AIによる自動分類とテキストマイニングを組み合わせたAI-VOC分析サービスを提供開始
[20/09/30]
提供元:PRTIMES
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コールセンター・バックオフィス(事務処理センター)の構築・運営を行うセコムグループの株式会社TMJ(本社:東京都新宿区、代表取締役社長:丸山 英毅、以下TMJ)は、AIによる自動分類技術と、従来からの分析手法であるテキストマイニングを組み合わせた「AI-VOC分析サービス(https://www.tmj.jp/bpm-service/voc/)」の提供を開始しました。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40416/25/resize/d40416-25-404446-0.png ]
TMJでは、CX(顧客体験)の向上に取り組む企業に向けた戦略実行の支援、及びカスタマーサポートにおける問題解決への支援として、次世代型コンタクトセンターの構築に数多く携わっています。この度、コンタクトセンター運営で長年培ってきた顧客の声を分析するノウハウを基に、膨大なデータと多様化する分析ニーズにお応えするため、CX向上に欠かせないVOC(Voice of Customer)分析をサービス化いたしました。AI技術を活用した分析手法で、より効率的な課題抽出と顧客接点強化をサポートします。
背景と概要
「お客さまの声は宝の山」。昨今、お客様の声(VOC)を活かした商品開発やサービス改善が注目されている一方、その活用に苦戦する企業も多く、膨大なテキストから「何かしらのヒントが出てくるだろう」と期待して、あてもない宝探しに暮れて道に迷う結果となるケースが散見されるのが現状です。
TMJは今回、弊社の『AI自動分類※』と『テキストマイニング』技術に加え、分析ノウハウを提供・支援するサービスを開始しました。例えば、膨大なVOCをテキスト化させたうえで「コンタクトセンターに関する課題か」「継続顧客か否か」「プラスのご意見か、マイナスのご意見か」などのジャンル別にAIが自動分類。仕分けされたVOCから傾向分析〜仮説検証を進め、VOCの真因を効率よく導き出します。また、「分析」のみに留まらず、その後の改善実行までを伴走することが可能です。
※AI自動分類『i.C.text』
AIを活用したテキスト自動分類BPOサービス。これまで人が判断して行ってきた大量のテキストデータ分類を、機会学習を施したAIが自動分類することでデータ分析の高速化を実現します。
詳細はこちら(https://www.tmj.jp/news/20180831_265/)
AI-VOC分析サービスの特長
目的達成型のAI-VOC分析
VOC分析を進めるには、どのような分析結果を見たいかという目的、それらを見つけるための適切な切り口(分類)作りが重要です。AI-VOC分析サービスでは、収集、蓄積、分類・分析による目的(ゴール)を基点とした仮説検証を行うため、いま起きている課題や改善の方向性を明確にし、効果的な施策立案を行うことが可能です。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40416/25/resize/d40416-25-716635-1.png ]
コンタクトセンターに起因するVOCを分析するためのノウハウ
膨大なVOCデータから、コンタクトセンターに起因するVOC抽出=分類化のノウハウを工程化。適正な分類を行いながら、VOCの真因(コンタクトリーズン)の可視化を実現します。
工程例
弊社の持つVOC分析事例・ベストプラクティスを提供し、クライアントの目的に沿った課題を設定。自動分類機能を用い、仮説検証に向けた分析軸の方向性をお示しします。
方向性を確認のうえ、適正な分類軸を弊社で設定していきます。
確定した分類軸に沿って、ツールによるテキストマイニングを実施。分類ごとのデータ統計から、検証に向けた対策案を提示します。(弊社でコンタクトセンター運営を受託している場合は、その実行までを担います)
導入事例 (プロトタイプサービスを提供)
地方エネルギー会社(ガス・電気の契約、閉栓開栓の受付等、50席のコンタクトセンター)
背景・課題
・ガス・電気自由化の加速に伴い、都市ガスの独占市場環境が変化し、顧客ニーズの把握が急務となった。
・対策としてVOC活用を立案したが、問合せログをどう分析し、何を見出すかという点をつかむことができず、具体的な活用に至っていなかった。
サービス導入後の効果
・分類により11万件のログデータの中から最重要データと有用情報を抽出。扱うデータ量を1/10に絞ることが可能になった。
・既にあるデータを活用した結果、今後のVOC蓄積の考え方や問合せデータのログの残し方を変更する等、業務改善にもつながった。
・分析手法が確立されたことで、継続的なモニタリングが可能になった
導入について
