• パナソニック株式会社

    社内にある膨大な文書データを解析し、

    ナレッジ抽出や優先順位付けに活用

    社内の膨大な文書データの分析に、インサイトテックの文章解析サービス「アイタス」を利用しました。文書データ全体のボリュームの把握と可視化が可能に。さらに文書データの優先順位を付けることが可能となり、スピーディにナレッジ抽出を行うことができました。これまで利用していた従来のテキストマイニングとは一線を画す、「課題解決の決め手に繋がる」文章解析サービスだと感じています。

     

     

    株式会社 TOKAIコミュニケーションズ

    乗り換え要因をアイタス活用により特定、

    乗り換え防止策の立案へ

    自社から他社への乗り換えが課題となっていたため、アイタスを活用し、乗り換えに繋がる要因分析を実施しました。

    結果として、効率の良い乗り換え抑止のリテンション活動に繋げていくことができました。

  • 導入事例

    事例① 自動車メーカー

    コールセンターログからフレーズを抽出・課題を可視化

    お客さま目線を取入れた乗車説明書の作成に活用

    課題

    お客さまに分かりやすい乗車説明書の作成にあたり、お客さまの声から解説ニーズを抽出したいとログの活用をご検討されるも、ログ数が膨大だったため目視での確認・精査や Excelでの抽出では対応しきれない状態であった。

     

    成果

    ・アイタスにコールセンターログデータを投入し内容を解析。どのような単語がどのような文脈の中で発されているのかが分かるレベルに分解した上で、類似のフレーズをグルーピングし、どのような声が多いのかを定量的に可視化。

    ・[iPhone]と[スマートフォン]、[USB端子]と[HDMI端子]等が類似の文脈で使用されていることを独自の辞書設定なしに判別出来たことで、課題特定に必要な単位でデータのグルーピングに成功。

    ・お客さまの声を定量的に優先順位付けできたことで、効率的にお客さまの目線を取入れた乗車説明書作成に繋がった。

     

     

    事例② 証券会社

    コールセンターログから頻出質問フレーズを特定
    CS業務高度化・チャットボット整備に活用

    課題

    お客さまからの単純な質問をチャットボットでの回答に寄せCS部門の業務を高度化することを検討していたが、どのようなフレーズでお客さまが質問を打つのかグルーピング・分類設計が出来ず、チャットボットの精度が思うように上がらない状態にあった。

     

    成果

    ・アイタスにコールセンターログデータを投入し内容を解析。
    ・コールセンターログから“質問部” に該当するフレーズのみを抽出した上で類似のフレーズをグルーピングし、どの対象(主語)に対してどのような質問が多く出てくるのか(述語)を可視化。
    ・チャットボット設計の最適化に有用な形でフレーズをとりまとめることに成功。
    ・同時に優先的に改善しなくてはならない課題も明らかになり、経営報告の場で迅速な施策検討の指示が出される等各種サービスの品質向上に繋がった。

     

    事例③ 保険会社

    通話記録の自動分類モデルを構築

    オペレーターの業務効率化を実現

    課題

    コールセンターのオペレーターは、お客さまとの通話記録(録音)を数百にわたるカテゴリから選択し分類することが求められていたが、分類数が多すぎることからすべてのカテゴリへの習熟度が求められると共に、選択肢に行きつくまでの時間が業務負荷を高めている状態にあった。

     

    成果

    ・過去の分類実績を教師データとして、新たに寄せられるお客さまの声を、通話が終わったタイミングで自動分類するモデルの構築に成功。

    ・分類作業が効率化されたことにより、オペレーターはお客さまに向き合う業務に集中することが出来るようになったと同時に、オペレーターの習熟度に左右されない分類の平準化に寄与した。