ビジネス課題

コールセンターへの苦情内容やインターネット上のレビュー文など、定性的な顧客の声をデータ化・整理して理解することは、顧客への対応オペレーションの最適化やサービスの顧客満足度の向上において重要になります。顧客の声のデータをカテゴリ分けすることで全体傾向が理解しやすくなります。 しかし、こうしたタイプ分けの分類作業は担当者が日々行っていることが多く、かなりの作業時間を要していることがあります。また、担当者が複数の場合、対応者によって基準が異なり分類ミスが生じる場合もあります。

予測分析による解決

予測分析を利用すると、レビュー文を設定したグループに自動で分類できます。 同じ予測モデルを使えば、常におなじ基準で分類できます。 また、どのグループに分類されるかの確率もわかるので、複数のグループに割り当てることもできます。

必要なデータ

予測の活用と想定される導入効果

顧客の声のタイプ分けを自動化できるため、作業工数が削減されます。 より多くのレビュー文を扱うことができるため、全体傾向の正確な把握や抜け漏れの防止ができ、より顧客の声を効率的に、かつ正確に分析できます。