rinna

ユースケース

コールセンターの現場が直面する人手不足と業務効率の2大課題を解消し、顧客対応の品質を向上

rinnaのチャットボットを使えば従業員のオペレーションを効率化し、大切な自社のお客様に優れたカスタマーエクスペリエンスを提供することが可能です。rinnaのテクノロジーは、多様化するお客様の悩みを効率的に解決し、社内の人手不足や対応時間の課題を解消することができます。

課題とソリューション

コールセンターを運営する企業や問い合わせ対応の課題と、rinnaのテクノロジーを使った解決策をご紹介します。

CASE 1
お客様の対応を効率化し人手不足を解消

慢性化した人手不足の課題

お客様からの問い合わせ件数の増加や多様化や、深刻な人手不足によって、サポート担当者は高いプレッシャーにさらされています。お客様満足度を上げるために必要な要員を獲得・維持し続けるには、非常に大きなコストが必要です。

rinnaのソリューション

  • チャットボットによるセルフサービス化
  • お客様の問い合せに24時間すばやく対応
  • 自然会話を理解・自動学習し、学習用データのインプットも可能
  • 運用・維持管理費用等の削減によるコストカットの実現
CASE 2
FAQデータとの連携でお客様のお問い合わせにすばやく対応

パターン化された質問への対処

多くのコールセンターは、様々なタイミングで繰り返し寄せられる同じ質問への対応に膨大な労力を費やしています。パターン化された質問をFAQページとして作成しても、お客様が適切な回答を見つけることができなかったり、FAQページ自体にたどり着けない課題があります。

rinnaのソリューション

  • FAQデータをインプットすることで、チャットボットが事前対応を行う
  • FAQデータ活用でチャットボットでの解決率が向上し、電話件数の削減に寄与
  • 複数のチャンネルをまたぐことなくお客様自身が自力で問題を解決することが可能
CASE 3
お客様の声を効率的に分析し、ビジネスチャンスや早期の問題発見につなげる

お客様のご意見の収集・分析の必要性

お客様から寄せられる問い合わせやご意見の中には、早期解決が求められる緊急性の高い問題だけでなく、商品開発につながる大きなヒントも含まれています。多様な問い合わせの中から必要な情報を拾い上げ、定量・定性的に分析する為には、熟練したオペレーターと多くの作業時間が必要です。

rinnaのソリューション

  • チャットやメールの文章をキーワードや感情ごとに理解・分析し、チームに共有
  • 特定のキーワードやインシデントを検知・分類し、問題発生の見逃しをなくす
  • 定性分析やテキストマイニングなどのデータ運用を効率化し、 お客様のご意見の活用をサポート
  • 事前学習のコストをおさえ、高度な自然会話によるお客様へのスムーズな回答を実現します。
  • シナリオによる選択型の回答に比べて、お客様が自ら問題を解決しやすいため、利用率の向上や1次対応への満足度アップが期待できます。

シナリオイメージ

rinnaのテクノロジーを使ったチャットボットで、顧客センターの業務効率の向上と、お客様のご意見の効果的な活用をサポートします。

rinnaのテクノロジー

 本ユースケースで使用しているrinnaの技術をご紹介します。

Recommendation API

回答データを準備するだけで、適切な回答を判断し返答するAPIです。検索エンジンのように、事前に与えられたデータの中から質問に最適な回答を関連度スコアとともに抽出します。

Text Tagging API

文章を予め与えられた15,000以上のラベルに自動的に分類するAPIです。どういった内容の文章なのかラベルとの関連度スコアとともに分類します。

Emotion Classification API

テキストを嬉しい、悲しい、怒りなど7種類の感情に分類し、顧客の声の分析等を行うことができるAPIです。