のコンテナオーケストレーションサービスである Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) でホストされるナレッジモデルを構築し、トレーニングしました。トレーニングでは転移学習技術を使用して、フォーラムから寄せられた顧客の質問を埋め込みました。次に、Amazon SageMaker を使用して、近似最近傍モデル (データセット内で互いに近接しているアイテムは一般的に類似しているという前提に基づく一般的な分類モデル) を構築しました。ナレッジモデルと近似最近傍モデルは、ユーザーからの質問を分析し、専門知識を持つユーザーや、過去に同様のトピックに関する質問に回答したユーザーを 10 人特定するのに役立ちます。モデルと一連のビジネスルールは、AWS Step Functions によって順序付けられ、また、AWS Lambda を使用してパッケージ化されているため、Autodesk はサーバーをプロビジョニングしたり管理したりせずにコードを実行できます。推奨と呼ばれるこれらの通知は、Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して、受信した質問 1 件あたり最大 10 人のユーザーに、参加リンクとともに送信されます。Autodesk は、既存のソフトウェアインフラストラクチャを変更することなく、ソリューション全体を構築しました。デジタルヘルプデータサイエンスチームのリードデータサイエンティストである Alex O’Connor 氏は、「フォーラムソフトウェアとの大規模な統合を行うことなく、リアルタイムモニタリングに機械学習を導入できました」と述べています。「実際、こうすることで、サーバーへの負担を軽減できました」。 ストリーミングがなければ、フォーラムに対して非常に大規模な一括エクスポートクエリを実行する必要があったでしょう。これには膨大なリソースコストがかかり、ユーザーのフォーラムプラットフォームエクスペリエンスに影響が及ぶ可能性がありました。リアルタイム Webhook アプローチでは、リソースのスケーリングを簡単に制御できます。

2020 年 7 月にリリースされた新しい Community Match は、定期的に参加しない顧客を対象としています。フォーラムの開始から最初の 6 週間で、Autodesk は Amazon SES と Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) を使用して 8,473 件の推奨を送信しました。Amazon SNS は、さまざまなタイプの製品に関するトピックや論理グループを作成し、更新通知を配信するために使用されるパブリッシュ/サブスクライブ (Pub/Sub) メッセージングサービスです。Autodesk は、機械学習モデルが、オープン率で判断して 32% の確率で高品質なマッチングを実現し、通知のクリックスルー率は 31% であることを確認しました。Community Match の最初のイテレーションの返信率が 12% だったのに対し、新しいイテレーションでは通知をクリックしたユーザーの少なくとも 16% (その大多数は以前はエンゲージメントが高くなかったユーザー) が返信に反応しました。Bradley 氏は次のように語っています。「専門知識にアピールする通知を受け取ることで、相手が十分に会話に参加するようになることを願っています。実際、こうしたユーザーが少し多めに投稿しているのを目にしました」。 このフォーラムは、自分の専門知識を共有することが他の人にどのように役立つかを示すことで、特に参加を控えていた顧客に、力を与えることを目的としています。すでに、Autodesk の担当者が提供していたであろう専門家のアドバイスとは異なる、しかしそれと同じくらい役立つ解決策や回避策が、顧客から提供されています。

Autodesk はフォーラムを利用して、顧客との関わりを深め、顧客を支援することもできます。「顧客の行動にリアルタイムで対応し、そうすることでビジネスにプラスの影響を与えることができます」と Bradley 氏は言います。「これにより、ビジネス目標について考える機会が広がります。このリアルタイムメッセージングフレームワークを基盤として、顧客の労力の軽減やビジネス効率の向上につながるような顧客行動を促すことができます」。 例えば、フォーラムにより、Autodesk はキャンペーンマネージャーや電子メールアプリケーションでは不可能だった方法で顧客のニーズに迅速に対応できるようになりました。新型コロナウイルスのパンデミック時には、例えば、フォーラムのインフラストラクチャの一部を転用してコロナウイルスに関する言及を監視し、顧客が行っているビジネス上の調整を記録しました。そのデータから、情報に基づいた対応策を開発しました。「現場に耳を傾けることは、リアルタイムでの対応をサポートするのに非常に役立ちます」と O’Connor 氏は言います。「特に早い段階で、状況が急速に展開していたため、同じスピードで顧客のニーズに応えているかどうかを理解することが重要でした」。

Autodesk は、既存のインフラストラクチャに大幅な変更を加えることなく、AWS のサービスを利用して Community Match フォーラムを再構築し、顧客エンゲージメントを高め、顧客が専門知識を共有できるようにして、他の人が恩恵を受けることができるようにしました。機械学習主導のフォーラムにより、Autodesk は顧客に創造的に回答を提供できるだけでなく、貴重な顧客インサイトと、顧客のニーズに迅速に適応できる柔軟なソリューションを自社にもたらすことができます。Bradley 氏は次のように語っています。「私たちには、カスタマイズし、迅速に学ぶ能力が実際にあります。重要なのは、私たちがどのように支援できるかを聞き、それに対応を適応させることです」。