電話問合せしてくるお客様がオンライン上の”よくある質問集”で自己解決率を上げられた場合の費用対効果について考えてみた

こんにちは。レトリバの製品企画部 セールスの水田です。

3月に入ってからは暖かい日が続いているので、私はここ最近のアウトドアブームにのり、ピクニックに出かけることが多くなりましたが、皆様はどのようにお過ごしでしょうか?

私の一番最近のエピソードは、緊急事態宣言下で都市部への外出を控えているので、新しいアウトドア用品をオンラインで購入したのですが、サイズを間違えてしまったことです…。

なので、交換方法をメーカーのホームページにある”よくある質問”で調べたのですが、どこにも交換方法が載っていなかったので、結局総合窓口に電話して交換をお願いしました。

コロナ禍になってからは、オンラインでの購入が増えましたが、私と同じように手続きを間違えてしまい、解決方法をWebサイトなどで探す人が増えているのではないでしょうか。

オンラインでの購入が増えていることもあり、Webサイトなどのサポートページにある”よくある質問”を確認する方が多く、コールセンターに電話を架けた約70%の人は”よくある質問”を確認してから、電話をしているようです。

(参考:コールセンター白書2018年)

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(n=1200)

前置きが長くなりましたが、本ブログではお客様の声の分析結果をもとに外部公開している”よくある質問”を充実させ、お客様自身の自己解決率を上がると、どれくらいの費用対効果があるのかをまとめています。

  • ”よくある質問”の代表的な理由と要因、解決策
  • ”よくある質問”を充実させるためにはお客様の声の分析が必要不可欠な理由
  • ”よくある質問”が充実した場合の効果を簡易試算
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AI活用により効率化できる業務は?実際の活用事例まで徹底解説!

業務効率化の手段として、AIに大きな注目が集まっています。自社で活用しようと思っても、具体的なイメージが湧きにくい人は、多いのではないでしょうか。

この記事では、AI活用で効率化できる業務について解説します。具体的な活用事例も紹介しているので、AI活用を検討する際の参考にしてください。

 

  • AIとは?
    • AIとRPAの違い
  • AI活用により効率化できる業務
    • 営業
    • 問い合わせ対応
    • 人事
    • 工場
    • 物流
    • 保守・安全
  • AI活用により業務効率化を実現した事例
    • 事例1:データ分析による顧客のニーズに合った保険の提案
    • 事例2:問い合わせメールへの回答の提案による対応効率化
    • 事例3:AIをフル活用した従業員満足度の向上
    • 事例4:画像認識技術を活かした高精度の不良品検知
    • 事例5:作業効率モデルの生成による集品作業の効率化
    • 事例6:ひび割れの自動検出による道路点検業務の効率化
  • AIを導入する際に押さえておきたいポイント
    • AI導入の目的を明確にする
    • 自社が持っているデータを把握する
    • AI活用のための人材配置を確認する
  •  まとめ

 

 

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Voice of Customer(VOC)とは?VOC分析や収集方法について解説

Voice of Customer (VOC)とは、「顧客の声」を意味する言葉です。顧客のニーズが多様化するなか、顧客満足度や企業競争力を上げる目的でVOCを活用する動きが加速しています。

この記事では、自社商品やサービスの向上を目指す企業に向けて、VOCの活用方法を解説します。基礎知識から収集方法まで網羅しているため、ぜひ参考にしてください。

  • Voice of Customer(VOC)の意味と目的は?
    • そもそもVoice of Customer(VOC)とは何か
    • Voice of Customer(VOC)分析とは?
  • Voice of Customer(VOC)のおもな収集方法
    • アンケート調査
    • コールセンターへの問い合わせやクレーム
    • SNSを活用した市場調査
    • ECサイト内のデータ
  • Voice of Customer(VOC)の活用方法
    • マーケティング戦略や施策に役立てる
    • 従業員の充足感向上に役立てる
  • Voice of Customer(VOC)分析を取り入れるべき企業とは?
    • 課題点を明確化できないでいる企業
    • 資産価値として顧客の声を活用したい企業
  • Voice of Customer(VOC)の分析方法
    • Voice of Customer(VOC)収集の目的や方向性を明確にする
    • 運用設計および管理方法を決める
    • 分析システムやツールを導入する
    • 運用・評価を継続する
  • Voice of Customer(VOC)の活用事例
    • ツールを活用したVOCの一元管理
    • 顧客の声に応えるサービス展開による売り上げ向上
  • まとめ
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コールセンターの応対履歴では「顧客の声」は把握できない!?

