Zendeskが分析機能を導入して不幸な顧客を予測する

顧客サービスソフトウェアメーカーのZendesk氏は、水曜日、顧客満足度の問題を見つけ出す前に、企業学習と予測分析機能であるSatisfaction Predictionを開始しました。

Satisfaction Predictionは、リアルタイムおよび過去の顧客インタラクションデータから数十億のデータポイントを分析することによって、各顧客にスコアを割り当て、そのスコアは顧客サービスチームにインタラクションが高いか低い満足に向かうかを指示します。したがって、特に高価値のクライアントの場合、満足度の低いケースを優先させることができます。

適度に直感的なカスタマーサービス担当者が簡単に処理できる問題を解決しているように思えるかもしれませんが、Satisfaction Predictionは、最も危険にさらされている顧客に光を当てることでさらに進歩しています。

たとえば、顧客サービスの呼び出し元が特定の一連の単語やフレーズを使用すると、FacebookやTwitterなどの公共プラットフォーム上の企業に対して不満を募らせる可能性が高くなります。

Zendeskによると、満足度予測の基礎となる機械学習は、チケットを解決するために必要な労力、ユーザーとエージェントの応答の間のレイテンシ、チケット内で使用される言語など、マイナスの顧客満足度の前に来るかもしれない信号から学びます。

これらの側面は、チケットの顧客満足度とペアになり、企業の機械学習インフラストラクチャモデルが信号から学習できるようになります。分析機能は、新しいチケットと更新されたチケットが良いか悪い評価を引き出すかを予測することができます。

満足度の予測は限定ベータ版で利用できるようになり、2016年初頭に一般利用可能となりました。価格の詳細はまだ明らかにされていません。

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