商品管理と取引
データに基づくインサイトと、セキュアで機動性の高いプラットフォームにより、グローバルな商取引を支えるトレーディングエコシステムを変革します。
顧客とマーケティング戦略
パーソナライズされたつながりある体験を通じて顧客エンゲージメントを再構築し、信頼と長期的な価値を築きます。
デジタルエンジニアリング
アイデアをスケーラブルなデジタルソリューションへと転換し、デザイン・テクノロジー・エンジニアリングの力で加速させます。
ステーション・スタジオ
デジタルイノベーションでモビリティハブを再定義し、移動中の人々と企業に、よりスマートでサステナブルな体験を創出します。
サプライチェーン＆インダストリー5.0
変化を予測し、目的を持って効率性を実現する、強靭で知的な供給ネットワークを構築します。
サステナビリティ
責任あるイノベーションを推進し、組織がネットゼロ目標を達成し、将来の世代に良い影響をもたらすよう応援します。
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大量の顧客対応が手作業で分類されているため、非効率や不整合が生じ、サービスの対応や問題解決に遅れが生じています
なぜ「クレーム分類」チャレンジなのか？
手作業による振り分けから、インテリジェントな自動振り分けへ
カスタマーサービスの業務は正確な分類に依存していますが、手作業によるプロセスではミスが発生しやすく、対応が遅れ、拡張性にも限界があります
主なメリット
プロセスの最初の段階でサービスの効率が低下してしまいます
分類の誤りや遅れが、サービス業務全体にどのような非効率を生み出すのか
手作業による分類がボトルネックになっています
大量の問い合わせ対応によって現場が逼迫し、対応速度の低下や業務負荷の増加を招いています
分類のばらつきが品質低下につながっています
担当者ごとの差異によって振り分けミスが発生し、解決スピードや顧客体験に影響を及ぼしています
サービス運用の拡張性に限界があります
自動化なしでは、増え続けるやり取りの量を効率的に管理することはできません
振り分けの遅れが、問題解決の結果に影響を及ぼしています
分類の誤りや遅れが、サービス対応全体の遅延につながっています
NTTデータのサポート体制は？
01
顧客データの準備と整理
高品質なモデル学習を実現するために、過去の対応データをクレンジング、正規化、拡張します
02
高度なNLP分類モデルを開発します
ディープラーニングを活用して、顧客のリクエストに含まれる文脈、意図、および言語的なバリエーションを理解します
03
案件の分類と振り分けを自動化します
各やり取りをリアルタイムで適切なカテゴリに分類し、手作業の負担を軽減します
04
サービスワークフローと連携します
モデルを既存のシステムに組み込み、シームレスな業務実行を実現します
05
モデルのパフォーマンスを継続的に最適化します
モニタリング、フィードバックループ、およびデータ入力の継続的な更新を通じて精度を向上させます
実証済みの効果
インテリジェントな自動化によるサービス業務の変革
重要な結果
分類の高速化と精度向上がいかにしてエンドツーエンドのサービスパフォーマンスを向上させるのか
上位3件の予測において95％の精度を達成
AIによる分類により、一貫性を大幅に向上させ、振り分けミスを削減します
最大25％のFTE再配分
自動化によりリソースが解放され、より付加価値の高い顧客対応に注力できるようになります
年間約21万5,000ユーロのコスト削減
手作業による分類業務を削減することで、分類対応に伴う運用コストを低減します
応答時間の短縮とサービス品質の向上
適切な振り分けにより、問題解決を迅速化し、顧客満足度を向上します
