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次世代コールセンター最前線

 次世代コールセンター最前線

「口座開設なら1を、普通預金は2を、定期預金は3を」というコールセンター が現在の日本では当たり前ですが、近年の中国のコールセンターはビッグデータとAIを活用した次世代コールセンターの導入が進んでいます。これは従来のプッシュボタンに変わり音声認識を採用することで待ち時間なく顧客対応を行うだけでなく、通話内容をビックデータで分析する新たなマーケティングツールとしてのコールセンターが改めて注目を集めています。本セッションでは、アリババ自身が開発し、自社で運用する次世代コールセンター をご紹介します。近年、中国の企業の間でも採用が広がり、消費者のプッシュボタン離れが進むなか、中国進出日系企業での採用は待ったなしの状態と言えるでしょう。
本セミナーの動画は以下のサイトよりご覧いただけます。
https://www.alibabacloud.com/ja/campaign/asiagateway2021

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AlibabaCloud_JP

May 07, 2021
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Transcript

  1. 次世代コールセンター最前線 アリババが提供するAI&ビッグデータコールセンターの全貌 ©Copy right by Alibaba Cloud. All rights reserved.

    アリババクラウド・ジャパン DX Office シニア・コンサルタント ⼤和⽥ 健⼈
  2. ͜Μͳํʹݟ͍͖͍ͯͨͩͨʂ தࠃͰ৽ͨʹίϯλΫτηϯλʔͷઃཱΛݕ౼͞Ε͍ͯΔํ ݱঢ়ͷதࠃͷίϯλΫτηϯλʔػೳɾۀ຿Λߴ౓Խ͍ͨ͠ํ ऩӹʹߩݙͰ͖ΔίʔϧηϯλʔΛ࣮ݱ͍ͨ͠ํ

  3. ࢢ৔എܠ 普遍的なビジネスの本質 ポイントごとに満⾜度低下のリスクが存在 市場環境の変化 サービスと体験が顧客の残留と継続のカギ ・新規顧客の獲得コストが増加し 既存顧客の関係強化が必須。 ・商品の同質化が進み、ブランドロイヤルティが 低い場合、体験のみが差別化の肝 ・消費⽔準の上昇に伴い、サービスの向上にも期待

    消費者:商品選択→オーダー→⽀払い→ 配送→アフターサービス 購⼊体験 配送体験 サービス体験 ΞϦόόάϧʔϓ͕ࢢ৔ʹ޲͖߹͏தͰ։ൃɺϊ΢ϋ΢Λ٧ΊࠐΜͩίʔϧηϯλʔιϦϡʔγϣϯ
  4. ΞϦόόͷίʔϧηϯλʔͷ͋ΏΈ ۀ੷ߩݙ౓ CVR/顧客関係性/VOC ඼࣭ຬ଍౓ 満⾜度/回答正確性/NPS ޮ཰Խඪ४ઃఆ 平均通話時間/座席利⽤率/30秒 内正答率/事後対応時間 Πϯγσϯτରࡦ 顧客対応(重複質問/注意ワード)

    感情対応(感情アラート・追跡) L1 : ⾃動化 L2 : 管理化 L3 : スマート化 L4 : データドリブン 電話対応中⼼・マルチチャネル未対応、サービスデータ未収集 チャット・Webなどのマルチチャネルに対応 専属チームによりサービスデータを解析、分析、業務改善に活⽤。 AIの活⽤により、オペレーションコストを削減。 ⼈的リソースを付加価値の⾼い業務に注⼒(繋ぎ⽌め案件など) AIとビッグデータの活⽤により、業務の改善点を発⾒。 (顧客体験の課題点・商品への評価など)
  5. ΞϦόόͷಠ਎ͷ೔Ͱͷࣾձ࣮૷࣮ྫ ݄೔ͷಠ਎ͷ೔Ͱ͸ɺ"*ίʔϧηϯλʔ͕ԯ݅ͷ໰͍߹ΘͤΛॲཧ ΦϖϨʔλʔΛ࡟ݮɺސ٬ͷྲྀग़Λ࡟ݮ

