コールセンターにきている音声データを
運用効率化に
活用することができる
コンサルティングサービス
sAI Voice Analyzer
sAI Voice Analyzerは音声データをもとに、
顧客の問い合わせ内容や発生原因を分析いたします。
問い合わせ発生原因を特定することで、正しいユーザーの
導線設計から入電数削減施策までを導き出すことができます。
VOC分析でコールセンターの課題を解決！
sAI Voice Analyzerの特徴
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独自のAI技術による
高精度のテキスト化
サイシードでは、独自に開発した国内最高級精度の音声認識AIを利用しています。なまりがある会話や専門用語を用いた会話でも認識をし、テキスト化することができます。
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即効性のある
入電数削減施策の提案
sAI Voice Analyzerでは、コールセンターにきている音声データからVOC分析だけでなく、プロジェクト報告後にすぐに実行できる施策を提案いたします。
-
入電数削減に特化した
CXコンサルタントが対応
コールセンターの入電数削減することに特化したCXコンサルタントが対応します。入電数を削減するためにWEB周りの課題の特定やユーザーの理想の導線設計等も提案いたします。
コールセンターの管理者・業務改善担当の皆様
こんな悩みありませんか？
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コールセンターの入電数を減らすための効果的な施策が分からない
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チャットボットやFAQシステムを導入したが、効果が見られない
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コールセンターで本来対応しなくても良い問い合わせを対応してしまっている
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ユーザー自身で解決できる問い合わせにも関わらず、同じ質問が何度も寄せられる
VOC分析でコールセンターの
課題を解決！
コールセンターに蓄積された音声データから
VOC分析するなら
sAI Voice Analyzerにお任せください
サービス紹介動画
sAI Voice Analyzerが選ばれる
3つの理由
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コールセンターに来ている問い合わせ内容を正しく数値化することができる
オペレーターが記載しているログから問い合わせを数値化する場合、個人によって問い合わせの粒度がバラバラになるため、正しく数値化することが難しい傾向にあります。高精度なAI技術といくつものプロジェクト経験があるCXコンサルタントで問い合わせの粒度を統一し、正しく数値化することが可能となります。
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コンサルティングからシステム提供まで一気通貫の体制
コンサルティングサービスからシステム提供まで一気通貫で提供することが可能です。システムを提供しているからこそ、効果があるQAコンテンツのポイントや自己解決数を増やすためのポイントを知っています。その上で、具体的な効果のある施策を提案することができます。
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効果的な入電数削減施策の提案
音声データから問い合わせ内容を抽出する際に、問い合わせが発生している原因も合わせて抽出いたします。WEBページを見てわかりづらくて電話をしているのか、アプリ上での操作方法なのか、ユーザーの疑問が発生する原因を特定することで、入電数削減するための施策を提案いたします。
VOC分析でコールセンターの
課題を解決！
コールセンターに蓄積された音声データから
VOC分析するなら
sAI Voice Analyzerにお任せください
問い合わせ数を削減できる
sAI Voice Analyzerのサービス
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1
コールリーズンの見える化：
蓄積された音声データを集計・分析
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2
問い合わせ自動化の余地の測定：
問い合わせの自己解決率を算出
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3
FAQシステムの改善提案：
FAQシステムで追加するべきQAの提案
-
4
入電数削減施策の提案：
FAQシステム・チャットボットの導線を設計
CXコンサルタントのご紹介
コンサルティング事業部 プロジェクトマネージャー
プロジェクトマネージャー
松永 梨沙
コンサルティング事業部 プロジェクトマネージャー
プロジェクトマネージャー 松永 梨沙
大手人材会社にて、大手企業向けの法人営業を経て、WEBマーケティング領域にてコンサルティングを経験。現在まで、企業規模問わず様々な企業に対して、AIソリューションの導入プロジェクトを実施。コンサルティングの経験が買われ、新規事業sAI Voice Analyzerのプロジェクトリーダーに抜擢。大手金融機関のプロジェクトなどを手掛ける。
料金
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プラン1 |
プラン2 |
プラン3 |
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|---|---|---|---|
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1
コールリーズンの見える化
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2
問い合わせ自動化の余地の測定
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3
FAQシステムの改善提案
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4
入電数削減施策の提案
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音声データ数 |
700 |
1000 |
1500 |
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費用 |
200 |
300 |
450 |
VOC分析でコールセンターの
課題を解決！
コールセンターに蓄積された音声データから
VOC分析するなら
sAI Voice Analyzerにお任せください
自社でデータ分析するかsAI Voice Analyzerを活用するか
迷う方向け比較表
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sAI Voice Analyzer |
自社でデータ分析する |
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|---|---|---|
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費用 |
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リソース |
作業の多くをsAI Voice Analyzerに丸投げできる |
作業担当者を確保する必要がある |
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問い合わせ抽出の粒度 |
