音声データから
AIが課題を掘り起こす

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問い合わせが減らない本当の原因、知っていますか?

  • 音声ログを分析して問い合わせを削減したい
  • お客様が問い合わせをしている理由を把握したい
  • どんなFAQを作ればいいかわからない
  • チャットボット・FAQシステムを有効活用したい
ー sAI Voice Analyzer ー

音声ログからコールリーズンを ”見える化”

sAI Voice Analyzerは、AIを活用したVoC分析プロジェクトです。

コールセンターに寄せられる大量の問い合わせ
それらを本当の意味で削減するためには、根本的な原因の特定が求められます。

sAI Voice Analyzer は問い合わせを抽出・活用可能なデータに書き出すことで
現状を正しく把握し、御社の問い合わせ業務効率化を成功に導きます。

ー Project Overview ー

プロジェクト紹介動画

  • 01

    コールログの分析

    AIが音声データを自動でロギングし、CXコンサルタントが問い合わせ内容を抽出・データを見える化します。

  • 02

    自己解決可能な問合せの特定

    「本来は自分で解決できたはずの問い合わせ」がどれだけあるか算出し、負担削減の余地を測定します。

  • 03

    入電数削減のための施策提案

    入電数削減をより削減するためのQA作成・修正だけでなく、新たなチャネルや導線の改善などをご提案します。

ー Case Study ー

sAI Voice Analyzer の導入事例

CASE1. 株式会社千葉銀行

株式会社千葉銀行では「なぜ電話が増えているのか」「どのような電話がかかってきているのか」ということが把握できていない状況にありました。
sAI Voice Analyzerを利用したところ、①問い合わせ全体のうち53%は顧客が自己解決できること、②そのうち60%がQAが存在しないことによって電話がかかってきていることが明らかとなり、呼量削減につながる施策の実行に繋がりました。

また、FAQをピンポイントに見ていくと「インターネットバンキング」に関するQAは概ね整っている一方で、「口座関係」や「ちばぎんアプリ」に関するQAは

十分に整っていないなど、商品やサービス別にQAの充実度に差があることも確認できました。いずれも音声データから問い合わせ内容を可視化したことで初めて、お客さま視点での課題特定に至ったものです。 それ以外にも有用な施策を見出すことが出来た同社の取り組みについては、こちらの資料をご確認ください。

ー Why Sciseed? ー

サイシードが選ばれる理由

  • 01

    200社の問い合わせ削減実績

    サイシードではこれまで200社以上の企業の問い合わせを、AIを活用して効率化し続けて参りました。
    創業以来7年間積み上げたデータやノウハウを基に最適なソリューションを提供できます。

  • 02

    音声データを高い精度で解析

    サイシードでは、独自に開発した国内最高級制度の音声認識AI(*1)を利用するだけでなく、均一の粒度で抽出できるよう人の手で調整を行っています。その結果、精度が高く無駄のない分析が可能です。

  • 03

    クリティカルな施策をご提案

    問い合わせ削減を専門にサービス提供しているサイシードだからこそ、解像度が高く・幅が広いアクションプランをご提案することができます。
    納得感のある提案資料をそのまま社内稟議に回し、施策の実行が可能です。

眠っていた情報資産を
AIが掘り起こす
sAI Voice Analyzer
サービス概要資料

sAI Voice Analyzer では顧客の生の声を活用し、コールセンターの課題分析が可能です。
問い合わせ効率化にあらゆる切り口からチャレンジしてきたサイシードの概要や料金プランなどの情報を詳細に知ることができます。ぜひ資料請求していただき、ご確認ください。

ー Question and Answer ー

よくあるご質問と回答

Q音声分析システムとどのように違うのですか?
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。

Qプロジェクトの期間はどれくらいですか?
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。

Qメールテキストでも対応可能ですか?
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、そのまま分析にかけることができます。

Q分析のために何件のコールログが必要ですか?
A

1000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、~1,000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、音声データをもとに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。

Q音声データのフォーマットは何に対応していますか?
A

.WAV、.AIF、.MP3拡張子に対応しております。

その他フォーマットについては、営業担当者までご相談ください。

sAI Voice Analyzer ご紹介資料

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