応対ログデータをCX向上に活用（LLM要約＋タグ付け）
- 業種
- インフラ・運輸・建設
- 業務
- カスタマーサポート
- 課題
-
- 生成AI
- NLP
- CX分析
- カスタマージャーニーに合わせたより行き届いた商品設計や接客を行うことで、カスタマーエクスペリエンスを向上させ顧客満足度を上げたい。コールセンターに蓄積されている応対情報（音声書き起こし含む）から課題を抽出する。
アナリティクス・AIソリューション
コールセンターの音声書き起こしテキストに対し、LLMで要約・タグ付けを行う。要約によって、応対の内容が格段に理解しやすくなり、タグ付けによって、どのカスタマージャーニーにおいて、どのようなネガティブな反応が多いかを可視化される。カスタマージャニーに対応した関連部署に結果を共有し、課題の明確化とその解決を促している。
※タグ付けは関連キーワードの出現による判定も併用している
※タグ付けは関連キーワードの出現による判定も併用している
効果
- 関連部署においてどのようなネガティブな反応が多いのかが可視化され、改善を促す契機となった。
- また、具体的なテキストがタグ付けによって探しやすく、要約によって内容を理解しやすくなったことで課題の明確化と改善策の検討がスムーズになっている。
