Service
サービスの特長AI活用を前提としたCRMベースのクラウドコンタクトセンターで、あらゆる顧客接点業務を高度化
AIエージェントを活用し、顧客体験（CX）向上とコンタクトセンター運営の効率化を同時に実現します。
音声・チャット・メール・SNSなど複数チャネルを統合したオムニチャネル化やセルフサービス化の促進、有人応対のリアルタイム支援、応対品質管理など、コンタクトセンターに求められる業務の高度化・効率化を、構想から業務運用・改善活動まで一気通貫で伴走支援します。
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Point01オムニチャネル ✕ CRM統合による顧客接点の一元化電話・チャット・メール・SNSなど多様なチャネルとCRMを統合し、顧客情報や対応履歴を一元管理。チャネルを問わず最適な顧客対応を実現し、顧客体験の向上と業務効率化を支援します。
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Point02AI活用とデータ活用による応対品質の均一化・継続的改善AIエージェントによる回答支援や会話要約、ナレッジ活用により、オペレーターの経験やスキルに依存しない安定した顧客対応を実現。さらに顧客対応データ（VoC）を分析し、継続的な改善サイクルを構築します。
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Point03構想から運用・改善までの一気通貫支援コンサルティングから要件定義、設計・構築、導入後の運用・定着化支援まで一気通貫で提供。単なるシステム導入にとどまらず、現場で活用される仕組みとして定着化させ、継続的な成果創出まで伴走型で支援します。
CRM統合型クラウドコンタクトセンターの優位性
従来の音声やチャットなどの個別ソリューションをCRMと連携させる形とは異なり、CRMを中核に据えた単一プラットフォーム上でAIを活用することで、顧客情報や対応履歴をもとに一貫した顧客対応を実現します。これにより、回答品質のばらつきを抑えながら応対品質を高めるとともに、単一のデータとAIエンジンで各チャネルの対応を統合的に制御し、チャネル間の品質差異を最小化します。
AI機能の進化を継続的に取り込みながら、将来にわたって価値向上を図ることが可能です。
関連セミナーアーカイブ動画のご紹介
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詳細近年のコンタクトセンターは、人手不足や顧客接点の多様化、問い合わせ内容の高度化といった課題に直面しており、従来の「人が中心となって対応する運営モデル」から、「AI活用を前提とした新しい運営モデル」への転換が求められています。
本動画では、この変革の背景と、コンタクトセンターが「人手型」から「テクノロジー活用型」へ移行している理由を解説します。
また、CCaaS（クラウドコンタクトセンター）が単なる音声基盤ではなく、CRM・AI・データを統合した「顧客接点基盤」へ進化していることを整理し、インフォメーション型、サポート型、営業型、業務受付型といった業務タイプごとに、AI活用の考え方やコンタクトセンター高度化のポイントをご紹介します。
さらに、CRM・音声・チャット・AIをワンプラットフォームで統合する Dynamics 365 Contact Center（セミナー開催時は Dynamics 365 Customer Service Premiumとして紹介）を題材に、AIエージェントによるセルフサービス化、オペレーター支援、品質管理、自動要約・ナレッジ活用など、次世代コンタクトセンターの具体的な実現イメージを解説します。
Scene
想定利用シーンこのような課題やお悩みをお持ちではありませんか？
お客様のコンタクトセンター業務における課題にフォーカスし、最適な顧客接点基盤を提供します。
セルフサービスの促進による呼量削減
インフォメーション型コンタクトセンターの課題
定型的な問い合わせの多いインフォメーション型のコンタクトセンターでは、製品情報や手続き方法など、FAQやマニュアルをもとに回答できる定型的な問い合わせが多くを占めています。これらの問い合わせには正確性と即時性が求められる一方、オペレーターが対応する必要があるため呼量の増加に伴う業務負荷や応答待ち時間の発生につながり、複雑な問い合わせや個別対応が必要な案件に十分なリソースを割けないという課題が生じています。
