ポールトゥウィンは、カスタマーサポートにおける「何から手をつけるべきかわからない」「効果が読めず投資判断ができない」「AI導入後の効果がでない」といった課題を解決する、ログ分析型の品質改善支援サービス『ドクターCS』の提供を開始した。
『ドクターCS』は、顧客対応現場における「効率化に向けたかかりつけ医」をコンセプトとする。AI導入が進んでも、AIでは対応しきれないケースや最終判断を人が担う場面は多く、人の知見や判断力は依然として重要である。しかし、日々蓄積される膨大な顧客対応ログを課題特定や原因分析に十分活用しきれていない企業は少なくない。そこでポールトゥウィンは、長年のカスタマーサポート運用で培ったノウハウを活かし、顧客ログの分析から課題を可視化し、品質向上につながる改善提案を提供する。
本サービスは、以下の4つのステップで構成される。
【問診(ログ分析)】
問い合わせ内容を分類し、主要なテーマや発生要因を整理する。
【診察(優先度選定)】
自動化可能な問い合わせを抽出し、効果の高い施策から優先順位を整理する。
【診断(削減効果の試算)】
FAQ整備やチャット導入などの各施策による問い合わせ削減効果をシミュレーションする。
【処方(改善提案)】
優先度と効果を踏まえ、実行可能な改善ロードマップを策定する。
本サービスは、顧客対応にAIを導入したいが投資判断や社内説明が難しい企業、カスタマーサポート変革にあたって改善施策の優先順位がわからない企業、またはAIを導入したが効果を感じられずボトルネックになっている企業に最適である。
提供スケジュールとして、顧客対応ログの受領から分析・改善提案まで約4～6週間で実施し、期間内に分析結果レポートおよび具体的な改善提案を届ける。改善提案後の実行支援については、提案内容をもとに支援方法を個別ですり合わせた上で進行する。
近年、カスタマーサポート領域では効率化や費用削減のため、チャットボットやFAQへのAI導入が進行している。一方で、AIを導入しても思ったような効果が得られず、かえって手間がかかるケースや、導入の適切なタイミングや進め方が分からずに意思決定に踏み切れないといった課題を抱える企業の声が多く寄せられている。この背景には、問い合わせの実態を十分に把握しないままAIを導入している実情があり、ログに基づいた現状分析と適切な改善施策の設計が求められているという。
