コールセンター/CRMのソリューション・サービス“さがし”にご利用下さい!

コールセンターのITさがしは、コールセンター/CRMのための、ソリューションやサービス探しをサポートします。情報収集・比較検討・導入検討にご活用下さい。「コールセンターのITさがし」について

分析ツール

コールセンターに蓄積されたテキストやデータを分析して、経営やCS向上などに有益な情報を抽出する

分析ツール / 顧客満足度の向上 / VOC活用

更新日:2017/02/22

Verintカスタマーエンゲージメント最適化ソリューション

ベリントシステムズジャパン
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対象ユーザー 小規模から大規模まで
対象規模 1~50000席
製品形態 オンプレミス・クラウド
価格情報 個別見積り
製品概要 応対の改善、要員の最適化、プロセスの改善を実現するVerintのカスタマーエンゲージメント最適化ソリューション。

会話音声分析(SA)、テキスト分析(TA)、エンタープライズフィードバック管理(EFM)等の多彩な機能で「顧客の声」を多角的に収集・分析し、顧客満足度の向上、企業戦略の策定に有効な情報を提供する。さらにVerintワークフォース最適化の製品モジュール、CR(通話録音)、QM(応対品質評価)、WFM(ワークフォースマネジメント)、デスクトップ&業務プロセス分析(DPA)などのアプリケーションと共に総合ソリューションとして活用することで、さらにエージェント品質向上、エージェントとバックオフィスの業務効率化、要員最適化が可能。企業全体の品質向上と生産性向上など、企業の課題解決と顧客第一主義を実現させる。
 

品質向上から企業戦略まで お客様の声を活用する総合的VOCソリューション

Impact 360 VOC分析ソリューション ベリントシステムズジャパン
ベリントシステムズのImpact 360 VOC分析ソリューションは、電話からソーシャルメディアまで、多様化するコンタクトチャネルから入るお客様の声を自動分析して、企業戦略に有効な情報を提供する。

 例えば、コンタクトセンターで録音された通話を企業は有効に活用できているか? ソーシャルメディアで企業についてどのようなことが囁かれているか把握できているか? 重要なお客様、お得意様が企業に本当に求めていることを理解しているか?

 ベリントのVOC分析ソリューション・プラットフォームは、音声分析、テキスト分析、IVRアンケート等のアプリケーションを含み、WEB、ソーシャル・メディア、サーベイ結果および顧客対話内容をそれぞれ個別に分析するのみならず、それらを統合分析する機能をも備えている。そのため、コンタクトセンターの応対録音、マーケティング部門のサーベイ結果など、複数のチャネルを分析することによって総体的な市場の反応を捉えたり、特定顧客の複数チャネルにわたるフィードバックを一貫分析することによって顧客体験の向上に役立てるといった活用が可能だ。

Speech Analytics音声分析では通話の内容全体を自動的にテキスト化、マイニングする
Speech Analytics音声分析では通話の内容全体を自動的にテキスト化、マイニングする

 Impact360による総合的なVOC活用は以下のような成果を実現する。

顧客満足度の向上。顧客離れ回避と購買促進
フィードバック収集と分析結果共有の仕組みの部門を越えた標準化
各種ビジネス指標に対する統合的な分析とレポートの作成
フィードバックの迅速な提供による、品質の向上、業務効率の改善、イノベーションの加速
正しい目標設定を可能にし、各種投資のROIを向上

Impact 360 Speech Analytics 音声分析

顧客との会話録音を分析する。録音されたコンタクトセンターの会話は、顧客からの価値あるフィードバックの宝の山である。これまで活用できなかったこの資産を、音声認識技術でテキスト化することにより分析処理可能とした。膨大な数の通話の内容全体をマイニングし、その中で交わされている重要な情報や感情を瞬時に抽出することができる。単純なキーワード検索だけでなく通話群の内容解析や根本原因の分析機能も備え、企業が戦略策定、業務改善、品質向上のために行うべき施策を明らかにする。また、顧客に起きている事象や動向における変化を自動的に検知することも可能。

