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コンタクトセンター × データ活用

「VOC(顧客の声)の活用の課題」「アウトバウンドコール最適化」など、コンタクトセンターにおけるデータ解析ソリューションをご紹介

課題1 VOC(顧客の声)の活用の課題

解決方法

VOCを業務改善に活用するには、“お客様の声”が記録されたテキストデータを収集して、調査・分析する必要があります。
データ(お客様の声)は、カスタマーサポートで記録された各種ログや問い合わせメールにはじまり、SNSなどのCGM、アンケートアウトバウンドコール最適化々な手法を用いて収集します。そして、収集されたテキストデータを、テキストマイニングで解析することで、お客様の不満やニーズ、問い合わせ頻度が高い内容を可視化します。

データ解析による効果

膨大なデータの中からお客様の満足感や不満感、疑問点を簡単に見つけて参照できる事で、業務改善や新施策につなげることができます。また、解析用の辞書に言葉を登録する必要なく意味ある言葉を抽出することが可能なので運用が簡単です。


課題2 アウトバウンドコール最適化

解決方法

過去の顧客データと架電した回数、接続時間、通話中のポジティブワードの出現回数、商品お届けの曜日などのデータから、コンタクト確率や成約確率が高いお客様の特徴をデータ解析する事で、新しい顧客のコンタクト確率や成約確率を算出します。

データ解析による効果

すべての架電対象リストに対してコンタクト確率や成約確率を基にした順位付けができ、無駄な架電を大幅に削減できることで業務効率が大幅に向上します。通常、30%前後の効率化が図れます。


課題3 FAQマネジメント

解決方法

既存のFAQコンテンツと対応履歴をテキストマイニングで解析し、問い合わせ頻度などからキーワードを見つける事で、お客様が答えを見つけやすい検索語句を発見します。
また、お客様が知りたいことをFAQコンテンツで網羅できているかを評価し、足りない項目があれば、問い合わせのキーワードから作成すべき新規項目がわかります。

データ解析による効果

検索しやすく答えがすぐ見つかるFAQサイトやIVR(音声自動応答)システムを構築でき、お客様のセルフサービスを促進するとともに顧客満足度を向上させます。また、定期的にお客様の問い合わせ内容を解析し、FAQコンテンツを正しくアップデートする事で、常に最適なFAQシステムを維持・運用できます。


課題4 回答自動レコメンド

解決方法

チャットやお問い合わせフォーム、メールの内容を自動解析し、オペレーターに推薦される回答をレコメンドします。また、緊急度の高いキーワードを設定しておくことでエスカレーションの必要がある問い合わせを判別する事ができます。

データ解析による効果

標準的な質問内容に対してレスポンスタイムの向上や回答内容の一貫性が図れる事で、応答時間が短縮され、業務効率化とロイヤリティ向上につながります。また、苦情などのお問い合わせを判別する事で適切なルーティングと素早い対応が可能になり、リスクを削減することができます。