• ①コールリーズン分析等を活用し、顧客の入電理由をカテゴリーごとに分類し、内容を分析
  ＊コールリーズン分析・・入電理由や電話の内容についての分析。この分析により、問い合わせの理由をカテゴライズして、傾向を掴むことが可能となる。
• ②分析結果をもとに、自動化によりセルフサービス化することで効果が大きい内容はどれなのか？
  有人対応に力を入れるべき内容はどれなのか？を可視化することで導入目的を明確にしやすくする。

入電計測/コールリーズン分析で現状を可視化

• 例）電話、メール以外のチャネルも準備して、CX向上を目指したい
• 例）問い合わせ応答件数を削減したい
• 例）簡単な業務は自動化させて負荷を減らしたい
• 例）時間外、夜間帯も受付してCS向上を目指したい

目指す効果をイメージすることで、ツールの選択と効果計測がスムーズになります

• 例）自動応答する範囲はどこまでにするかを対象を明確にする
• 例）ボイスボットで対応する業務とIVRを活用する業務を精査する
• 例）ボイスボットで対処しきれない問い合わせの場合に有人への連携ができるシステムを選定する

すべてを自動応答にすることは難しいのが現実。業務の整理から始めましょう

• 例）ボイスボットは導入後のチューニングが重要であるため、導入前だけでなく導入後の変更が容易なシステムを選定する
• 例）ユーザ自身で設定変更ができるかどうかを確認する

最も多い失敗のケースは「最適化できない」ことです。導入後の運用をイメージできる選択をしましょう。

• 例）顧客との会話が成り立たない場合、顧客満足度の低下につながってしまうため精度が重要
• 例）導入前にトライアルを行い、認識精度を確認できるサービスを選ぶことが重要

目的を実現できる精度があるシステムなのか、体験することが重要です