Service
サービス紹介
Our Value
提供価値
生成AIで顧客の声を自動解析し、
ビジネスデータへ変革する
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問い合わせの自動化
顧客からの頻繁な問い合わせや疑問点を特定し、FAQや自動応答システムを通じて効率的に対応する
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顧客体験の向上
顧客の意見を積極的に反映することで、顧客満足度を高め、ロイヤリティを構築する
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新規ビジネス創出
顧客の声から市場のトレンドや変化を読み取り、新しい製品やサービスの開発に役立てる
Solution
ソリューション
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01
コールデータの書き起こし
コールセンターへの電話による音声データをもとにVOC分析を行います。問い合わせ内容を要約し、カテゴライズや通話時間などによる分析を通して問い合わせの傾向を把握します。
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02
問合せデータの分析
顧客の傾向やニーズを把握し、サービス向上や新商品開発に活用します。また、解析結果から具体的な施策を導き出し、顧客満足度の向上と売上増加を目指します。
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03
インサイトの解析
顧客の声や行動を分析し、ビジネス上の意思決定を支援します。収集されたデータから傾向やパターンを抽出し、戦略の改善や消費者に対するより効果的なアプローチを生み出します。
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04
顧客対応のオートメーション化
自動化されたシステムやプロセスを導入して、顧客とのコミュニケーションやサポートを効率化します。自動応答やチャットボットなどの技術を活用し、問い合わせの処理や情報提供を迅速に行います。
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05
新規ビジネスのご提案
顧客の声を活用し、ニーズや要望に合わせたサービスや製品の開発など市場のニーズにマッチした新たなビジネス機会を創出します。
Case
よくある事例
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旅行会社
コールパターン分析で顧客満足度向上を目指す施策
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ある旅行会社は顧客からのコールを減らしつつ、電話で予約したい顧客に対して満足度の高い対応を目指していた。コールデータの解析が困難だったため、LLMを活用して「web予約希望者」と「電話予約希望者」を文脈から判別。さらにコールの解決状況を仕分けし、解決できなかった原因をリストアップ。これに基づき、効果を予測し優先順位を付けた施策を実行することで、顧客満足度向上と効率化を図った。
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鉄道会社
FAQリプレイス時、ユーザーの知りたいQAがわからない
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FAQシステムのリプレイス時、ユーザーの知りたいQAが不明だったため、コールセンターの音声データを分析。抽出した質問内容から、ユーザーが求める情報を特定し、400件のQAを追加した。新しいFAQシステム導入後、利用数は3倍に増加し、ユーザーの自己解決率も向上。これにより、コールセンターへの問い合わせ件数が減少し、全体的な顧客満足度の向上を実現した
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自治体
給付金申請の簡素化と不正防止の両立策
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自治体での給付金や防災用品提供の申請は、不正防止のため多くの記入欄や添付書類が必要で、住民から不満の声が寄せられていた。解決策として、住民情報をマスタデータとして事前登録し、入力補助をつけることで不必要な二重入力をなくし、住民の負担を軽減。また、申請から審査完了までのスピードを短縮し、事務作業の効率化と住民満足度の向上を実現した。