こんにちは。製品企画部 プロジェクトマネージャーの山川です。

 

「顧客の声」を分析している多くの企業では、コールセンターの応対履歴を分析対象にしているのではないでしょうか?

ただ、応対履歴を分析しても「顧客の声」を正しく把握できない可能性があります。

 

  • なぜ、応対履歴を分析しても「顧客の声」を正しく把握できないのか?
  • どのようにして「顧客の声」を収集すればいいのか?
  • どのようにして「顧客の声」を抽出すればいいのか?
  • まとめ

 

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コールセンターのデータ分析方法・ツールは?AI活用のメリット・事例も紹介

コールセンターの分析を行うと、オペレーターの対応品質だけではなく、サービスの質の向上にもつなげられます。

この記事では、コールセンターのデータを分析し、業務改善を図りたいと考えている人に向けて、コールセンターのデータ分析を行う目的、現状を分析する方法、活用できるツールについて解説します。

 

さらに、AIをコールセンター業務に活用するメリットやその事例も紹介します。コールセンターの分析を行い、業務改善に役立ててください。

  • コールセンターのデータ分析を行う目的とは?
    • 顧客のニーズ把握
    • 顧客の属性や傾向の把握
    • 商品・サービスの質向上
    • オペレーターの応答品質・業務効率の改善
  • コールセンターの現状を把握するための分析方法とは?
    • KPI分析
    •  VOC分析
    • 会話内容の分析
  • コールセンターのデータ分析ツール
    • Excel
    • KPI分析ツール
    • VOC分析ツール
    • CRM
    • コールセンターシステム
  • コールセンター業務へのAI活用でできること・メリットは?
    • 音声を自動解析・蓄積し品質向上につながる
    • 集積したデータを自動分類する
    • FAQ機能で応答品質のムラをなくせる・新人教育に活かせる
    •  チャットボットでオペレーターに代わり対応できる
  •  コールセンター業務にAIを活用した事例
    •  損保ジャパン日本興亜の事例
    • レオパレス21の事例
  • まとめ

 

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音声認識システムとは?AIがもたらした進化の解説と活用事例の紹介

AI音声認識とは、人間が話した言葉を機械が認識し、文章化する技術です。

AI音声認識システムを導入することで、作業工程の自動化と時間短縮を実現し、業務効率化や生産性向上が期待できます。

この記事では、AI音声認識システム導入を検討している人に向けて、音声認識とは何か、どのようなメリットがあるのかなどを活用事例も含めて解説します。ぜひ参考にしてください。

  • 音声認識とは?
    • 音声認識技術の身近な活用例
      • スマートフォンの音声アシスタント
      • スマートスピーカー
    • 音声認識の仕組み
      • データ入力・変換
      • 音素の特定
      • 音声認識辞書により文章化
  • AIによる音声認識の進化
    • マッチングプロセス
    • AI音声認識でできること
      • 音声のみによる指示
      • 会話
      • 聞き分け
      • 書き起こし
  • AI音声認識のメリット
    • 業務効率の向上
    • 入力等のミス軽減
  • AI音声認識のサービス事例
    • コールセンター
    • 議事録作成
    • 医療
    • 翻訳
  • AI音声認識の課題
    • 方言やスラングの認識
    • 複数人数による音声
  • まとめ
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コールセンターの効率化に役立つ音声認識とは?音声認識システム導入のメリットなど紹介

コールセンターの業務効率化に役立つ音声認識システムとは、どのようなものなのでしょうか。

この記事では、自社のコールセンターの業務効率化を目指している担当者に向けて、音声認識システムと業務効率化の関係性について解説します。

システムを導入するメリットとともに、サービスを選定する際のポイントにも触れるため、ぜひ参考にしてください。

 

  • 音声認識システムとは?
  • コールセンターの抱える問題を解決するために音声認識システムの導入が進んでいる
  • コールセンターが抱えている問題
    • 人手不足に悩んでいる
    • ユーザーから高いサービスを求められるようになった
    • データの蓄積・分析が求められるようになった
  • コールセンターに音声認識システムを導入するメリット(現状、できること)
    • コールセンターの自動化に役立つ
    • VOCの蓄積、分析に役立つ
    • クレーム対応の効率化がはかれる
    • 応対品質の向上が期待できる
    • 対応履歴入力の工数が削減でき、1件にかかる処理時間を短縮できる
      • 対応履歴入力のミス削減にも役立つ
    • オペレーターのアシスタント的役割ができる
      • 新人~ベテランまでのオペレーターが一定水準で回答ができる
      • オペレーターの育成にもつながる
  • コールセンターに音声認識システムを導入する際の注意点(現状の課題)
    • 信頼性が疑問視されることがある
    • 導入コストが高い
    • ノイズが少ない環境や高品質マイクを準備する必要がある
  • コールセンターでの音声認識システムの活用事例
    • ソニーネットワークコミュニケーションズ社の事例
    • トランス・コスモス社の事例
  • コールセンターへの音声認識システムの導入、サービス選定時のポイント
    • 導入時~導入後のコストに着目して選ぶ
    • 認識の精度に着目して選ぶ
    • データ管理の安全性に着目して選ぶ
    • データ分析の支援サービスがあるかに着目して選ぶ
  • まとめ
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顧客ロイヤルティ爆上がり!?NPSアンケートのフリーテキスト活用のスゝメ

