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部門

  • お客様満足度をAIに分析させる

    お客様満足度をAIに分析させる

    生成AI率直にコメントする。そこに「忖度」はない。

    ※このプロセス改善ストーリーはフィクションです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

    1. 課題: 結論がでない Chat 議論

    TekiPaki クラウド社では、インサイドセールスとフィールドセールス各5名による分業体制。見込み顧客への情報提供数は毎日、インサイドセールス一人当たり10件程度にも及びます。

    ワークフローアプリ『資料送付プロセス』には “アンケート回収機能” が実装されており、情報提供数に比して2~3割ほどの「顧客満足度/お客様の声」が返ってきます。回答内容は社内SNS『OpenChat』にて即時社内共有され、特に満足度の低いケースが確認された際には、社内SNS上で活発な議論ディスカッションが交わされています。

    しかし現状、最終的な対応方針がなかなか定まらないのが課題です。

    すなわち、多数の意見が挙がるものの断定的な結論を避ける雰囲気があり、結果として顧客満足度を高める有効策(対応方針)が得られない状況が生まれていました。

    2. 解決策: 生成AIにコメントさせる

    プロセスオーナーはこの停滞を解消するために、「生成AIに対応方針を提案させる」という改善策を講じました。

    具体的には、ワークフロー途中に自動工程『OpenAI ChatGPT: チャット』(工程名:”AIサジェスト Next Action”)を配置しました。

    このプロセス改善により、お客様がアンケートフォームに入力した直後に「対応方針案」が自動的に生成され、「お客様の声」とセットで社内SNSに自動的に投稿されるようになりました。社内のメンバーは、全ての「お客様の声」を「生成AIによる対応方針案」とセットで確認できるようになりました。

    == Prompt Example ==
    インサイドセールス担当が、このお客様に対して「次にとるべきアクション」を考察して。(優先度、提供すべき情報、提供タイミングなど)
    ▼今回のお客様コメント
    5段階満足度: #{#q_Satisfaction_Level}
    アクション: #{#q_Action}
    {#q_Customer_Comment}

    ワークフロー図 (BEFORE AFTER)
    BEFORE (Professional edition):
    AFTER (Professional edition):

    3. 改善効果

    「アンケート結果に対する生成AIコメント」が社内共有されるようになったことで、TekiPaki クラウド社には以下のような効果が見られました。

    • 最終結論導出の迅速化
      • 生成AIによる具体的な対応方針案が提示されることで、メンバー達も具体的な案を投稿するようになった
      • 社内SNS上だけで、「対応方針」(結論)が短時間で導かれるようになった
      • 満足度が低い顧客に対して素早く対応されるようになった(不満顧客への迅速なフォロー)
    • 心理的ハードルの低下による発言機会の増加
      • AIが客観的なコメントを出すことで、どのメンバーも「AIの意見をもとに」議論へ参加しやすくなった
      • 会話がベテランや上層部だけで完結せず、現場の視点を踏まえたより実践的な対応方針が生まれやすくなった

    4. マニュアル/リファレンス/プレス

    • OpenAI ChatGPT: チャット ※自動工程(ビルトイン)
      • OpenAI API (ChatGPT) と会話します。指示文(PROMPT)に対する応答文(COMPLETION)を自動的に取得します
    • #オープンチャット: 投稿 ※アドオン自動工程
      • 任意テキストをオープンチャットに投稿します(OpenChat: Questetraワークフロー基盤の社内ソーシャル)
    • メッセージ開始イベント(HTTP)
      • HTTP リクエストを待ち受けます。HTTP リクエストを受信すると、新規プロセスが自動開始されます。
    • サービスタスク(子プロセス開始)
      • 同一ワークフロー基盤上の[メッセージ開始イベント(HTTP)]に HTTP リクエストを送信します(WFアプリ間接続)

    5. シリーズ記事

    1. 満足度調査に答えてもらう秘策!?
    2. 満足度調査フローを改善しやすく
    3. お客様満足度を社内に共有する
    4. お客様満足度をAIに分析させる
    5. 不満客対策こそ生成AIが…

