手作業でやっていたお客様の声の分類解析。AI予測の自動ラベリングで、ネガティブな内容をカテゴリ毎にラベル付けし、重要度の高い物から対応する事で顧客満足度アップ。

【導入前の課題】

アンケートや電話問い合わせ、メールフォームからの意見など、様々な形でお客様の声を頂いており、データとしては蓄積している物の、数が多すぎて分析ができていなかった。
小数の強いクレームについては対応していたが、残りの9割以上のVOCは手つかずの状態だった。

【導入後の成果】

AI予測でVOCの自動ラベリングを行う事で、どのような声が届いているかを分類でき、人手を割いていたら到底できなかった分析ができる様になった。
ネガティブな内容からカテゴリ毎に分類し、優先順位を付けて対応する事で、クレームの減少につながり、顧客満足度の向上が実現した。