  6. ·ͣ͸ɺσϞΛ͝ཡ͍ͩ͘͞ ৽ܕίϩφ΢Οϧεͷࣗಈ໰਍ίʔϧηϯλʔɺ଴ͪ࣌ؒͳ͘"*Ͱձ࿩ΛࣗಈԽ AI(⼥):こんにちは、こちらは浙江省衛⽣局です。• •さん、ご本⼈ですか ⼈間(男):はい、そうです AI(⼥): • •さん、こんにちは。今⽇は1⽉25⽇、三度⽬の健康チェックとなります。 お時間よろしいですか? ⼈間(男):⼤丈夫です

    AI(⼥):今⽇体温を測りましたか?何度でしたか? ⼈間(男):今⽇は37.2度です。 AI(⼥):今日は咳が出るなどの症状はありますか? ⼈間(男):ありません …
  7. தࠃͷίʔϧηϯλʔಛ༗ͷ՝୊ ίʔϧϘϦϡʔϜͷৼΕ෯͕ܹ͘͠ɺϐʔΫ࣌Λ૝ఆͨ͠ઃඋ౤ࢿ͕ඞཁ ελοϑͷೖΕସΘΓ͕ܹ͘͠ɺτϨʔχϯάʹ͕͔͔࣌ؒΔ ਖ਼͘͠ճ౴͍ͯ͠Δ͔ɺରԠ඼࣭͕ෆ҆ ΦϖϨʔλʔ͔ΒͷϨϙʔτͷਖ਼֬ੑʹ՝୊͕͋ΓɺܦӦʹϑΟʔυόοΫͰ͖͍ͯͳ͍

  8. ՝୊ᶃϐʔΫ࣌Λ૝ఆͨ͠ઃඋ౤ࢿ͕ඞཁ • ෺ཧతͳઃඋͳ͘ɺίϯλΫτηϯλʔΛ্ཱͪ͛Δ͜ͱ͕Մೳɻ • τϥϑΟοΫʹ͋Θͤͯ஄ྗతʹϦιʔεͷௐ੔͕Մೳ • ྉ͕ۚ҆ՁͰ͋ΓɺεϞʔϧελʔτՄೳ डి *73 ৼ෼

    ΦϖϨʔλʔ ෼ੳ 電話回線:35元/⽉ 外部通話料⾦:0.11元/分 標準版:300元/⽉/席 ⾼機能版:630元/⽉/席 録⾳・⾳声解析 ⾳声データ保存:1.5元/GB/⽉ リアルタイム会話分析:270元/100時間/⽉ オプション オペレータースキルセット管理、スケジュール管理、チケット管理システム、ナレッジベース、 リアルタイムデータ解析、⾃動レポーティングシステム
  9. ՝୊ᶄελοϑͷೖΕସΘΓ͕ܹ͘͠ɺτϨʔχϯάίετ͕ߴ͍ • Ϋϥ΢υτϨʔχϯάγϛϡϨʔλʔΛ׆༻ɺࣄલʹϦϞʔτͰແਓ0+5Λ࣮ࢪ͠ڭҭίετ࡟ݮ ϓϩηεγϛϡϨʔλʔ ࣮ફγϛϡϨʔλʔ

  10. ՝୊ᶅਖ਼͘͠ճ౴͍ͯ͠Δ͔ɺରԠ඼࣭͕ෆ҆ • "*Ի੠ೝࣝγεςϜΛ࢖͍ɺձ࿩Λղੳ • จ຺ೝࣝʹΑΓɺΑΓਫ਼౓ͷߴ͍ձ࿩඼࣭ΛݕࠪՄೳʹ

  11. ՝୊ᶆΦϖϨʔλʔͷϨϙʔτͷਖ਼֬ੑʹ՝୊ • ײ৘෼ੳʹΑΓɺΑΓਂ͍ސ٬ͷΠϯαΠτΛ೺Ѳ ମݧ Τϯδϯ ΠϯαΠτݕࡧ ΠϯαΠτάϧʔϐϯά ײ৘ࣝผ Ξϥʔτ サービス体験改善

