小売
会話インテリジェンスを活用したサービスの最適化
- 企業内外の顧客情報を統合し、リアルタイムで計算されたインサイトを引き出すことで、サービス提供を加速します。
- エンゲージメントごとに更新される包括的なプロファイルにより、顧客のニーズと好みにもとづいてパーソナライズされたサービスを、先を見越して提供します。
- 信頼できる顧客データにもとづいた実用的なインサイトとAIを活用したレコメンデーションで、サービスチームを強化します。
使用するデータソース
販売チャネル
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CRM＆マーケティング
気象情報＆サプライチェーン
注文と在庫
製品＆カタログ
価格設定＆プロモーション
オファー＆レコメンデーション
小売店の専門知識
インサイトと予測を活用
本ユースケースで参照されるデータソースをまとめることで、チームは計算済みインサイトを構築したり、Data Cloudで予測的モデルを実行したりして、よりスマートな意思決定を行ったり、新たな自動化を推進したりすることができます。
| インサイトの割り出し | すべての会話ソースで収集された文字起こしから構造化されたメタデータを使用して、インサイトを抽出し、傾向を検出します。サービス、ロイヤルティ、注文、エンゲージメントに関するデータを使用して、顧客の健全性スコアを構築します。 |
| 予測的モデル | 顧客離れや不満足の可能性を予測します。データに機械学習モデルを適用して、すべての会話、ケース、顧客データにもとづいて、顧客満足度や解約確率などの予測モデルを構築します。 |
もたらされる効果
ケース解決時間の短縮
顧客満足度（CSAT）の向上
担当者の生産性を向上
セルフサービスによるケース解決の増加
