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AIで顧客の声を”活用できる”データに変える
コンタクトセンター特化のVoCプロダクト
数万件のVoCを簡単インポート、AIで自動ラベリング
AIエージェントが分析・示唆出しを強力サポート
チケット管理で他部署連携をアシスト
顧客の声をカスタマーサポートの起点に。
アクションまで繋ぐAI×VoCソリューション
数万件のVoCを簡単インポート、AIで自動ラベリング
AIエージェントが分析・示唆出しを強力サポート
チケット管理で他部署連携をアシスト
QANTは、数多くの大手企業のCX変革を支援しています
金融業界やメーカー・小売など多数の導入実績があります
Trend
いま、VoC活用は経営アジェンダになっている
生成AIの進化により、顧客の声は単なるデータではなく、企業成長を左右する戦略資産へ。
CSが経営判断をリードする時代が到来しています。
コンタクトセンターのさまざまな活用実績
経営層でVoCをトラッキング・意思決定したい
全社員700人での活用
複数部署(全社)でVoCを活用したい
営業企画・商品企画と連携
VoC全量の分析をしたい
月間50万件全量の分析
問い合わせ削減の改善に繋げたい
改善提案の自動抽出
苦情の自動検知をしたい
AIによる苦情の自動検知
Solution
VoCの加工、分析、活用までを
AIでワンストップに
VoCデータの加工、分析、示唆出しまでをAIで自動化し、工数を最小化できるプロダクトです。
手作業の負から解放され、本質的な活動に集中する時間を手に入れましょう。
QANT VoCがあれば、お客様本位の事業活動を次々に進め、どんどん回すことができます。
Feature
VoCを"集める"から"活かす"へ。
AIによる自動化が織りなすVoCの全社活用
Feature 1
VoCデータの加工
生成AIであらゆる問い合わせデータを自動整形
リーズンをラベリング
詳細を見る
Feature 2
VoCデータの分析
インパクトのある課題やトレンドを可視化
重要度の高い改善点を簡単に把握できる
詳細を見る
Feature 3
各部門のアクションに転換
改善点をチケット化し、適切な部門に共有できる
ステータスやアサイン、アクセス管理も柔軟に
詳細を見る
顧客の声を全社の活動へ反映
Webサイトやサービス内容、サポート体験など顧客の声を元に事業活動を改善
Feature 1
VoCデータの自動加工
データを入れるだけでVoC加工は完了。 生成AIの独自ワークフローで顧客の困りごとや要望を自動抽出
問い合わせログを自動整理
リーズンを自動分類
電話やチャットなどの問い合わせデータをインポートするだけで、内容要約とリーズンの自動付与、分類をQANT VoCが行います。
生成AIを用いた
VoC分析のための独自ワークフロー
生成AI活用を前提に設計した独自のVoC加工ステップで、安全かつ精度の高いVoC抽出が可能です。
Feature 2
示唆につながるVoC分析
関連VoCをまとめて集計、トレンドも可視化されるため 影響度・緊急度の高い困りごとを簡単に把握できる
課題のインパクトがわかる
リーズン/カテゴリごとにどんな困りごとが多かったのか、関連VoCをまとめて定量的に可視化。解決によるインパクトが測りづらいVoC分析で、重要度を即座に判断できるようになります。
急上昇した困りごとも逃さない
顧客体験、顧客の声は常に変化します。VoCのトレンドや急上昇したリーズンが可視化されるため、緊急度の高い困りごとも逃さずに発見し、対応に移ることが可能です。
Feature 3
分析で終わらず、施策実行につながる
施策につながるVoCはタスク化。 連携する部門へのアサイン、ステータス管理、実施後評価までワンストップに
タスク化して各部門に連携
改善につながるVoCを元にタスク化できます。担当部門へのアサイン、ステータス、実施後効果までをまとめて可視化することでスムーズな運用を実現できます。
Webサポート連携でさらに高速に
課題を元にWebサイト上のFAQやサポート施策の改善・立案にも展開できます。QANT Webと連携することで、課題特定〜Web上の解決アクションまでを簡単に進めることが可能となります。
Security
SAML SSO等のセキュリティと手厚いサポート
安心のセキュリティ
SAML SSOやIPアドレス制限を行うことも可能です。情報セキュリティマネジメントシステムである「ISO/IEC 27001:2022」および国内規格「JIS Q 27001:2022」を取得しております。また、年に数回、外部機関によるセキュリティチェックを実施し、脆弱性への対策をしております。
VoC分類・分析のBPO
大量のVoC分類のための基盤の提供と分類、専属のカスタマーサクセス担当が代行することも可能です。チャットでのサポートや、定期的な打ち合わせで、生成AIを活用したVoC分類、分析基盤の構築。
研修・サポート
VoCや顧客フィードバックの収集・分析方法、生成AI活用基盤の構築、優先順位づけの方法論など、多様な知見をインプットします。また、使いこなすための、サポートを、チャットや電話での実施をしています。
Faq
よくあるご質問
Q.
QANT VoCはどのようなデータを分析できますか？
A.
コールセンターの通話録音・文字起こしデータをはじめ、チャット・メール・Webフォーム・アンケート自由記述など、カスタマーサポート接点で発生するテキストデータを横断的に分析できます。複数チャネルにまたがる顧客の声を統合的に把握することで、課題の全体像を可視化します。
Q.
一般的なテキストマイニングツールと何が違いますか？
A.
一般的なテキストマイニングがキーワードの可視化や頻度分析にとどまるのに対し、QANT VoCは、生成AIを活用し文脈を加味した上で抽出された課題を「ナレッジ更新」「Web誘導施策」「AIオペレーター応対改善」といった具体的なアクションに接続する設計になっています。分析で終わらせず、運用改善のサイクルに直接組み込めるのが特徴です。
Q.
どのようにVoCから課題を抽出するのですか？
A.
AIが大量のVoCテキストを半自動で分類・集計し、頻出トピックや急増しているトピックを自動検出します。苦情や要望など、どういった種類の項目を抽出するか、商品軸や問い合わせ内容軸などどのように分類するかをカスタマイズすることが可能です。類似ケースのクラスタリングも支援するため、これまで人手で行っていた課題発見プロセスを大幅に効率化できます。