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#742
アフター・サポート / インフォメーションセンター改革
大手通信教育会社
事例内容
・感情解析ツールを導入。モニタリングを行い、成功例と苦手な新人のオペレーションの比較や、お客様の入電シーンの想定から顧客属性をパターン化を実施した。
・顧客対応だけでなく、オペレーター自身の心理的なハードル・障壁・苦手意識に繋がる点も抽出した。
・スクリプト分岐の見直しと、ワンプッシュトークの追加など、無理なくオペレータが実践できる施策を実施した。
・オペレーターが顧客分析の結果や、ワンプッシュトークによるタイミングと効果などをしっかり理解できるよう、簡潔明快な研修内容を作成し、新人にも受け入れやすい研修を実施。
・通常のKPI管理による効果検証に加え、オペレーター個人個人の「成功件数」を記録、成功体験を創出。
#741
アフター・サポート / インフォメーションセンター改革
大手通信教育会社
事例内容
・入電予測精度の最適化ツールを導入
・問合せ種別・入電傾向分析に応じてIVR(自動音声応答)ガイダンスを設定。
Webサイトへ誘導することで自己解決が図れる問合せ種別を入電傾向から特定し、IVRガイダンスで簡潔に誘導できるよう設計した。
・SMSの送信(関連Webサイトへの誘導)
スマートフォンでも簡潔に手続きが完了するWebサイトへのリンク付きのSMSを送信するという案内で誘導を促進した。
・自己解決率・入電傾向の分析を分析し、問合せ傾向や繁忙期に集中する問合せにあわせて、ガイダンスやWebページを更新した。
#740
アフター・サポート / Webサポート
株式会社ネクソン
事例内容
・専任のFAQ担当者を設置
・現状のFAQをユーザーがより役立てやすい形へ整理
・問い合わせのアクセス数やFAQ検索ワードの分析をメールサポートの内容に反映させた。
#739
アフター・サポート / Webサポート
三井住友カード株式会社
事例内容
・各部門の役割を明確化し、相互に連携する体制を構築した。
・個別に管理されていた電話の問い合わせ内容とWeb上のFAQカテゴリを紐付けした。
・Web上のFAQを、「検索性」「視認性」「解決性」の3つの指標で改善した。
・WebFAQから電話問い合わせまでの導線を改善した。
・Web上のFAQの分析・最適化を行うナレッジマネージャーの育成を行った。
#737
アフター・サポート / Webサポート
大手家庭用ゲーム機器開発会社
事例内容
・Webでの修理受付の導線を見直しした。(ゲームの種類や機能の増加に伴って対処用のサイトが随時立ち上がっており、修理依頼の方法が分かりにくかったことで、問合せ増とNPS(Net Promoter Score)低下を招いていたことがわかったため)
・NPS(Net Promoter Score)の真因分析までには、大量のテキストデータを分析する工数が課題だったところに、AIを導入した。
#735
アフター・サポート / インフォメーションセンター改革
大手クレジットカード会社
事例内容
・カスタマーセンターの応対履歴に蓄積されるデータ分類や定義・記録の仕方をルール化
・顧客要望を全社に共有・展開できるシステムを構築。構築に際しては、経営層・全社関係部署を主導する委員会を設けた。
・顧客要望の分析専門担当者を配置し、対応の記録が顧客要望なのか、オペレーターの所感なのかを区別。その上で、顧客要望にどのように対応するかを発信した。
#734
アフター・サポート / インフォメーションセンター改革
大手電力事業者
事例内容
・株式会社TMJのナビゲーションツールを導入。顧客属性に応じた聴取事項の抜け漏れ防止とスムーズな応対による応対時間の短縮
・電話応対後に顧客情報の変更を基幹システムに入力する部分でRPAを導入し、転記ミスを防止、後処理時間を短縮
・RPAの導入により研修カリキュラムを短縮し、着台までのリードタイムを短縮。
・新人の詰め込み型研修を無くし、研修離脱者を低減
#684
アフター・サポート / インフォメーションセンター改革
健康食品メーカー
事例内容
入電数の削減を目的に、AI機能付きのチャットボット*を導入。
*ユーザーがWeb上やLINE等で質問をを入力 → AIが質問内容を理解し、テンプレートに沿った回答を自動で実施 → 不明なものは手動に切り替え人が対応(その後、またテンプレート化し、自動で対応できるようにする)
#413
アフター・サポート / インフォメーションセンター改革
通信B社
事例内容
まずは、座学研修で品質を管理するのに必要なモニタリング、コーチングといったスキルをトレーニングした。
次にオペレーションの現場でオペレーターに対して「どういう品質管理をするか」、あるいは「その結果をどうフィードバックするのか」といったことをトレーニングした。
→ Off-JTとOJTを使い分けてトレーニングした。
#285
アフター・サポート / インフォメーションセンター改革
5兆円企業X
事例内容
多く件数をこなせるやり方(顧客に頼まれたことだけをこなし、自らからは提案しないやり方。また用件とは関係の薄い顧客からの話に付き合わないやり方)と、丁寧なやり方(顧客に頼まれたことだけでなく、自らからも提案するやり方。または顧客からの話にとことん付き合うやり方)の二つを定義し、インフォメーションセンターの混雑時には多く件数をこなせるやり方で、非混雑時には丁寧なやり方で対応するようにし、その二つを使い分けられるスタッフを評価した。
#181
アフター・サポート / インフォメーションセンター改革
freee
事例内容
よくある問い合わせに対して、24時間、AIが答えれるようにした。
2019年現在、約4割の問い合わせにはAIが対応できる。
#8
アフター・サポート / その他
通信企業A社
事例内容
対象者向けに専用番号を開設。課長クラスを何人も待機させたが、ほぼ問い合わせなし。
#4
アフター・サポート / インフォメーションセンター改革
通信A
事例内容
可能応答件数が少ないスタッフにおける問い合わせ種別毎の平均応対時間を算出。平均応対時間が長かった種別の問い合わせへの対応方法を個別に改善(過去の応対模様を一緒に聞きながら、こういう言い方をすれば、顧客がすぐに理解・納得する等のアドバイスを送る)。また、一部の専門性の高い問い合わせは専用スタッフに転送するようルール化した。