  • トラブル発生報告の負担を低減

    トラブル発生報告の負担を低減

    フィールドエンジニアの連絡先情報を自動取得することでトラブル発生報告の入力項目を減らし、報告作業の時間を削減します。

    1.課題:煩雑なトラブル発生報告

    ◯◯エンジニアリング社は、オフィス機器のフィールドサービス業務を受託し、自社のフィールドエンジニアがサービスを実施しています。

    フィールドサービス中のトラブル発生時、エンジニアは自身の連絡先やトラブル内容などをシステムに登録し、本部へ対応指示を仰ぎます。しかし、連絡先の入力項目が多く、トラブル発生報告に時間が掛かっています。短時間のフィールドサービスが求められる中、顧客に大きな迷惑をかける事例が散見されています。

    2.解決策:フィールドエンジニアの連絡先を自動セット

    本部からのトラブル対応指示に必要なフィールドエンジニアの連絡先情報は、メールアドレスや携帯電話番号など、多岐にわたります。そこで、プロセスオーナーは、トラブル発生報告で入力されたフィールドエンジニアIDを元に、マスターデータから連絡先を自動取得する仕組みを追加設定します。これにより、本部は、マスターデータに登録された正しい連絡先を通じて、機器の図面やトラブルシュートマニュアルなどの情報を提供できます。

    Before :

    トラブル発生報告から対応報告までの流れは以下です。

    • 作業トラブル発生時、フィールドエンジニアは、”◆トラブル発生報告”Webフォームに連絡先、トラブル内容を登録し、本部へ報告します。
    • 本部の担当者は、”対応指示”工程で対応内容を記載します。対応内容は、記載されたエンジニアのメールアドレスへ自動で通知されます。
    • (ワークフロー外)本部の担当者は、必要に応じてエンジニアの携帯電話番号に架電し、対応フォローをします。
    • エンジニアは、対応内容に沿って作業し、本部へ報告します

    After :

    トラブル発生報告から対応報告までの流れは以下です。

    • 作業トラブル発生時、フィールドエンジニアは、”◆トラブル発生報告”WebフォームにフィールドエンジニアID、トラブル内容を登録し、本部へ報告します。
    • (”x2.Engineer NameGet Engineer Profile”から”x6.Engineer Location Number”までの自動処理工程)マスターデータに登録されたフィールドエンジニアIDからメールアドレス、緊急連絡先等の属性が自動取得されます。
    • 本部の担当者は、”対応指示”工程で対応内容を記載します。対応内容は、自動取得されたエンジニアのメールアドレスへ自動で通知されます。
    • (ワークフロー外)本部の担当者は、必要に応じてエンジニアの携帯電話番号に架電し、対応フォローをします。
    • エンジニアは、対応内容に沿って作業し、本部へ報告します。

    3.効果

    3.1 トラブル対応時間の短縮

    • 短時間のトラブル発生報告により、トラブル発生から本部対応指示の受け取りまでの時間が短縮できます。これにより、トラブル対応の全体時間の短縮も期待できます。

    3.2 フィールドエンジニアの作業負担を軽減

    • トラブル発生報告の入力負担が軽減され、フィールドエンジニアがサービス提供に注力できるようになります。

    3.3.対応指示の連絡先誤りを防止

    • 連絡先がマスターから自動取得されることで、トラブル発生報告からメールアドレスや携帯電話番号等の記載誤りがなくなります。本部からの対応指示がフィールドエンジニアに確実に届きます。

    4.事例展開

    問い合わせ対応、クレーム対応、稟議申請、見積作成 等

  • AI-based Answer Drafting Flow

    AI-based Answer Drafting Flow

    Summary

    Purpose :
    Delegate draft answers to inquiries to AI.

    Key points :
    Chat GPT reduces time spent thinking about answers.

