顧客の声分析サービス：AIを活用した業務効率化サービス RinzaTalk
サービス改善や新たなサービスのアイディアを得るために顧客の声として収集したデータを分析したい
そんなとき、こんな課題はございませんか？
-
膨大なデータを分析する時間、ノウハウがない
-
溜まっているデータを活用することができていない
-
第三者にデータを見てもらい新しい視点を見つけたい
企業における年末調整は、ほとんどの従業員が対象となるため、法改正対応や扶養家族の属性変更など、人事部門への問い合わせが多数発生し、担当部門の対応負荷が増加しています。
「RinzaTalk 顧客の声分析サービス」は、お客さまに代わって蓄積したデータを分析し結果を可視化して提供！
コールセンターに寄せられる声やアンケートで収集した顧客の声をテキストマイニング（機械学習）により分類・判別し、定量的に評価、レポートをご提供します。
分類ミスや、担当者の主観が入らない分類を実施可能です。
ケーススタディ
CASE1：店舗でのお客さまアンケートと購入実績を分析することで顧客満足度を向上
【導入前の課題】
お客さまの意見を反映して、サービス改善をしたい
-
実施したお客さまアンケートのデータは大量ですべてを確認することが出来ない
-
担当者の主観が入ってしまい、お客さまのニーズを正確に読み取れない
【導入後の効果】
お客さまの意見を客観的に把握し、サービス改善に反映
-
顧客アンケートを自由記述欄を含め分析し、顧客セグメントやサービス毎のお客さまの満足度、不満度、その内容を把握
-
分析結果を元に販売のアプローチ方法を変えることで販売拡大に寄与
CASE2：お客さまからの相談内容を可視化・分類することでFAQを開示し相談業務を効率化
【導入前の課題】
何度も同じ相談に回答していて非効率であり、業務量が減らない
-
件数集計はしているが、相談内容については分析できていない
-
相談内容の分類づけを手作業で実施しているが、作業負荷が高く、人によって結果に差異が出る場合もある
【導入後の効果】
事前にFAQを準備することで相談件数が減り、業務量が低減
-
相談内容をテキストマイニングで可視化、分類し、相談内容から見える傾向や課題を抽出
-
負荷の高い相談内容の分類は、自動化の検証を実施し作業負荷を軽減
-
時期や事象によって増える問合せを事前に周知することで窓口業務の高品質化および効率化を実施
ご利用の流れ
顧客の声分析サービスは、以下のような適用ステップで提供しております。
関連リンク
＊Rinza、RinzaTarget、RinzaTalk、RinzaLabは、BIPROGY株式会社の登録商標です。
＊その他記載の会社名および商品名は、各社の商標または登録商標です。