すべての会話を貴重なリソースへと変えることができます。ネイティブ AI（人工知能）により、すべてのインタラクションが自動的にテキスト化され、感情とオペレーターの共感度を分析し、重要なトピックを特定できます。取得したナレッジを活用して、カスタマーエクスペリエンス（CX）を向上させ、戦略を改善することができます。
AI を活用して品質とパフォーマンスの評価を事前に把握することができるため、プロセスを自動化して簡単に QA 範囲を拡張できます。機密性の高いデータをマスキングすることにより、自社と顧客を保護し、カスタマーエクスペリエンス（CX）を維持しながら規制要件を満たすことができます。
ネイティブな AI を使用し、毎日収集するすべての膨大なデータから重要なインサイトを抽出できます。顧客の行動を促進する要因を把握し、傾向を特定し、会話分析のインサイトを活用してカスタマーエクスペリエンス（CX）を向上させ、ビジネス成果を向上させることができます。
顧客とのあらゆるインタラクションを正確にテキスト化できます。会話を有用なデータリソースに変換して、顧客とビジネスの成果を向上できるとともに、データマスキングにより顧客のプライバシーを保護し、PCI データと PII データを自動的にマスキングできます。
AI との音声インタラクションやデジタルインタラクションを分析し、発見した新規トピックをもとに見つけ根本原因や傾向を特定できるため、繰り返し発生する問題への対処方法を改善できます。業界固有の用語やビジネス固有の用語を辞書に追加すれば、さらに精度を向上させることができます。
すべての顧客インタラクション、感情、共感の指標を迅速に検索して、オペレーターの行動を完全に把握できます。顧客満足（CSAT）、オペレーターのパフォーマンスなどのインサイトを取得して、ビジネスの成果に影響を与える根本的問題を解決することができます。
オペレーター、キュー、フロー別にソートしたり、肯定的と否定的に分類して、顧客のトピック、オペレーターの行動、感情の傾向を可視化できます。検索やフィルタリングのオプションを使用して実用的なインサイトを取得し、パフォーマンス評価と品質を同様に改善することができます。
すべてのインタラクションにおいてオペレーターの共感を測定、評価できます。有用な行動と有用ではない行動を特定し、パーソナライズされたコーチングを提供できるため、カスタマーエンゲージメントの向上、顧客との有意義なつながりを促進できます。
ネイティブ AI を活用してすべてのインタラクションを事後分析し、顧客のニーズと課題に関するインサイトを獲得できます。インサイトをもとに、カスタマーエクスペリエンス（CX）視点で製品、サービス、オペレーターのパフォーマンスを向上させることができます。
82%
の企業が音声データを積極的にテキスト化しています。しかし、その 3 分の 2 は、音声資産の半分未満しかビジネス目標の達成に活用できていません。
Opus Research（2023年）
すべてのチャネルで顧客からの問い合わせの増加に対応することは、非常に困難です。しかし、Genesys Cloud™ プラットフォームに搭載されているネイティブ AI なら、簡単に実行できます。優れた会話分析とインサイトを使用して、テキストと音声のインタラクションを詳細に調査できます。ビジネス全体でインサイトを簡単に共有できるため、傾向の特定、根本的な問題の発見、データ主導の意思決定を迅速に行うことが可能です。
顧客がどのように感じているかを理解することが、サービス品質を改善するための鍵です。ツールを使用して顧客の感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を分析できるため、カスタマーエクスペリエンス（CX）をコントロールできるようになります。簡単な検索で、ビジネスに大きな影響を与える傾向をグループ化、特定できます。このようにして、品質管理を簡単に強化し、オペレーターの知識を高め、コンタクトセンターの外側に潜在しているビジネスチャンスを見つけることができます。
Genesys Cloud なら、すべてのインタラクションでオペレーターの共感度を測定し、企業全体で感情的なインテリジェンスを高めることもできます。共感を強めることができれば、より強固な顧客関係を構築し、ロイヤルティを促進し、持続可能な成長をさらに促すことができます。
Genesys Cloud は、複数のインタラクションツールを 1 つのプラットフォームに一体化しているため、すべてのチャネルでインサイトを簡単に収集できます。データ収集が簡素化され、品質管理、コーチング、オペレーターのゲーミフィケーションを簡単に実行できるようになります。スーパーバイザーがインサイトをもとにすぐに実行できるため、データに基づく意思決定、サービス品質とカスタマーエクスペリエンス（CX）の向上が可能です。
Genesys Cloud プラットフォームなら、ネイティブな AI 主導の音声分析とテキスト分析で顧客満足（CSAT）を最適化し、個々のインタラクションを理解してサービス品質とオペレーターのパフォーマンスを向上させることができます。
