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テキスト含意分析を用いたお客さまの声の分析事例と他分野活用案

分析やその先の業務が活発に

現在、品質管理部では、上述の「お客さまの声DB」の日次チェックとテーマ別分析に、「お客さまの声分析ソリューション」を活用しています。お客さまの声DBとは独立したシステムを稼働させ、お客さまの声の主要な部分の抽出と、グルーピングが日次・自動でできる設計としました。

主要な部分の抽出とは、つまり、要約文の作成です。お客さまの声の要約文を自動で作成できるようになったことで、日次チェックで1件1件読み進めるスピードアップが図られました。

グルーピングとは、同じような内容を括って分類する機能です。例えば「説明が無かった」「聞いていない」「説明が不十分」は同種のものとして「説明不足」に纏められます。これを活用することで、テーマ別の分析でパターン分類をやり直すことが少なくなり、分析結果を基に各部署へ改善を提案した件数も倍増しました。

結果として、より多くの「お客さまの声」の把握・分析が進んだことに加え、分析時間の短縮により、分析の先にある活動、すなわち業務品質やサービス品質の改善に向けたPDCAサイクルを、より適切かつスピーディに回していくことができるようになったと実感しています。

他分野の業務への応用も検討

「お客さまの声分析ソリューション」は今後も継続的に運用を進め、さらなる精度・利便性の向上を目指していきます。それとともに、他分野への応用も検討しています。テキストデータを的確に要約・分類できるメリットを活かせば、行内の様々な業務に適用し、埋もれていた知見を見える化できるようになるからです。

検討している分野の1つが、定期的に行っている社員向けアンケートへの応用です。自由記述の内容を要約・分類し、集計・分析作業を効率化することができれば、アンケート全体の俯瞰的な把握が迅速化。報告や施策検討へのフィードバックが加速し、社内業務の効率化やCSの向上が期待できます。

営業日報への活用にも期待を寄せています。営業担当者が入力した情報が要約・分類されれば、上司はよりスピーディーに多数の日報の内容を把握できます。日報を全部読み込むことなく顧客ニーズや課題をタイムリーに把握できる上、部下に対して適切な指示やアドバイスをすることも可能です。類似状況の成功事例を共有することで、スキルの平準化も加速するでしょう。顧客情報と紐づけ、顧客属性ごとのトレンド分析を行えば、より効果的なキャンペーン施策も可能になります。

図3 営業日報分析への活用イメージ

音声認識技術と組み合わせれば、コールセンターで受ける膨大な問合せの分析にも応用できるかもしれません。会話内容を書き起こすことなく、お客さまのご意見やご要望を要約・分類できるからです。全体の傾向を分析することで、課題解消に向けた施策をスピーディに展開できます。

さらにSNSやオープンデータの分析に活用すれば、お客さまの「声にならない声」も把握できます。当行に対する社会的なイメージ、新商品・サービスの反響、他社との比較による商品・サービスの改善などに活用できるでしょう。有識者やアナリストの意見から業界トレンドを予測することで、先手を打った施策展開の可能性も高まります。

大切な資産を預かる銀行にとって、お客さまの声は営業活動の源泉そのもの。その声に耳を傾けることは、CS向上に不可欠な取り組みです。当行に寄せられるお客さまの声だけでなく、「声にならない声」や、お客さまと直に接する社員の声もより幅広く収集・分析し、“お客さま本位”を推進。お客さまの声を積極的に経営に活かし、お客さまとともにさらなる発展を目指していきます。

関連リンク

動画:お客さまの声分析ソリューション

「C&Cユーザーフォーラム & iEXPO 2015」で、お客さまの声分析ソリューションをご紹介した動画

MiTA TV:お客様の声分析ソリューション

人工知能でコンタクトセンターの“宝の山”をフル活用! 「お客様の声分析ソリューション(会話解析)」

(2015年12月21日)

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