テキストマイニング分析事例をご紹介
通信業界はコロナ禍での需要拡大・顧客数増加に伴い、サポートセンターに寄せられる問合せも増加傾向にあります。
今回は通信業界で実施されることが多い
VOC（＝Voice of Customer）分析のテーマについて、代表的な３つのテーマを紹介いたします。
１．長時間通話の原因を分析し、対応時間の削減を実現する。
一般的なコールセンターとは異なり、通信業界・サポートセンターでは、ある特定のコールが長時間対応になるという事象が発生しやすいです。
例えば「インターネットに繋がらない」という問合せ１つをとっても、状況によって長時間通話になってしまう場合が多々あります。
そこで、テキストマイニングツールを使用して、通話時間の属性情報と通話内容をクロスで分析し、長時間通話の原因を分析・特定することが可能となります。
２．解約阻止に関するトークノウハウを抽出し、解約率の低減を実現する。
通信業界では解約率の低減が売上に直結をする重要な経営課題となります。
そこで、解約手続きに関する問合せのデータを収集し、「通常通り解約に至った通話」「解約阻止に成功した通話」のフラグを付け、その属性データと通話内容をクロスで分析することで、解約阻止に関するトークノウハウを抽出することが可能となります。
トークノウハウはオペレーター個人に依存する場合も多く、オペレーターの属性とのクロス分析も有効です。
３．クロスセル・アップセルのトークノウハウを抽出し、売上拡大を実現する。
サポートセンターの役割は問合せ対応だけではありません。
例えば、引越に関する手続きの問合せの際に、引越を機に新しいサービスの導入を勧めるなど、クロスセル・アップセルの絶好の機会でもあります。
そこで、クロスセル・アップセルの成功・失敗フラグをデータ化し、通話内容とクロスで分析することで、トークノウハウを抽出することが可能となります。
この際、話題単位（セグメント単位）での分析に加え、どのような手順でクロスセル・アップセルを実現したか？を詳細に分析するため、文脈まで加味した分析（文脈分析）を実施するとなお効果的です。
テキストマイニングによる文脈分析のイメージ
４．まとめ
今回は通信業界のテキストマイニング分析事例について、代表的な３つの分析テーマを解説いたしました。
より詳細な情報や事例について知りたい方は、お問合せフォームよりぜひお気軽にお問合せください。テキストマイニングに興味をお持ちの方は、無料のセミナーもございますので、お気軽にご参加ください。
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