すべてのインタラクションを簡単にテキスト化して、感情とオペレーターの共感を分析し、重要トピックを特定することができます。音声分析とテキスト分析により、顧客との会話がカスタマーエクスペリエンス（CX）向上のための重要なリソースに変わります。
企業にとって、ビジネスとオペレーターの保護は必須です。エスカレーションと詳細分析を伴うトピックや顧客行動を、インタラクションと照合する機能を用意しました。これにより、品質保証とコンプライアンスを迅速に拡張できるようになります。
インタラクションデータのノイズからシグナルを分離し、顧客や従業員の行動を促す要因を見極めます。理想的なインタラクションの要因や、繰り返し発生するトレンドを把握できます。
すべてのインタラクションを完全、正確にテキスト変換します。すべてのカスタマーエンゲージメントをデータ化して、カスタマーエクスペリエンス（CX）とビジネス成果の向上に利用できます。
人工知能（AI）を使用して音声とデジタルのトランスクリプトを分析し、興味を引く新たなトピックやフレーズを明らかにします。インサイトに基づき、プロセス、キャンペーン、サービスを最適化できるだけでなく、トピック検出機能とタグ付け機能のパフォーマンスを増強できます。
インタラクションの一つひとつを、あらゆる角度から把握できます。会話を調査し、根本的な問題、顧客の感情分析、オペレーターのパフォーマンスをはじめとする重要なインサイトを明確化します。
オペレーター、キュー、フロー別に顧客のトピックと感情のトレンドを簡単に可視化し、把握できます。選択したパラメーターに基づき、データを検索してフィルタリングすることで、使いやすく実践的なインサイトを取得することができます。
Genesys は、AI によるオペレーターの共感測定を初めて可能にしました。コーチングのパーソナライズと学習の機会を特定し、顧客の感情を理解する能力を高め、カスタマーエンゲージメントを向上させることができます。
インタラクションで使用された表現を検証し、顧客に対する理解を深めます。顧客の態度や認識を適切に把握することで、製品やサービスオペレータに関する改善が必要な領域の重要なデータが得られます。
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）
問い合わせの増加は、時に対応が困難な状況を生み出します。ジェネシスなら、テキストや音声のインタラクションをチャネルや件数に関わらず、迅速に分析することができます。ジェネシスには、実用的で詳細な分析機能が用意されており、企業全体で簡単にインサイトを共有できます。
ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど、顧客がブランドに抱く印象を把握することにより、カスタマーエクスペリエンスとサービスの品質管理が可能になります。また、プロセスや運用にプラスの影響を与えるトレンドやインサイトを、迅速に検索、セグメント化、特定し、分析結果を活用することも可能です。例えば、品質管理の改善や、ビジネスパフォーマンスの評価に、顧客の声を反映することができます。
さらに、インタラクション中の共感度に基づいてオペレーターを評価し、評価データを使用して、ビジネス全体で共感を活用できるようになります。その結果、顧客の感情を深く理解することでロイヤルティーを獲得し、成長を達成することができます。
ジェネシスの音声分析とテキスト分析なら、複数のインタラクション分析機能を 1 つのアプリケーションに統合することが可能です。ツールを個別管理することなく、音声チャネルとデジタルチャネルにおけるインタラクションの貴重なインサイトを簡単に収集できます。また、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にも効果を発揮します。スーパーバイザーはインサイトを活用してデータに基づいた意思決定を行い、自社のサービスと CX を向上させることができます。
顧客からの問い合わせは、さまざまなチャネルから届きます。デジタルチャネルの数が増えるにつれ、顧客データも複雑化していきます。
データを正しく理解するためには高機能のツールが必要です。つまり、顧客ニーズ、オペレーターの行動、ビジネストレンドなどを特定できる、一元化されたアプリケーションが必要になることを意味します。あらゆるチャネルで発生したすべての会話を、すべて同じ手法で深く理解することが可能になります。
ランダムサンプリング、手動での選択、インタラクションのレビュープロセスはもう必要ありません。統合システムを使用することにより、簡単に分析トピックを識別してグループ化できます。顧客の感情分析を最適化することも可能です。
インサイトを視覚化し、AI を使用して顧客の感情の変化とオペレーターのパフォーマンスを把握できます。企業の各セグメントにおける重要データを特定し、簡単に共有できます。
Genesys は、AI 分析エンジンを活用して、テキスト化の価値を高めます。Genesys の感情分析ツールのサポートがあれば、トランスクリプトは明確なだけでなく、実用的なものになります。機械学習とトピック検出機能を組み合わせることにより、カスタマージャーニーの問題点を特定できます。
Genesys のオール・イン・ワン・プラットフォームは、迅速な適応も可能にします。ナレッジ記事の更新、会話型ボットの導入、コーチングモジュールの微調整などは、その代表的な例です。単なる品質レビューの枠を超えて、データを活用し、顧客体験（CX）や従業員体験（EX）を変革することができます。
AI を活用した音声分析とテキスト分析を使用して、顧客体験（CX）や従業員体験（EX）の戦略を立案、実行できます。インタラクションデータの価値を最大限に引き出し、すべての会話から有益なインサイトを導き出します。
