VoC Analyzerの導入に当たっては、NTTデータがVoC Analyzerの適用支援を実施した。
商品・サービスに対する消費者の要求レベルの高まりにより、コールセンターの存在を重視する企業が増えている。また、労働人口減少により採用難でもあることから、コールセンターをアウトソーシングする傾向が強まり、その市場規模が拡大し続けている。
これに対し、NTTデータ・スマートソーシングは、長年のコールセンター業務受託で蓄積されたノウハウを基に、コールセンター業務に特化したBPOサービスであるコールセンター基盤サービスを展開してきた。また、近年のAI技術の進歩により、AIソリューション活用によるコールセンター業務のさらなる効率化、高度化を検討しており、今回コールセンターオペレーションに、レトリバのAIソリューションを採用した。
レトリバはAIソリューションであるVoC Analyzerの提供、ソリューションに関する技術支援を行う。NTTデータはコールセンター基盤サービスへのVoC Analyzer適用支援を通して、導入企業のコールセンター運用における問題解決や業務変革を支援する。
コールセンターに寄せられる問い合わせ傾向分析のため、これまでオペレーターが手動で行っていた問い合わせへの分類カテゴリ付与業務をVoC Analyzerを用いて自動化する。これにより、分類作業を短縮化し、同一水準のカテゴリ付与でオペレーターのスキルによるバラつきをなくす。また、件数の多い問い合わせや回答困難な問い合わせを正確に把握することで、回答案を充実でき、スムーズな回答による応対品質の向上と、応対時間の短縮化が見込めるという。
分類カテゴリ付与業務の効率化により確保した時間で、クレームや苦情に分類された問い合わせの深堀りなど詳細分析を行い、月次レポートを充実させる。
さらに、テキストからは読み取れない消費者の感情の起伏を、声から的確に理解し、問題の早期解決を図る感情分析では、怒りやネガティブを示す場合の学習データとして、問い合わせ傾向分析でクレームや苦情などに分類された問い合わせを活用。VoC Analyzerで正確に分類された質の高い学習データの利用により、感情分析精度の向上を図る。
実証実験では、マニュアルの充実によって約15～20％の問い合わせの削減効果が期待できることを確認しているという。