デジタルとソーシャルメディア・プラットフォームの種類が増えるにつれて、すべてのプラットフォームにおけるインタラクションを一元的に管理する重要性も増しています。Genesys Cloud には、すべてのチャネルにおける顧客とのインタラクションをワンストップに把握できる完全なオムニチャネル分析が備わっています。この統合型アプローチにより、顧客のニーズ、オペレーターの行動、ビジネストレンドを簡単に特定できます。つまり、企業は十分な情報に基づいて意思決定を行い、カスタマーエクスペリエンス（CX）を向上させ、組織のすべてのタッチポイントで成功を促進させることができます。
ランダムなサンプリングや手動によるレビューなど、通常のインタラクション分析の方法では、時間がかかり、非効率的な場合があります。Genesys Cloud は AI ベースのツールをプラットフォーム自体に組み込んでいるため、効率的に分析することができます。迅速、効率的にインサイトを可視化でき、手動業務も削減できます。
顧客の感情とオペレーターのパフォーマンス向上を時系列に把握し、重要なデータを少ない労力で全社共有できます。AI ベースのレビュープロセスと手動のレビュープロセスを 1 か所にまとめ、分析を最適化できるため、企業はどのような状況でも顧客のニーズに俊敏に対応できます。
インタラクション分析を効果的に行うには、正確で適切なトランスクリプトが必要です。Genesys Cloud のネイティブ AI と機械学習を活用することで、インタラクションの正確なトランスクリプトを取得して、時間をかけて改善することができます。また、Genesys Cloud は辞書の管理も可能です。業界固有の用語、製品名、ビジネス専門用語などを手動で登録すれば、トランスクリプトをさらに向上させることができます。
音声分析とテキスト分析により、カスタマージャーニーの問題点を見つけ、情報に基づいた判断を迅速に行うことができます。正確で実用的なトランスクリプトこそが、カスタマーエクスペリエンス（CX）の向上、各プロセスのビジネス貢献度向上につながります。
インタラクションデータが大量になると、手動の管理は不可能になります。Genesys Cloud を使用すれば、AI ベースの分析によりプロセスを簡素化し、あらゆるインタラクションから貴重なインサイトを獲得できます。レポートをカスタマイズしたり、API を使用してデータをエクスポートできるため、特定のニーズに合わせた分析のカスタマイズも可能です。
企業全体でデータ分析して得たインサイトを共有できるため、生産性、成長、顧客との有意義なつながりの促進に関する情報が全社に提供され、ビジネスの改善につながります。これらのインサイトをもとに、企業は確実な情報に基づいた意思決定を行うことができるようになります。
消費者の購入手段はいま、ほぼ無限にあると言えます。他社との差別化を図るためには、優れたカスタマーサポートが鍵です。ネイティブ AI を活用した Genesys Cloud のテキスト・音声分析ツールを使用すれば、コールセンターで今利用されている感情分析ソフトウェアを改善できます。今すぐデモをご予約ください。顧客レビュー向上のための第一歩です。
弊社担当より、折り返しスケジュール調整のご連絡をさせていただきます。
コンタクトセンターのデータ分析の代表例は、利用できるすべてのソースから顧客データを収集することです。ソースとしては、デジタルチャネル、通話、チャット、電子メールなどで、分析ソフトウェアを使用すれば、ほぼリアルタイムに収集したデータを分析できます。AI を利用して、迅速、効率的にデータを分析すれば、業務を大幅に簡略化できます。平均処理時間、初回コール解決率、ポジティブまたはネガティブな感情スコアなどの主要指標をもとに、オペレーターやスーパーバイザーの改善点を明確化できます。
音声分析とテキスト分析は、インタラクションの終了直後にコンテンツを自動的に分析する一連の機能です。インタラクションをテキスト化し、対象となるトピックやカテゴリーを特定し、感情分析などを提供します。
この分析により顧客とオペレーターの会話に関するインサイトを取得できます。音声分析とテキスト分析の例としては、音声インタラクションの文字変換、顧客の感情分析、トピックの特定などです。AI が分析プラットフォームに組み込まれている場合は、非構造化型のデータから簡単にインサイトを引き出すことができます。企業は、オペレーターのパフォーマンスの向上、コンプライアンス、顧客満足度、ビジネスインテリジェンスなどのユースケースに、データを活用することができます。
音声とデジタルのテキスト化とは、会話をキャプチャーし、だれが何を話しているのかを把握することです。外部の参加者（顧客）と内部の参加者（フローやオペレーターなど）の両方が対象です。音声インタラクションでは、音声を文字に変換するテキスト変換エンジンが使用されます。自動音声応答装置（IVR）、音声ボット、自動着信呼分配装置（ACD）、オペレーター、会議、ボイスメールなどの内部参加者が対象です。