    Scalability and versatility :
    AI chat, Summary of Minutes, Translation support

    WorkflowApp diagram

    eye-catch-answer-drafting-flow-2

    Details

    Accepts questions and designates personnel to create the answer. After receiving a question via a web form or email, the person responsible for preparing the answer will be appointed at the Step [2. Jurisdiction to answer]. Answers are drafted by AI, and person responsible completes it. At the [5. Reviewing terminology and legal] Step the content of the answer is checked, and if approved it will proceed to the following Step.

  • 特定非営利法人 日本医療ネットワーク協会

    特定非営利法人 日本医療ネットワーク協会

    複数組織を横断する問い合わせ対応の効率化を業務フロー可視化により実現。

    ehr-OPG

    特定非営利法人 日本医療ネットワーク協会

    2019年

    国民の健康情報を安全に管理する健康情報ネットワークシステムの運営事業、健康情報を連携管理するための調査研究事業、健康情報を連携管理するための普及啓発事業

    カスタマーサービス

    この事例に関連するプロセス改善記事

    この記事の目次

    はじめに

    特定非営利法人 日本医療ネットワーク協会では、Questetra を利用して、問い合わせ対応業務の効率化に取り組まれています。2020年12月、この取り組みの詳細が日本遠隔医療学会雑誌で論文として発表されました。この論文に書かれていることは、業務改善に取り組む人にとって大変有意義な内容です。本記事では、論文の内容をより分かりやすい形にして紹介いたします。

    論文について

    • タイトル
      • ビジネスプロセス管理ツールを用いた多層型ヘルプデスク設計・運用による全国規模の患者向け診療情報共有サービスの問い合わせ対応業務の効率化(CiNii
    • 著者
      • 粂 直人(京都大学大学院医学研究科 EHR 共同研究講座)
      • 堀 謙太(兵庫医科大学医療情報学)
      • 荒木 賢二(宮崎大学医学部附属病院 病院IR部)

    問い合わせ対応業務の要件

    日本医療ネットワーク協会では、健康・医療情報の収集及び利活用に関する研究事業が行われています。この事業の中で、地域ごとの医療情報センターに分散している患者カルテ情報を、地域を超えて患者自身がカルテ情報に簡単かつ安全にアクセスできるシステム(千年カルテEHR)の開発・提供が目指されています。

    2020年1月現在、「千年カルテEHR」に 115 の医療施設および関連機関が参画しています。

    「千年カルテEHR」は全国規模のサービスを提供するため、利用者サポートも全国規模で展開する必要があります。サポートは、問い合わせの内容により、中央(千年カルテEHR)の事務局(ヘルプデスク部門)と複数の地域医療連携事務局(地域事務局)が連携して対応する必要があります。

    全国規模のヘルプデスク体制を構築するにあたり、業務の効率化を実現するために次の3要件が設定されました。

    1. 複数組織を横断した業務フローの可視化・効率化
    2. 効率の良い問い合わせ履歴管理
    3. 業務改善要求に対応できるシステム

    これらの要件を満たすために、業務フローの可視化を通じて効率的な業務遂行環境を提供する Questetra が利用されることになりました。

    問い合わせ対応業務の仕組み化

    「千年カルテEHR」の問い合わせ対応業務は、千年カルテEHRのヘルプデスク部門、地域事務局(複数)、システムベンダで対応します。利用者からの問い合わせは、ヘルプデスク部門に届く場合と、地域事務局に届く場合があります。全体として回答の整合性を取るために、地域事務局は直接回答せずに、ヘルプデスク部門で取りまとめます。

    問い合わせがヘルプデスク部門に集約された後、内容に応じて、地域事務局かシステムベンダに調査や作業が依頼されます。調査や作業の終了後、ヘルプデスク部門から患者さんに回答が送信されます。地域事務局やシステムベンダへの依頼なしに、患者さんに回答される場合もあります。

    このような業務の流れを Questetra 上で図(ワークフロー図)に書き、どのようなデータを取り扱うのか?誰がどの工程を処理するのか?という設定を行なうことで、問い合わせ対応業務を遂行するための仕組みが構築されます。

