インテリジェントデータインサイトが企業サービスの進化を推進顧客フィードバックを基盤とした全リンク企業発展サポートシステム。VCInsiderは顧客フィードバックを中核に、企業成長のための包括的サポート体系を構築。製品の品質、価格、外観、機能、サービスなど多角的な顧客評価を網羅的に収集し、データを深度で整理・分析することで、企業が顧客ニーズ・行動・態度を精密に把握することを支援。正確な製品開発、市場ポジショニング、サービス改善戦略の策定を可能にし、製品とサービスの最適化アップグレードを実現します。 データ駆動型の顧客ロイヤルティ構築と市場拡大支援 |
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全メディア・全チャネルデータ記録と分析多角的データによるインテリジェントデータ分析体系の構築。VCInsiderはデータ分類エンジン、関連性分析モデル、リアルタイムアラートモジュールを統合し、AIとビッグデータを活用して、VCLog、SoIP、MoIP、FAPsで捕捉された多様な顧客インタラクションデータを全次元で解析。自動的にデータクレンジング、タグ付け、行動クラスタリングを実施し、問題点とニーズを精密に識別。顧客ジャーニーの全景ビューを構築して体験の課題点と満足度トレンドを追跡し、インサイトを製品・サービス・マーケティング戦略の根拠に変換。受動的から能動的へのインテリジェントサービス転換を実現し、顧客ライフタイムバリューを向上させます。 多角的データ同期による業務意思決定支援 |
精密リスク識別でデータセキュリティを保証VCInsiderはCX(カスタマーエクスペリエンス)ソリューションの中核コンポーネントとして、VCLogの全量セッション記録とVCDiscoveryのリアルタイムインタラクションデータを基盤に、独自のアルゴリズムモデルで多様なデータソースを包括的に分析・分類。通話位置、内容特性、リスクレベル、顧客関連情報を精密に抽出します。システムに組み込まれたダイナミックコンプライアンスエンジンは、事前定義された規制ポリシー(PCI DSSコンプライアンスモジュールなど)に基づき、高リスク通話をインテリジェントに識別し、機微情報を自動マスキング処理。顧客プライバシーを保護しながら、データの完全性とコンプライアンスを厳格に保証します。トレーサブルなコンプライアンス記録と多次元分析機能により、厳格なデータ保護要件を満たし、企業が安全で制御可能なインテリジェントサービスエコシステムを構築することを支援します。 |
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「聞く」から「予見する」へ顧客の声を聞く – VCInsiderは企業が顧客の声を聞くことを可能にします。これには顧客の意見や提案の広範な収集、そしてこれらの声をデータとして可視化することが含まれます。企業は自社チャネル、公的チャネル、ソーシャルメディアなど多様な経路で顧客の声を収集するとともに、データの正確性と有用性を保証するため、データの洗浄、重複排除、分類を実施します。 顧客のニーズを理解する – VCInsiderは企業が顧客のニーズを理解することを可能にします。これには顧客フィードバックに表現された要求、態度、提案に対する深い分析と理解が含まれます。企業はテキスト分析や大規模言語モデル(LLM)などのデータ分析・マイニング技術を活用し、顧客フィードバックを定量化可能なデータに変換。顧客ニーズの階層分類モデルを構築することで、顧客のニーズをより深く理解します。 顧客の課題に焦点を当てる – VCInsiderは企業が顧客の課題に集中することを可能にします。製品やサービス利用過程で顧客が遭遇する問題や困難を特定します。企業は感情分析やテキスト分析などのデータ分析技術を用いて顧客フィードバックを深く分析し、製品利用時の問題を発見。適切な対策を講じてこれらの問題を解決します。 顧客のニーズを予測する – VCInsiderは企業が顧客のニーズを予測することを可能にします。過去データと市場動向を分析し、将来の顧客ニーズや行動を予測します。企業は予測モデルや時系列分析などのデータ分析技術を活用し、顧客のフィードバックと行動を深く分析。将来の顧客ニーズや行動を予測することで、より良い顧客対応を実現します。 顧客のニーズに対応する – VCInsiderは企業が迅速に顧客ニーズに対応することを可能にします。迅速な反応と効率的なコミュニケーションを通じて、顧客の問題解決と満足度向上を図ります。企業は迅速対応メカニズム、問題処理プロセス、顧客満足度調査などを含む包括的な顧客サービス体系を構築。顧客ニーズに素早く対応し、満足度を高めます。 |
インテリジェントデータ抽出マトリックスターゲットデータの精密な位置特定。VCInsiderは革新的なインテリジェントデータ抽出マトリックスを構築し、ECサイトのインテリジェント推薦メカニズムを参考にした双方向分析モデルを採用。モデルを横軸とした動的分類体系と、業務属性・インタラクション特性などのデータ遺伝子を縦軸とした分析座標を確立します。この多層インテリジェント分類アーキテクチャにより、システムはVCLogと同期した全量データに対して自動選別と関連性分析を実施し、顧客のコアニーズデータチェーンを精密に特定可能です。このデータ価値抽出モデルは従来の検索効率のボトルネックを効果的に突破し、データ活用効率を著しく向上させ、業務意思決定にリアルタイムな動的サポートを提供します。 |
