コンタクトセンターに蓄積された音声データを活用しCXを向上するトータルソリューションを提供開始

本ソリューションのイメージ

本ソリューションのイメージ 【写真詳細】

各プロセスにおける3社の役割

NTTコミュニケーションズ株式会社(以下 NTT Com)、エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社(以下 NTTコムウェア)、株式会社NTTマーケティングアクトProCX(以下 NTTマーケティングアクトProCX)は共同で、コンタクトセンターに蓄積されている通話音声データを利活用し顧客体験価値(Customer Experience、以下CX)の向上を実現するためのソリューション(以下 本ソリューション)を、2023年5月25日より提供開始します。
本ソリューション導入企業での継続的なCX向上サイクル確立に向け、コンサルティング、システム構築、改善施策適用・評価といった一連のプロセスを、ワンストップで支援します。

1. 背景
サービスや商品そのものの価値に加え、購買時や使用時にエンドユーザーへ提供するCXを向上し、売上の拡大やブランドの強化といった経営課題の解決に結びつけたいというニーズが多様な業種の企業で高まっています。特にコンタクトセンターを有する企業では、CX向上の起点であるエンドユーザーの声が通話音声データとして大量に蓄積されており、その利活用が期待されています。
本ソリューションは、蓄積された音声データの活用によるCX向上を多くの企業で成功させてきたNTTグループ3社が、積み重ねた知見と最適なICT技術を活用し提供します。

2. 本ソリューションの特長
CX向上を通じエンドユーザーの声を企業の経営課題解決に結びつけるには、現状分析と課題の明確化に始まり、解決施策の具体化、最適なシステム基盤構築とサービスの導入、施策の適用、効果の評価、改善といったプロセスの繰り返しが不可欠です。本ソリューションを通じ、導入企業自身が自律的なCX向上サイクルを確立するまで、NTTグループが支援します。

<本ソリューションのイメージ>
画像1: https://www.atpress.ne.jp/releases/356616/img_356616_1.png


(1) 「CXコンサルティング」をはじめとしたコンサルティング
CX向上プロジェクト開始時には、まずあるべき姿と現状とのギャップを把握する必要があります。企業上層部を含めた関係者の意思統一と課題の明確化を図るために、NTTグループのアナリストが主導する「CXコンサルティング」により、ワークショップの開催など各種のコンサルティングを集中的に実施し関係者と議論することで、戦略立案を支援します。

(2) 最適なシステム基盤の構築と運用支援
通話音声データをテキスト化するサービス「COTOHA(R) Voice Insight(R)」シリーズや、テキストマイニングツール「VextMiner(R)」(※1)を核に最適なシステム基盤の構築と運用を支援します。また、データ分析やシステム運用のトレーニングを行い、自律的なCX向上サイクルを確立していくための人材育成を支援します。

(3)「伴走」しながら導入企業自身によるCX向上サイクルを確立
導入企業自身がCX向上サイクルを確立し「自走」を始めるまで、コンサルティング、システム基盤の改良などを「伴走」しながら継続的に支援します。また自走運用の確立後も、さらなる改善に向けた支援を提供することが可能です。

3. 各社の役割
<各プロセスにおける3社の役割>
画像2: https://www.atpress.ne.jp/releases/356616/img_356616_2.png

表1: https://www.atpress.ne.jp/releases/356616/table_356616_1.jpg


4. 提供開始日
2023年5月25日

5. 利用料金・お申し込み方法
NTT Com営業担当までお問い合わせください。

6. 今後の展開
100席以上の大規模なコンタクトセンターを運用する企業を中心に、年間10社以上への導入をめざします。また今後も3社それぞれの強みを活かし、企業のCX向上に伴走できるソリューションメニューを強化していきます。

(※1):「VextMiner」は、ベクスト株式会社の登録商標です。VextMinerはテキストマイニングツールであり、膨大な文章データの中から必要な情報を抽出して分析することが可能です。VextMinerの詳細はこちら( https://www.vext.co.jp/vextminer/ )をご覧ください。
(※2):会話テキストは膨大な文字の集合体で構成されており、その中でエンドユーザーの「用件」とされる部分は全体の20%程度といわれています。素データから用件を特定するためには、テキストマイニングを行ったうえ分析用の構造化データに再構成する必要があり、こうしたプロセスをデータ成形とよびます。データ成形はツールを導入するだけでは実現が難しく、本ソリューションでは豊富な分析経験とノウハウを持つアナリストが支援します。

プレスリリース情報提供元:@Press

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