2024年06月03日配信
A社の課題
多くのユーザーを抱える商品やサービスをもつ企業には、メール、電話、SNSなどを通じて様々な問い合わせや意見、評価の声が寄せられます。こうした声の活用は、ますます重要視されてきています。
ゲームソフトウェア業のA社の場合、ゲームのエラーへの指摘であれば迅速な対処が求められ、ゲームの機能などに関する意見であれば改良や次の新商品開発に活かすなど、求められる対応は多岐に渡ります。類似の問い合わせへの回答がオペレーターによってまちまちにならないよう、応対品質を揃える取り組みなども欠かせません。
しかし実際には、問い合わせの内容ごとの振り分けや応対履歴の共有などは、非常に負担が大きく、なかなか進まないのが実状です。
KIBIT導入の効果
AI「KIBIT」は独自のベクトル化技術で、収集した顧客の声データから各データの「概念」を見抜き、それらの類似性を基に自動でクラスターに分けます。出力画面ではクラスターごとの特徴を把握しやすくなっており、次の対応策の検討につながります。声の分類マップや属性データのグラフ化などビジュアル化されたデータからは、小さな声も全体の傾向も把握しやすく、対応策の立案に大いに役立ちます。
「顧客の声(VOC:Voice of Customer)」は、コールセンターやアンケート、SNSなど、手段も内容も多様化する一方です。日ごろの対応を適切かつ迅速に行うのはもちろん、サービス改善につながる声を発見して活かすことが、ユーザーの満足度向上や商品改善・新商品開発へつながっていきます。