このサービスが合うかをすぐ見る基準
最初の判断に必要なことだけ先に見せます。
1-2週
こんなチームに向いています
相談件数は増えているが改善基準が整理されていないチーム
最初の2週間で見ること
1-2週
先に確認する制約
相談データがほとんどない、またはチャネルが未整理の場合
サービス概要
CS運用分析ダッシュボードは、顧客対応データを実務運用基準で再構成し、チームがすぐ改善ポイントを確認できる分析サービスです。
Channel TalkベースのCSデータを構造化し、応答速度、対応品質、繰り返し問い合わせパターンを一画面で把握できるようにします。
主なメリット
応答遅延区間を素早く特定
反復問い合わせタイプと対応品質課題を整理
運用者/マネージャー基準のダッシュボード提供
CSデータ基盤で改善優先順位を決定
進行過程
1
相談チャネルデータの収集・正規化
2
問い合わせタイプ、応答時間、解決フロー分析
3
ボトルネックと反復課題の検知
4
チーム運用基準と改善優先順位の整理
提供物
CS成果ダッシュボード
問い合わせ分類基準
応答/処理ボトルネックレポート
運用改善アクション提案
サービス情報
⏱️ 導入期間
1-2週
👤 人的リソース
週1-2時間
🎯 適切な組織
相談件数は増えているが改善基準が整理されていないチーム
📋 前提条件
基本的なCSチャネル運用とデータアクセスが可能な状態
自己診断チェックリスト
📋 このような場合に適しています
- ✓相談チャネルの記録が溜まる一方で整理できないとき
- ✓繰り返しの問い合わせが多く、何から改善すべきか分からないとき
- ✓CS担当1〜2名で運用をすべて抱えているとき
⚠️ このような場合は適していません
- ✗相談データがほとんどない、またはチャネルが未整理の場合
- ✗専任CSチームとヘルプデスク体制がすでにある場合
このように設計します
✅ AI:
相談データの分類・要約、繰り返し問い合わせパターンの検知、改善ポイント候補の整理
⚠️ 人:
顧客対応そのもの、対応ポリシーの変更決定、センシティブな問い合わせの処理
❌ 禁止:
相談データの原本にアクセスできない場合は機能しません。現在内部検証段階で、公開予定です。
関連サービス
接続されたバーティカルライン
産業別適用・検証ライン
マーケティング/広告
チャネル選定・予算配分・提案書生成までつなぐAI広告運営ポートフォリオ
共通運用原則
導入前によく聞かれる不安に先に答えます。
B2Bでは機能より運用信頼が先に見られます。以下の5つを全サービスで共通の基準にしています。
データ範囲
必要最小限の情報のみを扱い、何が入力され何が保存されるかを先に説明します。
AI利用範囲
要約・推薦・下書き作成などAIが担う工程と、人が最終判断する工程を分けます。
人の承認点
外部送信、顧客対応、最終提出、費用執行などリスクの高い工程は人の確認を前提にします。
ログと監査可能性
何が入力され、何が出力され、失敗時にどこで止まったかを運用者が追える構造を優先します。
権限とアクセス制御
運用者・レビュー担当・管理者の役割を分け、不要な内部データへの広いアクセスを避けます。
開始前に固定する基準
- •どこまでのデータを入力できるか
- •どの出力はレビューなしで外部に出せないか
- •失敗時にどこで止まり誰が確認するか
- •運用者が問題調査に必要なログは何か
サービス情報
プロジェクト期間
初期接続 1-2週
価格
接続範囲とデータ構造により協議
導入期間
1-2週
人的リソース
週1-2時間
適切な組織
相談件数は増えているが改善基準が整理されていないチーム
主要サービス
- 相談チャネル統合モニタリング
- 問い合わせタイプ分類
- 応答時間・解決フロー分析
- 運用ボトルネック検知
- 改善アクション提案