AIコールセンターの記事一覧

AIコールセンターの録音案内を業務別に決める

AIコールセンターの録音案内を、問い合わせ対応、本人確認、苦情対応、発信業務に分けて決めます。案内の位置、録音しない経路、機密情報の除外、保存と品質評価までを試験する手順です。

AIコールセンターのエスカレーション品質を測る

AIコールセンターのエスカレーション品質を、転送率ではなく切り替え理由、見逃し、過剰転送、担当者接続、情報引き継ぎ、担当者不在時の代替処理から測る実務手順です。

AIコールセンターの応対品質を継続確認する方法

AIコールセンターの応対品質を、抽出、評価、是正、回帰テストの流れで継続確認する方法です。通常通話と重大事例、変更後の通話を分け、会話、業務処理、有人転送を一枚の評価票で追います。

AIからオペレーターへ渡す情報の決め方

AIコールセンターからオペレーターへ有人転送するときに、本人確認の状態、用件、試した回答、約束、緊急度をどう表示するか解説します。会話を次の一言から続けるための引き継ぎ項目を六つの通話で確かめます。

AIコールセンターとCRMを連携する前の設計

AIコールセンターとCRMを連携する前に、顧客特定、受付ID、会話履歴、有人転送、後処理のデータをどう結ぶかを整理します。既知・不明・転送失敗を含む六つの受け入れテストも解説します。

PKSHA VoiceAgentを電話業務へ使う前の確認点

PKSHA VoiceAgentを検討する際に、AI-IVRと自動応答の選び分け、音声認識、有人転送、外部連携、運用改善を実演で判断する方法と選定前の確認項目を解説します。

AIコールセンター商談で確認する質問の作り方

AIコールセンターの商談で、対象用件、自動完了、有人転送、繁忙時容量、録音と要約、システム連携、データ管理、運用支援を実演で確認する質問の作り方を解説し、候補を同じ条件で比べます。

AIコールセンターの要件定義で先に決めること

AIコールセンターの要件定義を、対象用件、完了条件、有人連携、システム連携、容量、記録の順に整理します。機能名ではなく受け入れテストまで書き、各社へ同じ条件を渡す方法です。

AIコールセンターの費用を業務量から見積もる方法

AIコールセンターの費用を、席数だけでなく月間通話、繁忙時の同時処理、AI応対、有人転送、録音・解析、構築、改善支援へ分けて見積もる方法を解説します。同じ条件で候補を比べる業務量表まで示します。

AIコールセンターの録音と要約を品質改善に使う方法

AIコールセンターの録音、文字起こし、要約を品質改善へつなげる方法を解説します。確認対象の選び方、要約の評価項目、誤りの原因分け、週次レビューまで実務の流れに沿って整理します。