こんにちは、レトリバ営業の板谷です。そして釣りっぽいタイトルでスミマセン。

先日「NPS向上のためのテキスト活用」というテーマのウェビナーをして以来、
大変ありがたいことにご相談案件が増えて喜んでいたのですが、
毎回同じ説明するのは面倒なのでそこまで求めていただけるのであればいっそブログにしてより多くの方に見てもらおうと思い、久しぶりに筆を執ります。

  • NPSとは?
  • NPS実施上のよく聞く問題と原因
  • 解決のヒントはテキストにあり?
  • テキストを数え上げる方法
  • 分析AI「YOSHINA」のご紹介
  • 最後に
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自然言語処理(NLP)とは?ビジネスでどのように使われているかなど基本から解説

自然言語処理(NLP)とは、AIの主要な研究領域のことです。

例えば、自動翻訳やコールセンターシステム、音声対話システムなどに用いられています。

この記事では、自然言語処理とは何なのか、詳しい仕組みやビジネスにおいてどのように活用すればよいのかなどについて解説します。自然言語処理の全体像を把握し、理解を深めるための参考にしてください。

 

  • 自然言語処理とは
    • 自然言語処理を行う目的は何か
    • 自然言語の特徴とコンピューター言語との違い
    • 【参考】自然言語とコンピューター言語の種類
  • 自然言語処理はどのような場面で活用されているか
    • 自動翻訳
    • チャットボットや、音声対話システム
    • テキストマイニング
    • 検索エンジン
    • かな文字変換予測
  • 自然言語処理の仕組み・流れ
    • 1.事前準備
      • 1-1 辞書(機械可読目録)の準備
      • 1-2 コーパスの準備
    • 2.解析
      • 2-1 形態素解析
      • 2-2 構文解析
      • 2-3 意味解析
      • 2-4 文脈解析
    • 3.知識獲得
    • 4.情報抽出
  • 自然言語のデータにタグ付けする方法
    • 意味的アノテーション
    • 言語的アノテーション
  • 自然言語処理で実現できること
    • 固有表現抽出
    • 述語項構造解析
    • 照応省略解析
    • 感情推定・評判分析
    • 語義曖昧性解消
    • 含意関係認識
    • DRS(談話表示構造)
  • 自然言語処理の今後の展望
  • まとめ

 

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事例紹介:朝日新聞社様「新聞記事データ活用イメージ」のご紹介

こんにちは。レトリバ広報担当の市原です。

 

今回は分析AI「YOSHINA」による朝日新聞社様の新聞記事データの活用イメージをご紹介します。

 

朝日新聞社様との共同研究の中で、朝日新聞の記事データを1年分お借りし、YOSHINAで分析をしてみました。

そこから、YOSHINAに朝日新聞の記事データを登録し、過去の記事を分析・活用することにより、メディアの記者、編集者の方の新たな記事作成に役立たせることが出来ると考えました。

 

 こちらは朝日新聞社様との共同研究結果です。

  • 記事データの活用シーン設定
    • YOSHINA活用シーン
    • ​YOSHINA活用フロー
  • 記事データをYOSHINAで うまく分析・分類できるか確認する
    • 全数分析で傾向をつかむ
    • カテゴリを「コロナ」に絞って傾向をつかむ
    •  「コロナ」⇒「休」に絞る
  • 記事の発掘 ①コロナ⇒布マスクから連想してみた
    • 「マスク」に絞る
    •  連想「コロナ」⇒「マスク」⇒「布マスク」
    • 布マスクから連想して記事を発掘する
  • 記事の発見 ②コロナ⇒「アマビエ」の企画を探す​
    • 「コロナ」⇒「アマビエ」
    • アマビエ企画のネタ記事を見つける
  •  まとめ
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