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

※当社事例

アップセル成功率 50%UP
導入席数 2.5万席以上

“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
2.5万席
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。