ビジネス課題

問い合わせ用のフォームやメールボックスには、日々何百から何千ものテキストが送られてきます。 このような問い合わせに素早く対応するためには、問い合わせの内容をもとに対応する担当者やチームへ素早く割り振りをする必要があります。 また、問い合わせ内容をもとにその緊急度を判断し、即座に対処すべきかも判断する必要があるかもしれません。 このような問い合わせの割り振りをすべて人が判断するのは、コストもかかり簡単ではありません。 コールセンターやIT製品の問い合わせ現場では、人手で割り振りを行ったり業務の非効率化が課題となっています。

予測分析による解決

Prediction Oneを使えば、過去の問い合わせの内容や問い合わせをした人の情報に基づいて、問い合わせ割振作業を自動化できます。 問い合わせ分類を自動化することで、人手で行っている作業をAIが代替し、業務効率化が期待できます。

必要なデータ

「割り振りラベル」には、過去にそのデータをどう割り振ったかの情報を記入してください。 また、問い合わせ内容以外にも割り振りラベルに関係する情報を追加することで、割り振りの精度を高めることができます。

予測の活用と想定される導入効果

問い合わせ内容ラベルを予測でき、問い合わせの割振りを効率化もしくは自動化できます。 大量の問い合わせ内容の傾向を分析する際にも予測されたラベルは有用です。