VextRecommendの概要
●コンタクトセンターの会話情報を、音声認識＋テキストマイニングによってリアルタイムに解析します。
●解析結果から会話内容に応じた最適なリコメンドを会話中に発信します。
こんな方におすすめ
応対品質の均一化を目指している
オペレータのレベル・スキルによって応対内容にばらつきがあり、応対品質を維持することが難しい。
対応時間の短縮化を図りたい
FAQや資料の検索に時間が掛かり、お客様をお待たせしてしまうばかりか、平均処理時間も長くなってしまっている。
受注率向上を目標としている
ハイパフォーマンスなオペレータのトークノウハウを可視化し横展開することで、アウトバウンドでの受注率を向上させたい。
音声認識をもっと活用したい
音声認識システムを導入しており、更なる活用を求めているがどうしたらいいのか分からない。
期待される効果
AHT（平均処理時間）の短縮
リアルタイムなリコメンドにより、検索に要する工数を削減。それにより平均処理時間が短縮され、オペレータの負担を軽減します。
応対品質の均一化・底上げ
新人オペレータでもリコメンドのサポートにより適切な応対が可能。知識や応対内容の偏りを減少し、全体の応対品質を均一化・底上げします。
アウトバウンドセンターにおける受注率の向上
属人化しがちなトークノウハウを可視化・共有し、アウトバウント時のトークスクリプトとして展開することで受注率を向上します。
VextRecommendの特徴
1.会話データからリコメンド知識を効率的に抽出
独自の会話分析技術（特許出願中）により、膨大な会話データの中から、リコメンド用の知識を効率的かつ網羅的に抽出することが可能です。
2.会話の流れ、文脈に応じて最適なリコメンドを発信
独自の会話分析技術（特許出願中）により、単純なキーワードマッチングではない、会話の流れ・文脈に応じた最適なリコメンドを抽出・発信することが可能です。
3.リコメンド知識を効率的にメンテナンス
メンテナンス機能により、ユーザー自身で効率的にリコメンド知識をメンテナンスすることが可能です。
（※別途、運用サービスをご提案することも可能です。）
活用例
システム構成
