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Foresight in sight

データマイニング・ソリューション MiningPro21®

文書マイニング・システム

あらゆるビジネスで大きな可能性を秘めるのが、MiningPro21文書マイニングによる文書情報の戦略的活用。例えばこのような活用例が考えられます。

苦情などの問合せ分析

課題

A社では、1か月に数千件もの問い合わせがヘルプデスクの問い合わせ情報管理システムに蓄えられ、そのデータを基に1か月に1回、商品ごとの代表的な要望/苦情/感想/質問をレビューし、商品開発、商品やサービスの改良を行っていました。しかし、従来この資料作りに2人が専任であたっており、非常に手間がかかっていました。

文書マイニングによる解決策とベネフィット

文書マイニングの分類と判別の機能を使い、要望/苦情/感想/質問を判別機能で判断し、代表的な意見を分類機能で見つけて、レビュー資料を作ることで手間を削減。また、判別結果や分類結果と商品、性別、年齢などのコードデータとを様々な角度で分析することで、「代表的な意見を言っている顧客のカテゴリ」を見つけ出すなど、従来レビューだけでは難しかった情報の視点を持つことができました。

コミュニティサイトの意見集計

課題

B社では、新商品を企画する場合、ユーザ同士、ユーザと開発者とのコミュニティサイトを使ってユーザの声を集め、そのコミュニケーションから、次の商品のコンセプト作りを行っています。しかし、そこでやり取りされるデータは文字であり、結局代表的な意見は人手で集計していました。

文書マイニングによる解決とベネフィット

この作業に文書マイニングの分類機能を利用することで、代表的な意見を抽出し、次の商品開発に役立ててることができるようになりました。しかも、意見抽出の自動化により、新商品開発のサイクルを短縮することができました。

FAQの類似検索

課題

C社では、インターネットを使って新たな販売チャネルをつくり、ユーザーとの直接の接点を持つことができました。ユーザーの問い合わせがダイレクトにWebを通じてヘルプデスクに入ってくるため、インターネット直販の売上が伸びれば伸びるほどヘルプデスクの問い合わせも増え、担当者の仕事は増える一方です。そこでユーザー自身が回答を探せるようにWebを使ってFAQの検索システムを公開しましたが、慣れない一般ユーザーが検索をしても目的の情報が見つからないケースが多いことが判明しました。

文書マイニングによる解決とベネフィット

文書マイニングの類似検索の機能を使い、類似の内容を自然文で検索することで、ユーザーは関連するFAQを見つけることができるようになり、ヘルプデスクの負荷軽減に成功しました。

アンケート集計

課題

D社では、商品に関するアンケートや企業イメージに対するアンケートを行って、商品戦略や商品開発に役立てていますが、アンケートの選択式の回答欄は統計的に分析しているものの、自由記述欄の内容は保管するだけで役立てられていませんでした。ユーザーの考えがストレートに反映されている自由記述欄から、手間をかけることなく情報を抽出したいと考えていました。

文書マイニングによる解決とベネフィット

文書マイニングの分類機能を利用し、企業名や商品名と関連の深い単語を見つけ出したり、代表的な意見を見つけ出すことで、選択式回答欄の統計的分析には反映されないユーザーの考えを見つけ出すことができるようになりました。一方、統計的分析と組合せることにより、これまで別々にしか掴めなかったユーザーのイメージが明確にわかるようになりました。

顧客満足度の向上

課題

E社では、様々なルートから寄せられる顧客からの問い合わせを判別し、適切な部署・担当者が迅速に対応することで、顧客満足度の高いビジネスを実現したいと考えていました。
  • E-mailで寄せられたスキンケアの質問にアドバイザーがE-mailで応えたい
  • 電話で寄せられた苦情について原因を調査し、後日あらためて対応したい
  • FAXで寄せられた質問に広報を通じて正確な回答を示したい
  • Webで寄せられた要望をマーケティングに採り入れ、新しいサービスを提供したい

文書マイニングによる解決とベネフィット

カスタマーセンターで対応しきれない問い合わせや、様々な形態で集まってくる顧客の声を自動判別できるので、手間をかけず効率的に対処できます。
担当者は判別結果をもとに、顧客への最善の対処法を即座に判断できます。
複数の内容が含まれていても、それぞれの内容にあった判別結果が出るため、重要情報を見逃すことがなくなります。
自動判別のため、オペレーターの個人差などに左右されず正確な結果を得られるようになります。

付加価値の高い製品開発

課題

F社では、顧客からの声をもとに製品やサービスの付加価値を高めたいと考えていました。
  • 要望をもとにその傾向を調べ、ユーザーのニーズ変化や新しい市場を発見して新製品の開発に反映させたい
  • 苦情をもとに、既存製品の改良を行いリスク・マネジメントにつなげたい
  • 質問の傾向を分析し、パンフレットや店頭キャンペーンの内容をわかりやすくするなど提案性を高めたい
  • 意見を集計し、時代の変化やユーザー年齢によっても異なるユーザーの嗜好を捉え製品コンセプトに反映させたい

文書マイニングによる解決とベネフィット

アンケートなどせっかく収集されながら活用されていない文字データも、高コストの人海戦術に頼ることなく自動分類できます。
担当者は判別結果をもとに、顧客への最善の対処法を即座に判断できます。
再分類が容易なため、様々な概念で繰り返し分析を行えます。
複数の内容が含まれていても、複数のカテゴリーに分類できるため、重要情報を見逃すことはありません。
同じ内容の問い合わせをまとめて傾向を明確にすることができます。顧客の要望の概要を把握する際などに有効です。
MiningPro21基本分析モジュールと組み合わせて使うことにより、年齢や地域といった顧客の属性と合わせて問い合わせを分類できます。

*MiningPro21は、日本ユニシス株式会社の登録商標または商標です。

*その他記載の会社名および商品名は、各社の商標または登録商標です。