コールセンターに集まる声を
最大限に活かし、ビジネスを変革する。

  • 課題
    抽出効率
    200% UP
  • アップセル
    成功率
    50% UP
  • 導入席数 5.1 席以上

※当社事例

“コールセンターに集まる声”を
うまく活用できていますか?

もしかすると、貴社はこんな状態では…

そもそも通話内容を蓄積
できていない

集計・分析のスキルを持つスタッフがいない

コールセンターに集まる声を
分析する手段がわからない

その課題解決、
「ForeSight Voice Mining」に
お任せください!

ForeSight Voice Miningとは

録音した通話を、NTT研究所の高度な音声認識・感情認識技術で分析し、企業の経営課題を解決します。
分析スキルがなくても、通話分析を専門とするアナリストが分析サポートをするサービスにより、
しっかり効果を出すことができます。

通話録音

音声認識・
感情認識

分析

ForeSight Voice Miningによる
分析活用事例

活用事例 1

課題

コールセンターに集まる声の網羅的な分析

これまでサンプリングでしか抽出できなかった通話の分析を、
音声認識の自動テキスト化により網羅的に抽出・分析。
今まで隠れていた商品の強み・弱み・課題点・顧客ニーズを分析し、
商品開発に活かすことができます。

1
単語ランキング
2
トークスクリプトチェック
3
偏り単語抽出
4
クロス集計

VOC(Voice of Customer)活用
  • 満足度分析
  • クレーム分析
売上拡大・解約抑止
  • 解約抑止トークのノウハウ抽出
業務効率化
  • 長時間通話の原因分析
  • 新人オペレーターの苦手箇所特定

POINT 感情認識AIにより顧客感情の時系列的な変化を捉え、どのような応対が顧客の感情に影響を与えたのか分析可能

実績数値 課題抽出効率 200%UP ※当社事例
活用事例 2

課題

受注成績が良いオペレーターの勧奨ノウハウ抽出

受注成功率の高いオペレーターと、受注成功率の低いオペレーターの通話を比較分析し、
受注成功率の高いオペレーターの言い回しを抽出。
勧奨ノウハウを横展開することで、コストセンターから
ベネフィットセンターへの転換を後押しします。

受注成功の
ノウハウを抽出
センター全体に
ノウハウを展開

売上向上によるプロフィットセンター化

実績数値 アップセル成功率 50%UP ※当社事例

導入実績

通信・損害保険・生命保険・銀行・電力業界のお客様を中心に、
10席から数千席までさまざまな規模のコールセンターで活用されています。
座席数
5.1万席
以上
拠点数
500拠点
以上
事例1

東日本電信電話株式会社 様

NTT東日本
コールセンターのパフォーマンスを客観的に分析。オペレーターへの指導・育成および応対品質チェックの効率と質を向上。
事例2

株式会社ダーウィンズ 様

Darwinz
アップセル率や販売成約率を高めるための業務改善施策の導出。年間売り上げ1.5倍の効果を立証。