独自のAI技術＋人の手で調整＝統一した粒度 |
複数の担当者が対応するため、 |
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専門的なサポート |
専門のCXコンサルタントが担当 |
専門的なサポートはない場合が多い |
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期間 |
独自のAI技術＋人の手で調整＝統一した粒度 |
半年〜1年以上かかる場合が多い |
お客様の声
即効性のあるソリューション提案と、開発から運用までの一気通貫体制はサイシードだけだった
_sAI Search Page、およびsAI Voice Analyzerを選ばれた理由
決定する前に5 社ほど比較をしていました。
sAI Search Page は非常に回答到達率が高かったことが一番のポイントでした。FAQ サービスの選択にあたっては、主に検索性と言葉の揺らぎへの対応を重要視したのですが、sAI Search Page はとくに検索性が優れていると感じました。
2 点目はシステム運用サポートの手厚さです。開発から運用後まで一気通貫で行なわれ、片手落ちにならない安心感がありました。
sAI Voice Analyzerで音声データを分析してもらえることで、しっかりとしたベースができるだろうという期待感も大きかったです。VOC（Voice of Customer＝オペレーターが受けたお問い合わせ情報）をベースに、FAQ の対処領域を拡げていけるバリューがあると感じたことも大きな決定要因でした。
sAI Voice Analyzeを活用する
3つのメリット
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メリット
今までは気づかなかった要望を把握することができる
音声データからユーザーの問い合わせ内容だけでなく、「なぜ問い合わせが発生しているのか」も合わせて抽出いたします。ユーザーの要望を把握した上で、導線設計や改善が必要な内容を提案することができます。
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メリット
VOC分析にかかる時間を外注することで、本業務に注力できる
VOC分析はコールセンターを効率化する上で、重要な作業ですが、問い合わせ内容を細かく分析するとなると時間と労力と経験を必要とします。また、VOC分析を自力で対応する場合、半年から1年程度かかりますが、sAI Voice Analyzerでは約3か月程度でVOC分析から施策まで把握することが可能となります。
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メリット
VOC分析だけではなく、入電数削減施策も検討することができる
通常、VOC分析を実施しても、改善施策をどのように導き出せば良いかがわからなくなることが多い傾向にありますが、sAI Voice Analyzerなら一気通貫で考えていくことが可能になります。
VOC分析でコールセンターの
課題を解決！
コールセンターに蓄積された音声データから
VOC分析するなら
sAI Voice Analyzerにお任せください
プロジェクト開始までの流れ
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お問い合わせ
問い合わせフォームでお問い合わせいただき、2営業日以内にご連絡いたします。導入事例や利用するべき企業の傾向・見積を依頼したい場合はお気軽にお問い合わせください。
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ヒアリング・要件確認
検討したい背景や、分析したい音声データの特徴、ご相談したい要件等をオンラインMTGにて確認させて頂きます。
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音声データチェック
問い合わせフォームでお問い合わせいただき、2営業日以内にご連絡いたします。導入事例や利用するべき企業の傾向・見積を依頼したい場合はお気軽にお問い合わせください。
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ご提案
お客様が抱える課題や実現したい内容に合わせて、プロジェクト内容をご提案いたします。
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契約
プロジェクト内容に問題なければ、契約手続きを行い、プロジェクトスタートとなります。
VOC分析でコールセンターの
課題を解決！
コールセンターに蓄積された音声データから
VOC分析するなら
sAI Voice Analyzerにお任せください
よくある質問
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A.
sAI Voice Analyzerは問い合わせ削減に焦点を当てたVoC分析プロジェクトです。AIがロギングを行いながら話者分離を行い、CXコンサルタントが問い合わせを抽出いたします。単なる音声認識システムとは異なり、問い合わせ業務の効率化を目的に、サイシードの問い合わせ削減システムやこれまでに培ってきたナレッジを活用することで、課題の抽出・具体的なアクションプランを立てることが可能です。単なる音声認識システムとは異なり、サイシードの問い合わせ削減システムやナレッジを活用することで業務効率化に導く点に違いがあります。
-
A.
目安として、3か月程度です。
プロジェクト開始～約1.5ヶ月程度で中間報告、その後約1～1.5か月程度で最終報告と、合計3か月～4か月で構成されております。
中間報告では、音声データから問い合わせ内容の分析結果を報告いたします。
最終報告では、問い合わせの自動化できる余地や、FAQ改善施策やその他デジタル施策の提案などを報告いたします。
実際の期間は、プロジェクトの目的や分析データ数に応じて変動いたしますので、営業担当までお問い合わせください。 -
A.
750件～2000件程度のコールログが必要です。
月間の問い合わせが1万件以下であれば、～1000件のコールログで分析に十分な必要なデータを取得できます。
ただ、音声データで何を明らかにしたいかによって音声データの範囲やデータ件数などは異なってきますので、詳細は営業担当者までお問い合わせください。 -
A.
主に、「.wav」のファイル形式にて対応しております。
その他のファイル形式は営業担当者までご相談ください。 -
A.
可能です。
メールテキストをCSVファイルでご共有いただければ、そのまま分析することが可能となります。 -
A.
頂いた音声データは個人情報が削除された状態で、システムにアップロードします。ローデータはPJT終了後まではPCにて保管します。PCは鍵のついたロッカーにて保管し、ロッカーの鍵はPJTメンバーのみしか保持しないようにしてます。PJT終了後は、ローデータを含め貴社の音声データは全て削除します。必要であれば削除証明証を貴社に提出します。
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A.
報告書とローデータを成果物として納品します。
報告書…音声データから主質問（＝ユーザーが問い合わせしてきた内容）を抽出し、分析した内容を報告書として提出
ローデータ…音声データから主質問及びカテゴリ内容等のローデータを提出、その他CTIデータや自己解決比率、FAQカバー率等を記載した加工データも提出 -
A.
特にありません。
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A.
こちらのURLを参照ください。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000040467.html -
A.
商談時に回答させて頂きます。
-
A.
日本語のみの対応となります。
問い合わせフォーム
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