好評いただいたウェビナーの動画をYouTube公開しました!

 

こんにちは。 レトリバ広報担当の市原です。

 

多くの方にご参加いただき、好評いただいた過去のウェビナーの動画を、このたびYouTubeに公開しました!

 

  • Excelでカンタン計算!分析ツールの費用対効果を示す方法
  • テキスト分析を使ったFAQ作成の事例紹介

 

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ウェビナー「BPO事業の売上UP/コストDOWNにつながるテキスト分析の活用事例紹介」を開催しました!

こんにちは。 レトリバ広報担当の市原です。

 

ウェビナー「BPO事業の売上UP/コストDOWNにつながるテキスト分析の活用事例紹介」を5月27日に開催しました!

製品企画部 プロジェクトマネージャー 板谷よりお話させていただきました。 

 

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テキストマイニングの基礎知識|3つの手法から活用例までわかりやすく解説

テキストマイニングとは、テキストデータを活用し、情報を抽出することを指します。社内のデータを活用して、テキストマイニングを行いたいと考えている担当者も多いでしょう。この記事では、テキストマイニングとは何なのか、目的や種類、代表的な手法などについて詳しく解説します。導入を検討している場合は、ぜひ参考にしてください。

 

  • テキストマイニングとは?
  • テキストマイニングの目的
  • テキストマイニングの種類
    • 探索的データ解析
    • 文書分類
      • 教師あり文書分類
      • 教師なし文書分類
  • テキストマイニングの代表的な手法
    • センチメント分析
    • 対応(コレスポンデンス)分析
    • 主成分分析
  • テキストマイニングでできること|活用例で紹介
    • 顧客からのフィードバックを分析
    • 社内業務の改善策へ活用
    • 市場動向や需要の予測を立てる
  • テキストマイニングを活用する際の注意ポイント
  • テキストマイニングをExcelで行う方法
    • 手順
      • テキストを単語に分解する
      • 単語の集計を行う
      • ワードクラウドを作成する
    • 使用できる主な関数
      • SUM関数
      • INDEX関数
      • COUNTIF関数
  • Excel以外でテキストマイニングを行うには?|おすすめのツールを紹介
    • YOSHINA
    • Predictor
    • Talk Summarizer
  • まとめ

 

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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)

f:id:retrievasales:20210317152840p:plain
(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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