【アナリスト向け 活用事例①】 クレーム通話を活用したい

問題点 問題点

コールセンターに寄せられるクレーム通話は、企業にとっては、とても有益なものです。しかし、通話をひとつずつ聴いて確認するような従来の方法では、クレーム通話を抽出するだけでも多くの手間がかかります。

膨大な通話データ アナリスト
解決策 解決策

ForeSightVoiceMiningは、NTT研究所の感情分析技術でお客さまの怒りを抽出します。
通話検索画面から、検索条件を「不満」と指定するだけで、クレーム通話を一発で検索できるようになります。
クレーム通話を検索できるようになることで、以下のような効果が期待できます。

明るみになっていなかったクレーム通話を把握できます。
クレーム通話をもとに、商品の不具合、トークスクリプトの改善を図ることができます。
ForeSight Voice Mining 膨大な通話データ 分析 クレームへの対応策検討

【アナリスト向け 活用事例②】 お客様の声を分析してサービスを改善したい

問題点 問題点
コールセンターには提供する商品やサービス、オペレーターへのクレームや賞賛など、大量の「顧客の声」が集まります。これらの声は、商品・サービスの改善、オペレーターの応対品質の向上に役立ちますが、大量のデータとして埋もれているため、容易には探し出せすことができません。通話音声をテキスト化してみたものの、そのデータを分析できていないという悩みをお抱えの企業も多いようです。 膨大な通話データ アナリスト
解決策 解決策
ForeSight Voice Miningは、VoC分析機能のご提供はもちろん、専門コンサルタントによる分析サポート支援をご用意しています。VoCの収集・分析を行うことで、コールセンターの業務改善を実現します。 繰り返しPDCA
オペレーター向け

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