Impact 360 Text Analytics テキスト分析

メール、ソーシャル・メディアなどテキストベースの情報を情報ソースとした顧客体験管理(CEM)ソリューション。顧客の経験からの感想評価の抽出、顧客満足や企業に対する愛着度を向上させる主要因の究明などを自動化し、顧客が企業に求めているもの、顧客の期待に応えるための施策を明らかにする。

Impact 360 顧客フィードバック

IVRによりコンタクトセンター応対後のアンケートを収集する。最終的な「品質」は顧客がそのサービスをどう評価したかで決まるものであり、企業が判断できるものではない。応対終了直後にリアルタイムに顧客の評価を自動収集することにより、全数調査レベルの顧客の観点による評価統計の入手とその原因となる応対の特定が可能となる。

Impact 360 エンタープライズフィードバック管理

顧客DBから取得した対象顧客へのサーベイ配信と収集、統計管理を自動化する。年齢層別、性別、顧客価値別、潜在顧客のみ、といった顧客の区分別のVOC収集を可能にし、不特定多数だけではなく目的に沿った対象顧客層の動向や反応の把握を可能にする。

お問い合わせ先
ベリントシステムズジャパン株式会社
TEL:03-6261-0970
E-mail:al_japansales@verint.com
URL:http://www.verint.co.jp

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分析ツール / VOC活用 / AI(人工知能)

更新日:2022/03/22

「仕事のAI」RICOH ニーズ分析サービス Basic

リコージャパン
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対象ユーザー VOC分析のご担当者、新たにVOC活用を検討されている企業
対象規模 企業規模問わず
製品形態 クラウド
価格情報  月額80,000円/1契約・月額従量料金100円/5件
製品概要 企業に日々寄せられる「お客様の声」。VOC(Voice of Customer)とも呼ばれ、マーケティングや商品企画への活用が期待されています。しかし、現実のVOC利用ではデータの整理段階でのつまずきも多く、スムーズな活用はむずかしいもの。「RICOH ニーズ分析サービス Basic」は、リコーコンタクトセンターのノウハウが詰まった独自のAIを使い、チューニング無しでVOC分析をはじめられるサービスです。また食品業の品質問題の早期発見に特化した「RICOH 品質分析サービス Standard for 食品業」もご用意しています。
 
  • 製品紹介

30年間の研究が結実したAIソリューション
VOCの活動の基盤「分析・分類」を安価に支援

仕事のAI

リコージャパン

第3次AIブームとスマホの普及によって、言語処理や画像認識を活用したサービスは定着した。しかし、エンタープライズ領域、とくにコンタクトセンター分野においては、高い付加価値を安価に実現できるサービスは少ない。リコーは2021年7月、AI自然言語処理型のデータ活用システム「仕事のAI」をリリースした。同社が独自開発した自然言語処理によってVOCを解析し、製品開発から危機管理まで幅広い用途で活用を促す。

 コンタクトセンターは、単なる顧客対応だけでなく「顧客の声(VOC)の活用と関連部署への共有」もミッションとして担っている。しかし、現場は日々の応対に追われ、多くの企業が蓄積したVOCを十分に活かしきれていない。また、多くの企業はコンタクトセンター以外の組織でも事業活動を通じて得た膨大な情報(文書・映像・画像・音声など)を所有しているが、各部署によってドキュメントの管理方法が異なるため、活用はおろか共有すらできていないケースがほとんどだ。OAソリューション大手のリコーは、これらの課題に対し、ドキュメント管理システム開発・販売で培った技術とノウハウで応える。

 「文書管理ソリューションの開発に長く携わってきたノウハウと、独自開発したAIをベースに、お客様からの問い合わせや対応履歴を分析、活用できるサービスを提供したい」と、リコー デジタル戦略部 基盤開発統括センターの鈴木剛氏は強調する。

 同社は昨年、「仕事のAI」シリーズをリリース。その第1弾である「品質分析サービス」は食品業界の品質管理を想定したサービスだったが、他業種のCS部門での利活用も視野に入れ、ニーズ分析に特化したソリューションとして、2022年1月に「ニーズ分析サービス」をリリースした。

 同サービスは、リコーがこれまで培ってきた自動要約生成・情報抽出・自然言語生成などの自然言語処理技術によって、ドキュメントの内容を的確に把握する機能を提供する。その大きな特徴は図1の通りだ。リコージャパンDDX事業センター事業統括室 販売計画グループの佐藤 慎一郎氏は、「使いやすさに加え、売上拡大といった“攻めの分析”と、品質問題の把握による危機管理の徹底という“守りの分析”の両面で貢献できるサービス」と強調する。