    ヘルプデスク部門と地域事務局(複数)は Questetra のユーザアカウントを持っています。よって、この2組織間での仕事の受け渡しは容易に実現できます。一方でシステムベンダはアカウントを持っていません。しかし、アカウントを持たなくても工程を処理する機能(受信タスク(FORM))が Questetra には備わっているので、この機能を活用することで3者間での仕事の受け渡しを行えるようになりました。(要件「複数組織を横断した業務フローの可視化・効率化」)

    また、要件のひとつである「効率の良い問い合わせ履歴管理」を実現するために、問い合わせ案件のタイトルに、問い合わせ者の特定につながるキー情報が “自動的に” セットされるようにしました。これにより、問い合わせを受けたときに、過去の問い合わせの一覧(履歴)を検索機能を用いてすぐに抽出できるようになりました。

    問い合わせ対応業務の運用と仕組みの効果

    2017年12月7日から2019年5月9日までの1年半の運用で、問い合わせ者数は 70 名、問い合わせの件数は120件でした。

    この間、3組織間での仕事の受け渡しはスムーズに進められました。担当者間の連絡はシステム上で完結し、コミュニケーション量を大幅に削減することができました。

    3つめの要件「業務改善要求に対応できるシステム」の視点では、運用を進める上で生じた業務改善の要求について、次のように業務フローを改善して対応しました。

    • 新たなフローの追加
      • 問い合わせ受付者は、問い合わせ情報の入力だけを仕事としていた。ある時から受付者自身で回答できるものが増えたため、問い合わせ情報の入力と同時に回答もできる業務フローに変更した。
    • 新たな工程の追加(同時にフローも追加される)
      • 従来、新規ユーザ登録の申込みは別途窓口を設けていた。しかし、問い合わせにも新規ユーザ登録に関するものが多いため、問い合わせフローの中に「ユーザ登録」の工程を組み込んだ。
      • 従来、システムベンダが行う作業については、大まかに「システム作業」として依頼していた。しかし、その中でも「認証ロック解除」という業務については発生頻度が高いため、「認証ロック解除」の工程を組み込んだ。

    このように、 業務の運用を通じて発生した改善要求に対応することができました。しかも、このような対応を行う際に、既に動いている問い合わせ案件に影響が生じないため、担当者は業務に集中できました。

    まとめ

    問い合わせ対応業務に設定されていた3要件「複数組織を横断した業務フローの可視化・効率化」「効率の良い問い合わせ履歴管理」「業務改善要求に対応できるシステム」については、いずれも満たすことができました。

    今後も BPM ツールである Questetra によるヘルプデスク運用を継続することで、担当者の記憶力に頼らない、対応履歴データを踏襲した回答の作成が容易になり、さらなる効率的な運用が可能になることを期待しています。

    ※ 本事例は2021年3月時点の情報です

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    株式会社IPGネットワーク

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    (株式会社Impress Professional Works から 2022年7月1日に称号変更)

    2014年

    22名

    ※2023年3月末時点

    インプレスグループ共通事業基盤及びサービス・プラットフォームの構築、運営

    カスタマーサービス

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    この記事の目次

    電子化・自動化で月間800枚の紙をゼロに

    Q.どのような業務でQuestetra をご利用ですか?

    株式会社Impress Professional Works は、インプレスグループにおいて、グループ全体の経営管理および販売・物流管理を担っています。インプレスグループでは、IT・音楽・デザイン・山岳自然・モバイルサービス等の分野において、出版を含む、各種メディア&サービスおよび法人向けソリューション等を提供する「コンテンツ事業」と、コンテンツビジネスの企画開発や流通販売機能を提供する「プラットフォーム事業」を展開しています。

    Questetra は、問い合わせ対応業務で活用しています。

    カスタマーセンターで、「株式会社インプレス」「株式会社山と溪谷社」「株式会社リットーミュージック」の 3 社の書籍に関する問い合わせに対応しています。

    読者やメディアから、一日に30 – 40 件ほどの問い合わせをいただきます。特に多いのが書籍の内容や不良品に関すること、雑誌の定期購読に関すること、書籍の内容をテレビ番組で利用したいという相談などです。