法務、マーケティング、人事、開発、営業などの各部門、企業全体で実用的なインサイトを共有できます。さらに、レポート機能はカスタマイズ可能なため、柔軟に分析を行えます。また、API を使用してインタラクションデータをエクスポートすることも可能です。インサイトを活用して、生産性の向上、情報に基づいた意思決定、ビジネスの成長、有意義な顧客関係の構築を実現できます。
「今では、マネージャーやスーパーバイザーが細かな点まで対策できるようになりました。例えば、IVR メニューを 40 秒短縮しただけで離脱率が 10% 改善しました。それだけで購買率に劇的な変化があったのです」
— ローズマリー・ワイン氏（Field Management Ireland、デジタルマーケティング担当ディレクター）
「ジェネシス の音声分析とテキスト分析を導入してから、どのチャネルで解決率が高いのかが分かり、顧客を誘導できるようになりました。当社の場合はチャットです。実に素晴らしい機能です」
— ピア・ヴェメルンド氏（Etraveli Group、最高顧客責任者）
現在、消費者が何かを購入する際、その選択肢は無限に用意されています。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となります。Genesys のテキスト・音声分析ツールなら、コールセンターの感情分析を大幅に改善できます。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。
ご関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。
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。
コールセンターのデータ分析では、さまざまなソースから収集されたデータを使用します。ソースとは、デジタルチャネル、通話、チャット、電子メールなどです。また、分析ソフトウェアを導入して、ほぼリアルタイムでデータ解析することもできます。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、改善が必要な領域を明確化することができます。
音声分析とテキスト分析は、自然言語処理（NLP）を使用する機能全体を指します。インタラクション完了後、すぐにコンテンツを自動分析できるため、企業は顧客とオペレーターの会話に関するインサイトを短時間で取得できます。
音声インタラクションのテキスト化、顧客の感情分析、トピックの検出などが代表的な例ですが、いずれもデータを構造化して、意味を持たせる作業です。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、参加者同士の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、トランスクリプションエンジンを使用して音声をテキスト化します。IVR、音声ボット、ACD、オペレーター、会議、ボイスメールなどが内部参加者になり得ます。
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。テキスト化した情報は、従業員のトレーニングやフィードバックの改善、ビジネス上の課題の特定などに利用できるインサイトとなります。
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。テキスト化後には、自然言語理解（NLU）を利用して、状況の把握や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）を把握するプロセスです。インタラクション中に使用される言語に基づいて行われます。
分析には、インタラクションから生成されたトランスクリプトが使用され、顧客の発言から感情を把握し、顧客のフィードバックや体験に関する有益なインサイトを抽出します。このプロセスで得た情報を活用すれば、サービスを改善することが可能です。
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。生成 AI がインタラクションのトランスクリプトを作成します。オペレーターの共感を把握することで、インタラクションやオペレーターの応答に関する深いインサイトの取得や、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、エクスペリエンス管理の重要な要素のひとつです。スコアは、顧客とのインタラクションを分析することで得られます。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全体的な感情トレンドを算出するためには、すべての感情値を使用する必要があります。
コールセンターにおいて感情スコアを改善するためには、精度の高い感情分析ツールを選ぶ必要があります。顧客の言葉を繰り返すなど、顧客の感情に共感しながら電話対応できるように、オペレーターをトレーニングします。さらに、テキストマイニング技術を活用して、顧客とのインタラクションをテキスト化します。
優れた感情分析ツールは、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。多言語に対応し、スラング、略語、スペルミスなどの差異にも対処できます。また、エンティティ認識（人、場所、ブランドの特定など）、感情検知、トレンド分析などの機能を備えています。感情分析ツールを選ぶ際は、統合機能、使いやすさ、サポートの品質も確認するようにします。
「最適」な感情分析の手法は、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ると思われます。
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、先進的な感情分析ツールに必須の機能と言えます。
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。