図1 仕事のAI お客様の声(VOC)シリーズの特徴

図1 仕事のAI お客様の声(VOC)シリーズの特徴

リコー独自の言語処理技術 ニーズ分析でVOCを戦略的に活用

 「仕事のAI」で活用されている主なテクノロジーが、自然言語処理技術だ。佐藤氏は、「(リコーは)30年ほど前から自然言語処理技術の研究を進め、デジタル技術開発センターには200名ほどのAI開発者を抱えています。『仕事のAI』は、そのノウハウを詰め込んだ新しいサービスです」と説明する。具体的には、さまざまな形で蓄積されている文書・映像・音声などの情報を分類、分析する機能を提供する(図2)。これまでの文書集計に加え、個々の文・単語に基づいて言語処理が可能だ。

図2 新たな価値の創造への貢献

図2 新たな価値の創造への貢献

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 リコーは2018年、構成の異なる複数の文書の内容を比較し、文や段落を自動的に対応させて重複や差異を明確にできるAI自然言語処理技術「ディープアライメント」を開発した。仕事のAIはこの技術を採用することで、複数の文書の分類・要約・レコメンド・動向把握が可能となっている。

AI言語処理で文脈を正確に把握 企業の知識創造を支援

 昨年リリースした「品質分析サービス」が品質問題を抜け漏れなく把握するための「守りの分析」であるのに対して、「ニーズ分析サービス」を企業のVOCの戦略的活用に活かすための「攻めの分析」と位置づけている。分類・分析されたナレッジデータは、顧客満足度向上のための具体的な改善策の策定のほか、商談内容の提案による営業支援などのさまざまなビジネスシーンで活用できる。

 具体的には、VOCを「お褒め・励まし」「要望・提案」「照会・相談」「ご指摘・クレーム」の4種類へ分類する「問い合わせ分類AI」のほか、「理想・希望」「困りごと」「提案・ヒント」「その他」の4種類へ分類する「ニーズ分類AI」によって、膨大なデータからユーザーの要望や提案を抽出し、戦略的なマーケティング活動への活用が可能だ。

 特筆すべきは、ユーザーの真意を判断するための文脈認識技術だ。“美味しいハンバーグ”という好意的な単語でも、前後の表現をみると文章ごとに真意は異なる(図3)。リコーのAI言語処理技術は、ユーザーの真意に基づく文脈処理技術を有しており、ユーザーからの問い合わせ内容を適切に分析・分類できる。

図3 問い合わせ分類AIの例

図3 問い合わせ分類AIの例

 ニーズ分析サービスの導入における初期費用は10万円程度で、以降は月額費用8万円、5件100円の従量課金制となる。鈴木氏が「中堅中小企業のDXに貢献したい」と強調するように、かなりリーズナブルな価格設定といえる。

 リコーの強みは、複合機の開発・販売で培ったエッジデバイスに関する「技術力」と、クライアントの課題を解決する「価値提供力」にある。AIソリューション開発・提供においても、その強みを生かした“地に足がついた提案”は大きなアドバンテージとなりそうだ。

 また、パッケージ提供のほか、「“お客様に寄り添った個別開発”を進めていく覚悟」もあるという。リコージャパンに相談してみてはいかがだろう。

お問い合わせ先

リコージャパン株式会社
仕事のAIお問合せ窓口
E-mail:zjc_shigoto-ai@jp.ricoh.com

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分析ツール / 顧客満足度の向上 / VOC活用

更新日:2020/11/12

見える化エンジン

プラスアルファ・コンサルティング
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対象ユーザー コンタクトセンター、マーケティング部、経営企画部
対象規模 企業規模問わず
製品形態 クラウド
価格情報 個別見積もり
製品概要 プラスアルファ・コンサルティングのクラウド型テキストマイニング「見える化エンジン」は多彩な分析機能を搭載し、コールログ、SNS、レビュー、アンケートなど多様な情報を多角的に分析。ポータルを通じ、情報活用部門で"活かせる"データを届けることで、VOC活動の効果を最大化できる。「顧客体験フィードバック」により、組織創造力を引き出し、全社レベルでの情報活用を実現する。
 
