音声認識システムを導入することで通話のログを残し、詳細な記録を確認できるようにした後は、蓄積されたデータを分析する必要があります。
過去のまとめ記事は「【検討者必見】音声マイニング特集（VextBlogをまとめて紹介！）」をご参照ください。

今回は音声認識システム導入後の通話ログ分析の際に役立つ、VextBlogの関連記事を４本ご紹介いたします。

1.解約阻止や成約につながる成功パターンを抽出したい方へ

通話中にはそれぞれのオペレーター固有のノウハウが隠されています。暗黙知となっているトークノウハウを発見し、成功パターンの発見に繋げるための事例記事をご紹介します。

ブログ記事：会話から見つけ出す“解約阻止のノウハウ”

この記事では、サブスクリプション型サービスを提供する企業が直面する解約阻止の課題に焦点を当てています。特に、顧客が解約を検討する背景を理解し、それに応じた提案を行うことで、解約を阻止するノウハウについて詳しく解説しています。通信業者の事例を用いて、実際の会話から解約阻止のためのトークノウハウを抽出する手法を紹介し、解約阻止が成功したケースの分析を通じて、効果的なコミュニケーション戦略を明らかにしています。解約阻止の重要性と、それを実現するための具体的なステップを学びたい方には必読の内容です。

ブログ記事：成約率を上げるオペレーターの”トークスキル”の可視化

この記事では、アウトバウンドコールにおけるオペレーターのトークスキル向上の重要性と、それを可視化するためのテキストマイニングのアプローチをご紹介しています。特に、成約率を上げるためには、良い印象を与え、話を聞いてもらうスキルが必要であり、話題選びや言葉選び、話す速度、抑揚など、複数の要素が関わってくることが解説されています。また、お客様の感情を分析し、ポジティブな反応を引き出す話題や、怒りを生じやすい話題を特定する方法についても触れられています。この分析を通じて、オペレーターのトークスキルを具体的に改善するヒントを得ることができます。

2.実際の通話からしか得られない「気づき」を抽出したい方へ

通話ログには実際にお客様が発した会話表現や細かなニュアンス、そして話題の流れ（文脈）が存在します。それらの貴重な情報を元に「気づき」を得るための事例記事をご紹介します。

ブログ記事：お客様の感動をコンタクトセンター運営に活かす「ありがとう」分析

この記事では、コンタクトセンター運営における顧客満足度向上のための「ありがとう」分析事例をご紹介しています。顧客からの感謝の言葉をデータ分析に活かし、より良いサービス提供を目指す方法について、具体的な事例とともに解説しています。感謝表現の分類ルール設定や、感情解析を用いた温度感の可視化など、テキストマイニングツールVextMinerを活用した分析手法が詳しく説明されています。コンタクトセンターの業務改善に興味がある方や、顧客満足度を高めたい企業の方にとって、有益な情報が満載です。

ブログ記事：会話を知るには「文脈」が欠かせない

この記事では、会話データの分析における「話題の流れ＝文脈」の重要性と、それを可視化することで得られる洞察についてご紹介しています。具体的には、通話ログやチャットログなどの会話データを分析する際に、単なる単語の頻度集計を超えて、話題の流れを捉えることの重要性を強調しています。このアプローチにより、単純な問い合わせ分析を超えた「会話のナレッジ分析」が可能になり、顧客サービスやビジネスコミュニケーションの質を向上させることができます。記事では、解約阻止率を高めるための文脈分析の具体例も提供しています。

3.最後に…

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