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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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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
詳細を見る
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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