  • 製品紹介

多様な顧客の声を多角的に分析し顧客体験を知る
「顧客体験フィードバック」で情報活用部門の活動支援

クラウド型テキストマイニング「見える化エンジン」

プラスアルファ・コンサルティング

顧客体験を理解して経営・マーケティング戦略に活かす──。プラスアルファ・コンサルティングのクラウド型テキストマイニング「見える化エンジン」は多彩な分析機能を搭載し、コールログ、SNS、レビュー、アンケートなど多様な情報を多角的に分析。ポータルを通じ、情報活用部門で“活かせる”データを届けることで、顧客の声活用の効果を最大化できる。

 「経営に情報発信したい、顧客の声を全社で活用したい、という相談の増加に伴い、VOC活動も進化しています」と、同社執行役員 見える化エンジン事業部 事業部長の五十嵐智洋氏は指摘する。同社の「見える化エンジン」は、1600社もの導入で国内シェアNo.1の実績を誇る。その豊富な経験から、VOC活用トレンドを、(1)コールリーズン分析、(2)入電削減、(3)社内報告など定型業務の効率化、(4)CS向上、(5)リスクモニタリング、(6)商品・サービスの改善提案、(7)販促施策・キャンペーンのアイデア創出──の7つに分類。とくに近年は、(4)以降の他部門貢献型の取り組みが増えているという。

情報活用部門との連携が成功のカギ

 同社は「顧客体験フィードバック」による企業創造力の強化を提唱。企業が消費者に届けようとしている顧客体験価値と実際の顧客体験にはギャップがある。そのギャップ把握が顧客体験を見える化することであり、その情報を社内に環流することで、経営・マーケティング戦略などに活かす。企業創造力を高め、全社レベルでの情報活用を実現することが「見える化エンジン」の真価だ(図1)。

図1 「顧客体験フィードバック」でギャップを知る

図1 「顧客体験フィードバック」でギャップを知る

 ポイントは業務や部門に最適化できるダッシュボード「気づきポータル機能」だ。係り受けランキングや話題構成マップ、時系列での話題推移、センチメント、反響分析によるカスタマージャーニーや感情の変化など、30種におよぶ多彩な分析機能の結果を情報活用部門が利用しやすい形で“見える化”する。

 五十嵐氏は「情報活用部門が期待するのは、品質評価だけではない体験評価。顧客とのギャップを把握しながら、新たなアイデアの創出、取り組み効果の検証、商品・サービスの改善点の抽出、リスクモニタリングを行い、各部門が素早く見れるようにポータルで提供する。全社的なギャップ把握を行いながら、CX向上の打ち手を創造していく顧客体験フィードバックこそが企業の差別化を高める成功のカギ」と話す。

 対象チャネルはコールログの他、メール、チャット、SNS、レビュー(クチコミ)、アンケート、営業日報など多種多様。チャネルごとの分析結果を同じ条件でアウトプットすることやデータソース間におけるギャップ把握も可能だ。コールセンターには届かない潜在的なニーズをSNSから発見できる可能性もある。

図2 ポータルを通じ全社・職能・個人視点で情報環流

図2 ポータルを通じ全社・職能・個人視点で情報環流

ポータルで顧客体験フィードバック文化を醸成

 社内の声を届けるポータル展開の仕組みづくりには分析の切り口や見せ方のデータ活用コンサルティングが心強い。五十嵐氏は「顧客体験フィードバックは費用対効果が見えにくい取り組みですが、仕組みが加わって、顧客の声活用が業務や会議に組み込まれ、文化として根付く本質的価値がある」と強調。事実、経営陣も含めて全社に新鮮な声を環流し、仕組み化している先進的な導入企業は数多いと自信を見せる。

お問い合わせ先

株式会社プラスアルファ・コンサルティング
見える化エンジン事業部
TEL:03-6432-4016
URL:http://www.pa-consul.co.jp/

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FAQシステム / 分析ツール / AI(人工知能)

