ForeSight Voice Mining（フォーサイト・ボイス・マイニング）
保険業界向け 活用事例
【保険業界向け 活用事例①】 法律に抵触する不適切トークをリアルタイムで検知・訂正
課題
- 銀行法、金融商品取引法、保険業法により、重要事項説明や禁止ワードに関する制約が厳しくなっている。
- しかし、オペレーターの不適切なトークを効率的に確認する術が無いため、問題が発覚するまで気づくことができず、最終的にコンプライアンス違反により顧客信頼を失ってしまうリスクがある。
効果
- 禁止ワードをオペレーターが発したタイミングで、スーパーバイザーにアラートすることで、不適切トークの見逃しを削減できた。また、能動的に監視する必要がなくなり、モニタリングコストが削減できた。
- オペレーター自身で、通話中に禁止ワードがどれだけ含まれていたか確認することで、普段からコンプライアンス順守を意識づけすることができた。
【保険業界向け 活用事例②】 解約の原因を分析し、オペレーター教育に展開
課題
- 保険の自由化に伴って、販売チャネル多様化・保険商品のコモディティ化が進み、顧客離れが進んでいる。
- 解約を減らすためにお客様から頂いたクレームからサービス改善を図りたいが、そのために通話音声をひとつずつモニタリングする余裕がなく、分析ができない。
効果
- クレーム通話を自動抽出することで、クレーム通話を探すためのモニタリングコストが削減できた。
- 更にサービス毎・オペレーター毎にクレーム通話の割合を抽出し、原因を分析する事で、オペレーター応対やサービスなどの改善に活用できる情報が得られた。
【保険業界向け 活用事例③】 適切な回答をレコメンドして新人オペレーターの回答誤りを低減
課題
- 他社サービスと差別化するために、新しい特約を充実させたが、契約の組み合わせが複雑になることで、新人オペレーターの応対品質が下がってしまった。
効果
- 複数ある金融商品について、適切な回答をレコメンドすることで、新人オペレーターの回答誤りを減らすことができた。
- 回答誤りを減らすことで、コールセンター全体の応対品質が平準化した。
- きちんと回答できるようになることで、オペレーターの自信がついた。
その他の活用事例
課題別活用事例
販売⼒の強化
- アップセル・クロスセルを増やしたい
- 新規顧客の獲得を増やしたい
カスタマーリテンション
- 解約を抑止したい
- 顧客に合わせて柔軟な提案を⾏いたい
コンプライアンス遵守&リスク管理
- 重要事項等の説明漏れを防ぎたい
- 応対後の確認をスムーズに⾏いたい
生産性の向上
- 応対品質を向上したい
- 応対後処理（ACW）を短縮し、入電数を増やしたい