    Q. 問い合わせ対応業務での自動化はどのようなものですか?

    Questetra 利用前は、問い合わせ内容が印刷された『問い合わせ対応票』で対応状況の管理や集計を行っていました。

    1. メールで届いた問い合わせを印刷する。(印刷されたものが『問い合わせ対応票』)
    2. リーダーは、 対応担当者を決定し対応手順を記載した『問い合わせ対応票』を対応担当者に渡す。(対応手順は「回答のみ」「エスカレーションのみ」「エスカレーションからの回答待ち」のいずれか)
    3. 対応担当者は、対応手順に基づいて処理する。その後『問い合わせ対応票』を対応終了トレイに入れる。

    紙の運用では、業務の「状況把握」が大変困難でした。担当者に聞かないと、誰がどの案件を担当しているのか、対応状況がどうなっているのか確認できません。

    また、対応が終了したものの件数、問い合わせ種別ごとの件数などの集計に必要なデータは、問い合わせ対応票の数を数えて、表計算ソフトに手入力しなければなりません。

    問い合わせ対応業務は、Questetra を活用して次のように処理されるようになりました。

    1. メールで届いた問い合わせは、自動的に Questetra に取り込まれる。
    2. リーダーは、「内容確認」工程で問い合わせ内容を確認し、対応手順を選択する。
    3. 対応担当者は、リーダーの指示に基づいて自動的に割り当てられた工程を処理する。

    月間 600 – 800 枚の紙で問い合わせ業務を運用していましたが、Questetra での運用に変えてから紙は 1 枚もありません。印刷の手間、業務の「状況把握」の手間が大幅に削減されました。

    Google Spreadsheet にデータが連携される機能を用いて、問い合わせデータが Google Spreadsheet に自動的に追加されるようにしました。これにより、Google Spreadsheet を利用した集計が容易に行われるようになりました。

    対応担当者が回答文章だけ入力すれば、お客様への回答メールが自動的に送信される設定も行いました。以前は、宛先、送信元、件名をメールソフトで手入力していたため、ミスが混入されるリスクがありました。今はそのリスクはなくなり、対応担当者は回答作成に集中できるようになりました。

    DX 推進は現場から

    Q. エスカレーションに課題があったと聞いています

    問い合わせ対応業務には、もうひとつ大きな課題がありました。

    問い合わせの中には、カスタマーセンターでは回答できないものが含まれます。こういうときには、編集部に回答作成を依頼します(エスカレーション)。以前は、編集部からの回答待ち状態にある問い合わせの管理が難しく、回答が得られずにお客様に十分な回答ができないことが度々ありました。

    このような課題を Questetra を使って解決しました。

    ワークフローに、編集部に回答を依頼する流れを組み込み、編集部にエスカレーションしている状態(編集部からの回答待ちの状態)であることが分かるようにしました。また、編集部に催促する頻度を上げられるように、エスカレーションしている状態が 1 週間すぎるとカスタマーセンターのメンバにアラートが届くようにしました。編集部への催促メールはボタン一つで送信されるようにし、確実に編集部に回答を催促できるようになりました。

    この結果、Questetra 導入前は「編集部からの回答待ちの状態」が最大で90件だったものが、導入後には 15 件までに減らすことができました。

    Q. 今後の計画や Questetra に期待することをお聞かせください

    今回の Questetra を用いた取り組みは、現場で推進する DX(デジタルトランスフォーメーション)と呼んでよいと考えています。現場のスタッフ自らが IT を活用し、業務改善を実現できたのは、Questetra を利用したからだと感じています。

    今後は、今回の実績を活かして、他部署の DX 推進を支援していきたいと考えています(既に一部でスタートしています)。それぞれの現場が成長することで、会社全体が成長することに繋げたいです。

    現場主導の DX を更に加速させるために、自動処理機能がもっと増えることを Questetra には期待しています。例えば、Google Spreadsheet のデータを更新する機能などです。用意されている自動処理機能を見て、業務改善のアイデアが出てくることもあるので、増えれば増えるほど、DX が加速されると考えています。

    ※ 本事例は2021年3月時点の情報です

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