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LINUXと WINDOWSをサポートし、統一運用のニーズに適合しますさまざまなバージョンの Microsoft Windows システムをサポートするだけでなく、x86 アーキテクチャシステムの OpenEuler、Redhat、SUSE、Ubuntu、UOS などの主流の Linuxシステム、および ARM アーキテクチャシステムの OpenEuler、UOS などの主流の Linux システムもサポートします。ソフトウェアのパブリッククラウドサービスとプライベートクラウドサービスが Linux システムプラットフォームに移行するにつれて、Linuxシステムプラットフォームへの適応はソフトウェアを選択する際の優先的な考慮指標となります。 |
製品組み合わせで完全なソリューションを提供しますVCInsider は、管理製品シリーズの 1 つであり、VCLog、SoIP、MoIP、FAPs、VCBridge、VCDiscovery、VCBot、VCInsightなどの製品を組み合わせて、完全で柔軟なソリューションを形成できます。各製品は単独で使用することも、組み合わせで使用することもできます。コンタクトセンターの継続的な発展プロセスにおいて、テクノロジーを活用して顧客にコンプライアンスに準拠した高品質のカスタマーサービスを提供します。 |
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代表的な業界応用例
航空業界 | 投資信託業界 | |||
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繰り返しの問い合わせ(苦情・チケット返品・変更・予約等)を分析し、問題の根本原因を正確に特定してサービス品質を最適化。インテリジェントフィルタリング機構と連動し、サービス基準をリアルタイムで管理、現場業務のミスや苦情エスカレーションリスクを抑制。フリークエントトラベラーのフィードバックデータに基づきパーソナライズドサービスを提供。苦情頻度の高い顧客にはカスタマーマネージャーが積極的にフォローアップし、専用ソリューションを提供。過去のフィードバックを統合分析し、顧客の再購入確率を予測、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を設計。 | ![]() |
顧客調査・投資行動データから市場動向を自動検出。構造化データを活用し、ファンド解約手続きを最適化、情報の非対称性に起因する顧客離脱を低減。「投資知識不足」という顧客フィードバックに対し、個別最適化した教育コンテンツを提供。SNSや顧客チャネルのネガティブな評判を検知し、迅速に対応して解決策を提示。 | |
銀行業界 | 電力業界 | |||
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顧客との対話・SNS投稿などの非構造化データを分析し、潜在ニーズを特定。ロイヤル顧客のフィードバックに基づき本人確認プロセスを簡素化し、サービス利便性を向上、1対1サービス体制を構築。構造化データと組み合わせてマーケティングモデルを構築。ホットスポット分析で頻出問題を把握し、苦情件数を削減。 | ![]() |
顧客苦情・オンラインフィードバックから故障多発エリアを特定し、電力復旧プロセスを最適化。高齢者や障がい者向けに「ワンタッチ修理申し込み」サービスを導入し、操作フローを簡略化して満足度向上を実現。 |
完全な製品システム、持続可能な発展を実現します
当社は「顧客対話管理」関連製品の研究開発と生産に重点を置いてきました。長年の努力を経て、完全な製品シリーズを形成し、様々な開発段階で選択可能なソリューションを提供してきました。人工知能技術の成熟に伴い、当社は常に新しい人工知能技術と組み合わせて、より高度な製品を開発し、「顧客対話管理」を持続的に発展させる予定です。
CXはAIを活用した顧客満足度の向上に、EXはAIによる従業員価値の向上に重点を置いています当社はプロジェクトから「共に成長」を発見するのが得意であり、これは顧客と私たちが共に実現を目指すイノベーションの核となります。単なるスローガンではなく、旧来の思考を捨てて実際に行動で示すものです。今後私たちはCXとEXを強化し、より優れたソフトウェアソリューションを提供することで、顧客の多様なCX/EXニーズに対応し、より高い顧客満足度と従業員価値の創出を支援します。
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関連製品リスト |
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865-0001-007,VCInsider Analytics Upgrade (Windows) 865-0001-***,製品はすべて掲載されていません,詳細については電話でお問い合わせください |