解決アプローチ
- FAQ・チャットボット・AI-IVRにより、問い合わせの入口で自然言語による一次対応を実施
- チャネル横断で問い合わせ入口を統合し、適切に有人対応へ連携
- ナレッジやFAQを継続的に改善し、自己解決の精度を向上
導入効果
- 自己解決率の向上による問い合わせ数削減
- オペレーター負荷軽減と対応の標準化
- 応対品質のばらつき低減と安定した顧客対応の実現
コンタクトセンターのプロフェッショナルからアドバイスを受けてみませんか？
トラブル対応・技術サポートの応対品質向上およびオペレーターの負荷軽減
サポート型のコンタクトセンターの課題
状況判断が求められるサポート型のコンタクトセンターでは、問い合わせ内容が非定型かつ複雑であり、発生背景や顧客ごとの状況を踏まえた対応が求められます。そのため、オペレーターは関連情報の検索や対応方針の判断に多くの時間を要し、対応の質やスピードにばらつきが生じやすいという課題があります。また、対応品質がオペレーターの経験や知識に依存しやすいため、センター全体としての品質の平準化・底上げが難しい点も課題です。
解決アプローチ
- CRMに蓄積された顧客情報・対応履歴・ナレッジを統合
- AIエージェントによる関連情報の抽出・整理を行い、会話要約や回答候補を提示
- 過去の対応パターンをもとに、次に取るべきアクションを支援
導入効果
- オペレーターの判断負荷軽減と対応スピード向上
- オペレーターの経験値による応対品質の差の縮小
- センター全体としての対応品質の底上げ
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収益機会最大化・提案高度化
営業型のコンタクトセンターの課題
提案機会の創出が求められる営業型のコンタクトセンターは、問い合わせ対応が単なるサポート業務ではなく、アップセルやクロスセルにつながる重要な顧客接点です。しかし、顧客ごとの状況や利用履歴を踏まえた最適な提案判断はオペレーターの経験やスキルに依存しやすく、その内容やタイミングがオペレーターの経験やスキルに依存しやすいという課題があります。また、顧客体験を損なうことなく提案活動とサポート対応を両立させることが難しい点も課題となっています。
解決アプローチ
- CRMデータや自社のサービス利用状況をもとに、AIエージェントが最適な提案タイミングや内容を提示
- 受付内容をデータとして次工程へ連携し、ワークフローによる処理・進捗管理を自動化
導入効果
- 問い合わせを起点とした売上機会の創出
- 顧客体験を損なわない自然な提案の実現
- 業務処理の効率化とミス削減、後工程の安定化
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業務プロセス最適化・ミス削減
業務受付型のコンタクトセンターの課題
後工程までの正確な連携が求められる業務受付型のコンタクトセンターでは、申請や予約、修理受付など、受け付けた内容を正確に後続の業務プロセスへ引き継ぐことが重要です。しかし、受付内容の記録や転記、確認作業を人手に依存する場面が多く、入力ミスや情報の抜け漏れが発生しやすいという課題があります。また、進捗状況や対応状況の可視化が十分に行えず、処理の滞留や対応漏れが発生するケースもあり、後工程を含めた業務全体の精度と効率を維持することが難しい点も課題です。
解決アプローチ
- 問い合わせ内容をAIがリアルタイムに要約・データ化し、そのまま次工程へ連携
- 申請・予約・修理受付などの業務処理の進捗を一元管理、進捗管理や完了通知を一元化
- 入力漏れや滞留をAIが検知し、自動的にアラート通知を発信することで後工程の滞留を削減
導入効果
- 受付内容の正確な引き渡しによる後工程の品質向上
- 転記、確認作業の削減による業務効率化とミス防止
- 進捗の可視化と滞留防止による業務全体の安定運用の実現
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- 定型的な問い合わせ対応に多くの工数がかかっている
- 顧客の待ち時間や放棄呼を減らしたい
- オペレーターごとに応対品質にばらつきがある
- 問い合わせ対応を売上拡大につなげたい
- ワークフローやAIを活用した業務自動化を検討したい
など、ご自由にご相談ください！
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