更新日:2018/11/15

課題解決型AIソリューション

レトリバ
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対象ユーザー コンタクトセンターの対話データ活用を検討している企業
対象規模 -
製品形態 オンプレミス
価格情報 個別見積り
製品概要 コンタクトセンターの対話データは膨大で構造化されていないため、属人的に処理されていることが多い。
AIを活用することで対話データを有効に活用し、コンタクトセンターの課題解決を支援する。

・通話中の回答支援から通話後の後処理支援まで、ワンストップでの応対支援ソリューション「Talk Coordinator」
・データ分析担当者のコール分析を支援するお客さまの声分析ソリューション「VoC Analyzer」

レトリバのAIソリューションの活用により、コンタクトセンターで働くヒトが生み出す価値を最大化できる。
 

コールセンター『AI化』成功に向け
技術・ノウハウをワンストップで提供

課題解決型AIソリューション

レトリバ

自然言語処理、機械学習、深層学習などのAI技術をコールセンター向けに特化して開発・提供するレトリバ。今回、音声認識エンジンを独自開発し、対話データのインプットから分析データのアウトプットまで、ワンストップで提供できるようになった。さらに、コールセンターに無理なくAIを導入していくためのロードマップを描き、ワンストップで支援。技術力のみならず、運用現場で培ったノウハウもあわせて、『AI化』成功に向けたオールラウンドのサポートを実践する。

河原 一哉 氏

株式会社レトリバ
代表取締役社長
河原 一哉 氏

 「我々は人を支援するAI(人工知能)を作りたいと考えています。技術は、人の役に立って初めて価値が生まれます。“お客様の課題を解決する”ことにフォーカスし、お客様のニーズを踏まえた製品開発や技術開発を通じて、価値を生み出していきます」と、レトリバ代表取締役社長の河原一哉氏は強調する。

 レトリバは、自然言語処理などの高い技術力で評価されるPreferred Infrastructure社から2016年にスピンアウトして誕生したAIベンチャーだ。経営理念を『お客様の課題を解決する』『最先端の技術に挑戦する』『人への投資を惜しまない』とし、「企業の課題やニーズに応じて最適な製品や技術を組み合わせて提供する」「製品に運用(ヒト)をあわせるのではなく、運用(ヒト)にあわせた製品や技術を提供する」「長く使ってもらえることを念頭に、常に現場の声に耳を傾けつつ、最先端技術の実用化に挑戦し続ける」ことをポリシーとして掲げている。

 得意な技術分野は、自然言語処理、機械学習、深層学習の3つ。これら技術を組み合わせて、さまざまな日本語処理関連のAI技術を開発。さらにコールセンターに特化した機能(製品)群を揃えて、ソリューションとして提供している。

 「設立当初、我々の自然言語処理技術が活かせ、AIが支援することで人が働きやすくなり、AIに関心を持っている領域はどこかを検討しました。その中で言語資源が大量に集まるコールセンターであれば、データ活用やオペレータ支援などでお手伝いでき、喜んでいただけるのではないかと考えました。以来、この領域に特化しています」(河原氏)

沿革

AI活用の精度向上を目的に 音声認識エンジンを独自開発

 同社は「ワンストップ・ソリューション」を強く意識している。

 具体的には、オペレータ支援、スーパーバイザー(SV)支援、データ分析の各機能を入り口から出口まで全方位的に提供。例えば、オペレータ支援では、オペレータと顧客の会話を音声認識でテキスト化、顧客の要望や質問を自動判定したうえで適切な回答候補を提示する。終話後にはコールリーズンを自動分類し、会話内容の重要なやり取りをホットボイス(VoC)として抽出する。一方、SV支援では顧客とオペレータの会話をモニタリングし、NGワードなどを検知した際はアラートを発報。SVは、どんな会話がなされていたかを自動要約されたテキストで確認し、適切なアドバイスをリモートで行える。データ分析では、正しく残されたコールリーズンやVoCを活用することで、より経営に活かせる知見を発見することができる(図1)。

図1 データの入口から出口までをワンストップで提供

図1 データの入口から出口までをワンストップで提供

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 「今回、音声認識エンジンも独自開発しています。複数のAIソリューションでデータをやり取りする場合、ベンダーが異なると調整が難しく精度が上がらないことがあります。自前の音声認識を活用することで、データのインプットからアウトプットまで含めて、すべて“ワンストップ”で提供できるようになりました。これでコールセンターのAI支援は、すべて当社にお任せいただけます」と、河原氏は自信を見せる。

