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顧客の”生の声”を活用し満足度向上に寄与!コンタクトセンターテキストマイニング事例

データ活用支援サービス

顧客満足度の向上やオペレーションコスト削減を目指し、コンタクトセンターの対応履歴データをもとにテキストマイニングを行った事例を紹介します。顧客の声を分析することで不満の原因を特定し、解決に向けた施策のご提案までを行いました。

お客さま情報イメージ

お客さま情報

業種 情報通信
従業員数 100~499人
課題 業務効率化, コスト削減, 業務品質向上, 顧客満足度の向上

背景

  • 顧客満足度を高めるために、顧客の不満の解消に取り組む必要があった
  • オペレーションコストの削減が課題となっていた

ご支援内容

  • 目的別に語句を抽出
  • 抽出された語句をもとに課題の洗い出しと分析を実施
  • 機能改善・満足度向上に向けたアクションへ

導入効果

  • マニュアルの整備により顧客満足度アップ
  • トレンドを先読みした事前案内やシステム改修により入電件数を削減!

顧客の声を分析し、満足度向上につなげたい

■顧客満足度を高めるために、顧客の不満の解消に取り組む必要があった
競合他社との競争に勝ち抜くためには製品の継続的な改善が不可欠だった。改善にあたりコンタクトセンターに寄せられた問い合わせをもとに不満の原因を特定する必要があったが、対応履歴データが構造化されておらず、データを活用できていなかった。
■オペレーションコストの削減が課題となっていた
契約社数の増加に比例してオペレーションコストが上昇していた。類似の問い合わせ数、解決までに要する電話応対時間を減らすことで、オペレーションコストの上昇を抑制したかった。

テキストマイニングで顧客の声と必要なアクションを洗い出し

■目的別に語句を抽出
対応履歴として蓄積されているデータベースから、「ない」「エラー」「困る」などのネガティブワードや、「要望」「お願い」などの要望に関するワード、「教えてほしい」「マニュアル」などのマニュアルに関するワードを軸に語句を抽出。また月ごとに頻出単語をピックアップし、前月との比較を実施。
■抽出された語句をもとに課題の洗い出しと分析を実施
抽出語句からさらにVOC(顧客の声)を抽出。問題を機能面と運用面に切り分け、具体的な課題の洗い出しを実施。頻出単語の月ごとの変動をもとに、時期によるトレンドも分析。
■機能改善・満足度向上に向けたアクションへ
洗い出された課題をもとに、運用見直しの提案やマニュアル作成・整備など改善活動に着手。機能面の要望については頻度の高いものからシステム改修ロードマップを作成。

具体的な施策立案までをご提案し、満足度向上・コスト削減に貢献!

■マニュアルの整備により顧客満足度アップ
問い合わせの多くはマニュアルの見つけにくさに起因することが判明。新機能リリース時に、マニュアルにアクセスしやすい案内を作成するよう運用変更し、顧客満足度向上に寄与。
■トレンドを先読みした事前案内やシステム改修により入電件数を削減!
あるタイミングで一定の用語が増える傾向をとらえ、同種の問い合わせには事前にマニュアルをユーザーへメール配信。その他、多い要望はシステム改修を実施することで入電件数の削減を実現。

お客さまイメージ

お客さまの声

コンタクトセンター運用だけで終わらない支援はコムテックならでは

従来より支援いただいていたコンタクトセンター業務に加え、テキストマイニングも実施いただいて非常に助かっています。分析によって判明した課題に対するアクションを提案いただき、コンタクトセンターの運用改善まで実施していただけるので頼もしく感じています。

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