お問い合わせ分析

生成AIを活用することで、Webサイトと電話での問い合わせの「ギャップ」を可視化し、効果的な自己解決導線を設計することが可能になります。ユーザーがなぜ電話での問い合わせを選択したのかを理解することで、その行動背景を把握し、FAQやチャットボットの最適な設置位置を特定し、サポート業務の効率化と顧客満足度の向上を実現します。

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コンタクトセンターの主な課題

お問い合わせ対応の負荷が
増大している

Webサイトでの自己解決を促したいが、簡単な質問でも電話対応が必要な状況が続いている。オペレーターの負担が増え、複雑な問い合わせへの対応が難しくなっている。

FAQ・チャットボットの
効果が見えない

FAQやチャットボットを設置しているが、必要な情報がユーザーに届いているかどうかわからない。最適な設置場所や追加すべきコンテンツの判断基準が不足している。

お問い合わせ全体像が
把握できていない

電話とWebでのお問い合わせ内容の違いや、お問い合わせの背景、つまずくポイントを明確に把握できていない。また、課題の特定が難しく、改善もできていない。

生成AIによるデータに基づく改善で、コスト削減と顧客満足度向上を実現

生成AIによるお問い合わせ分類で
自己解決可能な領域を特定

生成AIを活用し、膨大なお問い合わせログを関連性の高いカテゴリーごとに分類できます。Web上のFAQ閲覧と電話お問い合わせの内容を比較することで、自己解決が難しい領域と自己解決ができる領域を特定します。

また、毎月更新される電話お問い合わせに対して、カテゴリーごとのFAQ閲覧率を合わせてダッシュボード化し、特徴的な差異を定期的に点検することができます。

お問い合わせ要因とユーザー経路の分析で
「迷子」になるお問い合わせを特定

ユーザーの行動データを分析し、どのようなページでの閲覧や操作がFAQ閲覧のきっかけになっているのか、また電話お問い合わせのきっかけとなっているのかを特定します。さらに、FAQ閲覧や電話お問い合わせに至る主要なユーザーの経路を可視化します。

FAQ閲覧や電話お問い合わせの要因とユーザーの経路を把握することで、Web上で「迷子」になりやすい箇所や導線上の課題を明確にします。

データに基づくチャネル最適化で
コールセンター業務の改善

カテゴリー分類と行動分析によって明らかになったお問い合わせの傾向を基に、効果的なFAQの拡充箇所やチャットボットの最適な設置位置を提案することが可能です。

これにより、ユーザーが必要な情報を適切なタイミングで得られるように案内し、スムーズな自己解決をサポートします。結果として、電話でのお問い合わせを削減し、顧客満足度の向上を実現します。