電子メール、メッセージ、チャットなどのデジタルインタラクションでは、ボットやオペレーターが内部参加者になります。取得した情報は、従業員のトレーニングとフィードバックを改善する方法についてのインサイトを提供し、ビジネス上の問題を特定するために有用です。
音声分析には、音声をテキスト化する自動音声認識（ASR）などのテクノロジーが使用されます。また、自然言語理解（NLU）を利用して、双方が話していることを理解し、テキスト化された文章の感情分析を行います。
感情分析とは、インタラクション中のカスタマーエクスペリエンス（CX）の質を把握するプロセスです。そのベースとなるデータは、各インタラクション中に顧客が用いた言葉です。分析の基礎として、インタラクションから生成されたトランスクリプトを使用します。
顧客の発言から感情を把握し、肯定的や否定的なフィードバック、体験に関する有益なインサイトを抽出します。顧客がポジティブな体験をしているのか、ネガティブな体験をしているのかが分かります。この情報を活用して、サービスを改善することができます。
共感分析とは、会話型インテリジェンスにより、インタラクション中のオペレーターの行動を把握するプロセスです。オペレーターは顧客のニーズを的確に把握できているか、顧客の役に立っているのかを把握することで、インタラクションやオペレーターの応答に関する詳細なインサイトを取得し、パフォーマンスや学習のパーソナライズ、顧客関係の改善につなげることができます。
カスタマーサービスの感情スコアは、カスタマーサービス・チームとのインタラクション後の顧客の感情を測定するものです。顧客とのインタラクションを分析することで、このスコアを取得できます。顧客は友好的か、サービス提供時に感情が悪化しているかを測定できます。スコアの結果から、製品やサービスに対する顧客の意見や感情的反応、ブランドに対する全体的な感情を把握することができます。インタラクションの全体的な感情スコアと感情傾向を算出するためには、ブランドへの言及すべてを含む、あらゆる感情値を使用する必要があります。
コンタクトセンターにおいて感情スコアを改善するためには、まず精度の高い顧客感情分析ツールを選びます。データの質が高いほど、問題を特定して解決できる可能性が高くなります。顧客の問い合わせに適切に対応できるよう、聞いた内容を反復するなど、オペレーターが顧客の立場に立って通話に対応できるようになります。顧客とのインタラクションのトランスクリプトにテキストマイニング手法を適用すれば、顧客が言っている内容、その意味をより深く理解できるようになります。
ツールが優れていれば、感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）とその度合いを正確に判断できます。さまざまな言語表現に対応し、スラング、略語、スペルミスのような変化にも対処することができます。また、エンティティ認識（人、場所、ブランドの特定など）、感情と意図の検知、トレンド分析などの機能を備えているものもあります。感情分析機能を選ぶ際は、搭載機能、使いやすさ、サポートの品質も確認するようにします。
感情分析の「最適」な方法は、タスクによって異なります。機械学習、特にディープラーニングを使用する手法は強力ですが、大量のデータとコンピューティングリソースが必要です。ルールベースの手法は、単純なタスクの場合やリソースが限られている場合に効果的です。機械学習とルールベースの手法を組み合わせたハイブリッドな手法なら、バランス良く分析できます。
音声認識は、発話された言葉をテキスト化します。NLP は、人間の発言を解釈して言語化します。特に NLP は、高度な感情分析に欠かせません。
いいえ、NLP と感情分析は同じではありません。NLP は感情分析よりも広い意味を持ち、コンピューターを使用して人間の言語を理解、解釈、生成することを指します。感情分析は NLP の特定の用途であり、テキストで表現された感情を判断することを指します。
音声分析と発声（音響）分析を組み合わせて使うことで、コンテンツとインタラクションの質を総合的に把握できます。音声分析では、オペレーターと顧客の両方が使用する言葉やフレーズを中心に分析します。音響分析では、話し過ぎ、無音、会話時間に焦点が当てられます。両方を使用することにより、顧客が何を求めているのか、どのようなサポートを受けているのか、オペレーターと顧客がどのように感じているのかを分析できます。
音声分析とテキスト分析は、カスタマーサービス・チームが顧客対応の改善方法を検討する際に役立ちます。個々のインタラクションで何を話しているかを調べ、それぞれの言動が肯定的な意味を持つのか、否定的かの関係性を特定し、肯定的な部分を選り分け、否定的な部分を排除することができます。
音声分析とテキスト分析は、英語以外の言語では精度が低いことがありますが、時間とともに改善されています。世界中の成功している企業は、音声と高度なテキスト分析を使用して、カスタマーサービスとのインタラクションを調査、改善しています。