 これだけではない。ユーザー企業がコールセンターをAI化していく際に無理なく取り組めるよう、同社は“成功のロードマップ”を描く。

 例えば、一般にAI導入では、最初に大量の学習データを用意する必要があり、これが大きな負担となっている。しかし同社の場合は、「導入検討の概念実証(PoC)の際には、必要最小限の学習データで実施し、そこで成果が出れば一部のオペレータにパイロット運用してもらいながらより業務にフィットするようチューニングします。このプロセスにおいて対話データやオペレータの行動履歴などの情報を取得します。実運用に至る段階で既に学習データが蓄積されているため、実運用に反映しつつ、次フェーズのPoCにスムーズに移行できます。ソリューション全体でロードマップを組んでおり、どんな順番で導入すれば全体が上手くいくか念頭に置いて設計しています」と、河原氏は説明する(図2)。

図2 レトリバが推奨するAI導入成功のロードマップ

図2 レトリバが推奨するAI導入成功のロードマップ

ユーザー企業と二人三脚 現場視点でソリューション開発

 同社のもう1つの大きな特徴は、現場に立脚した製品開発だ。ソリューションレビューで詳しく紹介する『Talk Coordinator』は好例。導入事例で取り上げるスカパー・カスタマーリレーションズとまさに二人三脚で開発したソリューションだ。

 「製品開発には操作性を最も重視しています。そこで、お客様の現場に入り、オペレータやSVに直接ヒアリングしながら開発しています。とくにオペレータのUIは、使い勝手が良くないと対話に集中できずにストレスとなります。どうすれば使いやすいか、1つ1つ確認しながらお客様と一緒に検討して開発しました。お客様の課題を解決したい、現場のニーズを実現したいという当社理念を体現できました」と河原氏。

 レトリバのAIソリューションは、難しい技術をいかに簡単に使えるか、ユーザー企業側で容易にチューニングできるかを意識しながら開発。“人を支援するAI”の実現に向けて、ユーザー企業との二人三脚を続けている。

お問い合わせ先

株式会社レトリバ
営業技術部
E-mail:pr@retrieva.jp
URL:https://retrieva.jp/

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分析ツール / 業務の効率化 / AI(人工知能)

更新日:2022/04/15

sAI VoiceAnalyzer

サイシード
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対象ユーザー コールセンター、カスタマーサポート
対象規模 企業規模問わず
製品形態 クラウド
価格情報 個別見積
製品概要 sAIVoiceAnalyzerは問い合わせの音声データを分析し、コールセンターの課題を特定するAI搭載型の音声分析システム。音声分析によりコールセンターの業務効率化を促進する。通話内容のテキスト化を行い、問い合わせの主な質問を抽出し、問い合わせ内容の見える化を行う。コールセンターの業務効率化を図るための要因分析を行い、FAQシステムの強化等の打ち手のコンサルティングを行う。
 
  • 製品紹介

コールセンターの課題を特定する
AI搭載型の音声分析システム

sAI VoiceAnalyzer

サイシード

 「sAI VoiceAnalyzer」は、問い合わせの音声データを分析し、コールセンターの課題を特定するAI搭載型の音声分析システムだ。

 従来、コールセンターにはコールの音声データという顧客生の声が眠っているデータが蓄積されていたが、特に活用できていない企業がほとんどだった。その情報資産から要約を抽出し、クラスタ分析にかけることでデータを活用し、示唆を出すことを可能にしたのがsAI VoiceAnalyzerだ。

AI搭載音声書き起こしシステム

 コールの音声データ分析には従来のサービスだと莫大な労力とコストがかかっていたが、サイシードのAIチャットボットやFAQシステム運用で培ってきた技術を活用することで、低コストでコール音声分析を行うことが可能になり、チャットボットやFAQシステムだけでは得られない、問い合わせ対応における根本課題を発見することができる。

 データに基づいた現状把握を行い、コールセンターのDXを推進する打ち手・施策を検討することができる。

コールログ分析の手順

お問い合わせ先

サイシード
AI事業部
TEL:03-6871-8691
URL:https://saichat.jp/

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