    配送体験改善 営業体験改善 商品体験改善 消費者との会話 レポート例
  12. ՝୊ᶆΦϖϨʔλʔͷϨϙʔτͷਖ਼֬ੑʹ՝୊ • "*ձ࿩ೝࣝͰձ࿩ΛϞχλϦϯάɺϏοάσʔλΛ׆༻ͯ͠ϨϙʔτΛࣗಈͰੜ੒͠ɺվળʹߩݙ シナリオ①顧客の反応を適切な部署に展開 シナリオ②顧客予兆を分析・対策検討 シナリオ③顧客インサイト活⽤によるマーケ活動 シナリオ④ネガティブなフィードバック報告活⽤ 営業:価格変動、プロモが複雑 サービス:Call Center繋がらない

    商品:品質悪い、包装破損 配送:配送遅い、態度悪い 課題の⾃動 振り分け 営業部⾨ 製品部⾨ 配送部⾨ VOC VOC 体験関連:販売チャネル、店舗閉店、ポイント交換 商品関連:機能、品質、新品かどうか 関連イベント:プロモーション、デリバリー 改善 顧客属性 新し物好き イベント好き ネガティブな体験した⼈ サービス態度に敏感な⼈ 営業戦略 新製品試験販売 イベント案内 試⽤予約 サプライズサービス ネガティブ フィードバック インサイトサポート 同期対応 マイナス評価、 重要課題、感情 インサイトを分析、 クラスター化 担当チームに速やか に情報を同期、 影響を回避
  13. தࠃͷίʔϧηϯλʔಛ༗ͷ՝୊ ίʔϧϘϦϡʔϜͷৼΕ෯͕ܹ͘͠ɺϐʔΫ࣌Λ૝ఆͨ͠ઃඋ౤ࢿ͕ඞཁ ελοϑͷೖΕସΘΓ͕ܹ͘͠ɺτϨʔχϯάʹ͕͔͔࣌ؒΔ ਖ਼͘͠ճ౴͍ͯ͠Δ͔ɺରԠ඼࣭͕ෆ҆ ΦϖϨʔλʔ͔ΒͷϨϙʔτͷਖ਼֬ੑʹ՝୊͕͋ΓɺܦӦʹϑΟʔυόοΫͰ͖͍ͯͳ͍

  14. ύʔτφʔͱͷΞϥΠΞϯε ύʔτφʔ༷ΑΓɺಋೖͷίϯαϧςΟϯάɺطଘ&31ͷ౷߹ͳͲͷ͝ࢧԉΛఏڙ͓ͯ͠Γ·͢

  15. ຊηογϣϯͷ·ͱΊ தࠃʹ͓͚Δίʔϧηϯλʔͷ՝୊ΛεϞʔϧελʔτͰղܾ͢ΔͳΒɺ ΞϦόόΫϥ΢υͷίʔϧηϯλʔ ʂ 従来のコンタクトセンター Alibaba Cloud Call Center 初期コスト

    º ⾼い初期費⽤、維持費、ピークにあわせたインフ ラ構築 ˓ 低コスト、従量課⾦、ハードウェア・ソフトウェ アコスト無し 導⼊期間 º ⻑い⼯事期間、半年以上の展開期間 ˓ 短期間での導⼊が可能 電話番号の購⼊とCall Centerインスタンスの購⼊で 展開可能 学習コスト º 学習に必要な教材が不⾜、⾃⼰学習が困難でテク ニカルサポートが必要 ˓ セルフサービス、トレーニングシミュレーターを提 供し、リモートでのOJTが可能 アクセス性 º リモートアクセスの場合、別途アクセス環境の構 築が必要 ˓ いつでもどこでもアクセスが可能な柔軟な座席 拡張性 º スケラビリティの低下、システムのアップグレー ドが困難、弾⼒的なリソースの増減が困難 ˓ 柔軟な拡張、システム容量は必要に応じて⾃動的 に調整、CRMなどの外部システムと連 携が容易 費⽤⽐率 º 労働集約型、顧客サービス費⽤は総費⽤の65%か ら70%を占める ˓ 技術集約型、AI機械学習+⾳声認識+⾳声 合成により、⼈件費の削減、ビッグデータの活⽤ により、収益改善への貢献
  16. ͓໰͍߹Θͤ େ࿨ా݈ਓ アリババクラウド・ジャパン シニアコンサルタント Email : kent.ohwada@alibaba-inc.com SanSan:

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