業務効率化を実現! 問い合わせ業務の削減でコア業務に集中

チャットボット活用例のご紹介

本記事では以下のような使い方ができるチャットボットを紹介します。

チャットボットで出来ること

・同じ質問、問い合わせはチャットボットが回答

→負担業務を削減、スピーディーに回答!


・人と会話するかのように、ひとりでも原因特定

→時間を選ばない利用でPDCAを素早く回せる!


・チャットで届く質問に答えるだけで適切な商品をおすすめ

→顧客が店頭に行く身体的、心理的負担を軽減

大量のデータを活用
同じ作業を繰り返す
過去から未来を予想する

チャットボットでできる
業務効率化


月額定額制とはいえ、現在想定している機能を実現する場合の概算見積は提示致します。 そして、リリースするマイルストーンも提示致します。 しかし、仕様変更によりリリース日は前後するため、コミュニケーションを密に取ります。


チャットボットでできる業務効率化 チャットボットでできる業務効率化① チャットボットでできる業務効率化②
こんなシーンはありませんか?

お客様から電話やメールで問い合わせが多く、対応が追いついていない。

膨大な問い合わせ対応業務により本来おこなうべきのコアな業務にも影響が出ている。

営業時間が増えるだけではなく、回答が滞ることによりお客様にも迷惑がかかり、機会損失にもなりかねない状態。

特定の製品についての金額の質問など、問い合わせの多くを似た内容が占めていませんか?

そうであれば、機械学習・深層学習の得意な業務です。

お客様問い合わせ業務を
チャットボットで実現!


お客様への回答を自動返答することができれば、問い合わせ担当者の業務負担は大きく軽減します。 それだけではなく、お客様をお待たせすることなく、必要なタイミングで情報を伝えることができます。 そうすることで、担当者はよりコアな業務に集中できるようになり、 売上向上や社内環境改善などのさらなる利益にもつながるでしょう。


また、チャットボットへの問い合わせは、資料請求やメールでの問い合わせのように、個人情報を入力する必要はありません。 そのため、ユーザーは気軽に質問ができ、さらには営業時間外でもチャットボットが質問に答えてくれます。 このようなユーザーにとって快適な体験で購入前にも顧客の満足度が高まるだけではなく、 顧客との接点が増えることで信頼性の向上や商品・サービスの認知度アップにもつながります。


さらに、多くのチャットボットはコミュニケーション内容をデータとして残すことができますので、 幅広いユーザーのニーズを把握することも可能です。 このようなユーザーのニーズからチャットボットの回答やサイトの情報を改善したり、 商品・サービスの改善につなげたりすることも可能になるのです。

その他活用例


社内ヘルプデスク
「なぜ」原因の特定
ユーザーへのレコメンド

社内ヘルプデスク


問い合わせがあるのは、お客様からだけではありません。社内から情報システム部や総務部への問い合わせは毎日発生しています。 日々の問い合わせは軽微で同じようなものが多く、チャットボットで問い合わせから回答までを完結させてしまうことができます。 問い合わせをする側も気軽に利用でき、確認不足によるミスを減らすことも出来るでしょう。

「なぜ」原因の特定


上記2つの事例からチャットボットは、相手と会話するようにシステムとやり取りできるサービスです。 ここの『会話』に着目し、原因の特定に活用することもできます。


例えば、ミスが発生した際の原因特定。 報告書を提出し、上司との会話で原因を発見し、今後の対策を決めていきます。


この会話をチャットボットでおこなうことで、スピード感のある原因の特定がおこなえます。 また、(本来あってはならないのですが、)当事者は上司ではなく、システムと会話するわけですから、 より素直な回答をすることができ、正確な特定がおこなえるでしょう。

ユーザーへのレコメンド


ユーザーが好みや生活習慣を入力することで、ユーザーに適切な商品をおすすめすることができます。


例えば、化粧品は人の好みが大きく分かれるだけではなく、流行りの移り変わりも大きく、 化粧品購入の際は、ユーザーは悩み、今までと同じものを購入することで妥協することも少なくはありません。 チャットボットを活用すると簡単に、どこでも、自分にピッタリの化粧品を見つけることができます。

まとめ


チャットボットは業務効率化を進めることはもちろん、幅広い活用方法があり、 お客様ごとにぴったりな活用方法をご提案いたします。


当社では皆様の課題やお困り事を一緒に解決していきます。 下記にご興味がありましたら、問い合わせ口からご連絡ください。


・チャットボットについてもっと詳しく知りたい

・困っていることを相談したい

・機械学習・深層学習は他に何ができるのか興味ある

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