【Einstein for Service 導入事例紹介】子ども向けアパレル会社様

AI活用でコールセンターの効率化！
均一な対応とデータ活用でサービス品質向上！

導入事例記事のポイント

• ケイズ初の事例！「Einstein for Service」導入により、AIによる文章生成機能で対応業務が円滑化。
• 対応品質が統一されたデータとして蓄積され、ばらつきのない一貫した対応が可能に。
• 過去の問い合わせ履歴やノウハウを蓄積し、迅速で効率的な問題解決を実現。

事例の概要

コールセンター業務においては、担当者ごとに対応スキルに差があり、そのため業務の効率性が低下していました。また、コールセンターでのノウハウや過去の対応履歴が社内に十分に蓄積されていないため、同様の問題に何度も対応する必要があり、手間が増加していました。
そこで、Einstein for Serviceを導入しました。これにより、AIが対応時の文章作成を代行し、担当者の手間を大幅に削減しました。さらに、コールセンター内で得られたデータを社内の知識として共有できるようになり、業務全体が効率化されました。

導入クラウド製品

• Einstein for Service

導入前の課題・背景

• コールセンターの担当者ごとに対応スキルが異なり、業務効率が低下していた
• 同じような問い合わせ内容に繰り返し対応する必要があり、手間が増加していた
• コールセンターで得られたノウハウや対応履歴が十分に蓄積されていなかった

導入後の効果

• Einstein for Serviceを活用した文章生成で、対応にかかる時間と労力を削減した。
• AIが文章を自動生成することで対応内容のばらつきがなくなり、　標準化されたデータを蓄積できるようになった。
• コールセンター内で行われたすべてのやり取りがデータとして集約され、ノウハウの蓄積が可能に。これにより、同じ問い合わせ内容への対応がスムーズになりさらなる効率化を実現した。

※記事内容は2024年11月取材当時のものです。