サービス内容 :要件定義、データ分類モデル作成、テキストマイニング(2回)、データ分類モデル修正、
分析・報告書作成
標準価格 :260万円(消費税別) ※標準パッケージ以上の分析実施の場合は別途お見積り
サービスに関する詳細は(https://www.tmj.jp/bpm-service/voc/)をご覧ください 。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40416/25/resize/d40416-25-404446-0.png ]
TMJでは、CX(顧客体験)の向上に取り組む企業に向けた戦略実行の支援、及びカスタマーサポートにおける問題解決への支援として、次世代型コンタクトセンターの構築に数多く携わっています。この度、コンタクトセンター運営で長年培ってきた顧客の声を分析するノウハウを基に、膨大なデータと多様化する分析ニーズにお応えするため、CX向上に欠かせないVOC(Voice of Customer)分析をサービス化いたしました。AI技術を活用した分析手法で、より効率的な課題抽出と顧客接点強化をサポートします。
背景と概要
「お客さまの声は宝の山」。昨今、お客様の声(VOC)を活かした商品開発やサービス改善が注目されている一方、その活用に苦戦する企業も多く、膨大なテキストから「何かしらのヒントが出てくるだろう」と期待して、あてもない宝探しに暮れて道に迷う結果となるケースが散見されるのが現状です。
TMJは今回、弊社の『AI自動分類※』と『テキストマイニング』技術に加え、分析ノウハウを提供・支援するサービスを開始しました。例えば、膨大なVOCをテキスト化させたうえで「コンタクトセンターに関する課題か」「継続顧客か否か」「プラスのご意見か、マイナスのご意見か」などのジャンル別にAIが自動分類。仕分けされたVOCから傾向分析〜仮説検証を進め、VOCの真因を効率よく導き出します。また、「分析」のみに留まらず、その後の改善実行までを伴走することが可能です。
※AI自動分類『i.C.text』
AIを活用したテキスト自動分類BPOサービス。これまで人が判断して行ってきた大量のテキストデータ分類を、機会学習を施したAIが自動分類することでデータ分析の高速化を実現します。
詳細はこちら(https://www.tmj.jp/news/20180831_265/)
AI-VOC分析サービスの特長
目的達成型のAI-VOC分析
VOC分析を進めるには、どのような分析結果を見たいかという目的、それらを見つけるための適切な切り口(分類)作りが重要です。AI-VOC分析サービスでは、収集、蓄積、分類・分析による目的(ゴール)を基点とした仮説検証を行うため、いま起きている課題や改善の方向性を明確にし、効果的な施策立案を行うことが可能です。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40416/25/resize/d40416-25-716635-1.png ]
コンタクトセンターに起因するVOCを分析するためのノウハウ
膨大なVOCデータから、コンタクトセンターに起因するVOC抽出=分類化のノウハウを工程化。適正な分類を行いながら、VOCの真因(コンタクトリーズン)の可視化を実現します。
工程例
弊社の持つVOC分析事例・ベストプラクティスを提供し、クライアントの目的に沿った課題を設定。自動分類機能を用い、仮説検証に向けた分析軸の方向性をお示しします。
方向性を確認のうえ、適正な分類軸を弊社で設定していきます。
確定した分類軸に沿って、ツールによるテキストマイニングを実施。分類ごとのデータ統計から、検証に向けた対策案を提示します。(弊社でコンタクトセンター運営を受託している場合は、その実行までを担います)
導入事例 (プロトタイプサービスを提供)
地方エネルギー会社(ガス・電気の契約、閉栓開栓の受付等、50席のコンタクトセンター)
背景・課題
・ガス・電気自由化の加速に伴い、都市ガスの独占市場環境が変化し、顧客ニーズの把握が急務となった。
・対策としてVOC活用を立案したが、問合せログをどう分析し、何を見出すかという点をつかむことができず、具体的な活用に至っていなかった。
サービス導入後の効果
・分類により11万件のログデータの中から最重要データと有用情報を抽出。扱うデータ量を1/10に絞ることが可能になった。
・既にあるデータを活用した結果、今後のVOC蓄積の考え方や問合せデータのログの残し方を変更する等、業務改善にもつながった。
・分析手法が確立されたことで、継続的なモニタリングが可能になった
導入について
サービス内容 :要件定義、データ分類モデル作成、テキストマイニング(2回)、データ分類モデル修正、
分析・報告書作成
標準価格 :260万円(消費税別) ※標準パッケージ以上の分析実施の場合は別途お見積り
サービスに関する詳細は(https://www.tmj.jp/bpm-service/voc/)をご覧ください 。