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AI(人工知能)で上司・マネージャーの働き方を改革 ~AIがメンバーのメール確認、クレームを発見、改善の糸口にし、売上が急増した事例~ | 人工知能

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 (AI sales株式会社 )

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セミナー全体の評価と、参加者からのコメント

参加者によるこのセミナーの評価は、
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セミナー名 AI(人工知能)で上司・マネージャーの働き方を改革 ~AIがメンバーのメール確認、クレームを発見、改善の糸口にし、売上が急増した事例~
講演企業 AI sales株式会社
開催日 2019年06月12日
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もう少し広い場所にして欲しい。
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AIでマネージャーの働き方改革
~お客様とのメールを常時分析、
クレームを早期発見し解約が半減、売上が急増した事例~
Copyright 2019 AI sales Inc. All Rights Reserved
自己紹介
AI sales 株式会社
代表取締役 佐々木 寿郎
●1999年
設立1年半、従業員3人のレイスグループに
新卒1期生として入社。
●2003年
スカウト事業を立ち上げ、業界最大手に
成させる。
●2008年
シエンプレ株式会社設立、代表取締役就
任(現任)。デジタルクライシス対策(ネット炎
上対策)分野の事業モデルを確立し 、業界
最大手に成させる。
●2016年
AI sales株式会社設立、代表取締役就任。
レイスグループ概要
230
売上高推移
(単位:億円)
185
設立 1997年10月
従業員数 1400名
事業内容 顧問名鑑事業
ヘッドハンティング事業
デジタルマーケティング事業
ECコンサルティング事業
M&Aコンサルティング事業
不動産ソリューション事業
150
126
2015年
2016年
2017年
2018年
働き方改革は浸透するも
シワ寄せがマネージャーに・・・
出展:日本のミドルマネージャー白書2016
マネージャーの仕事とは
チームの方針決定
チームのモチベーション管理
チームの人事・教育・評価
チームの案件・成果の管理
※出典
・PHP OLINE 衆知(運営:PHP研究所)
https://shuchi.php.co.jp/article/2035
・BizHint(運営:ビズリーチ)
https://bizhint.jp/keyword/80544
・Ritori(運営:アチーブメントHRソリューションズ)
https://achievement-hrs.co.jp/ritori/?p=882
出展:日本のミドルマネージャー白書2016
チームの案件・成果の管理に注目
チームの案件管理が
得意だからマネージャー?
出展:日本のミドルマネージャー白書2016
プレイヤーとして実績を上げた人
がマネージャー
というケースが多い
チームの案件管理業務
苦手
好きではない
チームの案件管理業務には
『多大な労力』『時間』
マネージャーに働き方改革を!
案件管理業務の目的
・確実に受注する
・案件を滞りなく進める
・トラブルを未然に防ぐ
etc
トラブルを
未然に防ぐためには?
トラブル内訳
従業員5000名
webサービス の例
書類不備
4%
引継不足
9%
対応遅れ
44%
商材・サービス
自体のクレーム
43%
トラブル内訳
従業員600名
システム不備
4%
対応ミス
13%
説明不足
37%
サービス
書類不備
4%
対応遅れ
42%
の例
解約理由
従業員1400名
経営コンサル の例
成果が出ていな
かった
28%
対応に不備が
あった
25%
大きな不満はない
予算削減
9%
他社からより魅力
的な提案をされた
6%
が期待を下回った
32%
多くの問題は
サービス・商品の品質
ではなく
対応の品質に
クレーム発生プロセス
いきなりクレーム!にはならない
些細な
トラブル
軽微な
不満
不満増幅
クレーム
解約
小さな顧客不満足の早期発見が胆!
早期発見は可能か
・部下に報告させる
・マネージャーが全件チェックする
部下は報告しない
クレームだと思わなかった
自分で解決できるレベルだと思った
叱られたり評価が下がるのが嫌だった
社内のクレーム報告ルールが面倒だった
顧客の担当者とはリレーションが取れていたので大
丈夫だと思った
マナージャーは全件チェックできない
自分の案件だけで手一杯
メールは共有されるが読み切れない
部下の誤った報告を信じてしまった
クレームだと思わなかった
報告が
上がらない
理由
自分で解決できるレベルだと思った
叱られたり評価が下がるのが嫌だった
社内のクレーム報告ルールが面倒だった
顧客の担当者とはリレーションが取れて
いたので大丈夫だと思った
早期発見が
難しい理由
上司が
把握できない
理由
自分の案件だけで手一杯
メールは共有されるが読み切れない
部下の誤った報告を信じてしまった
経験・スキル・感情により左右され
早期発見は不可能
・顧客満足度アンケート
低回収率
サイレンスカスタマー問題
・表敬訪問
膨大な時間
・不満・要望窓口の設置
小さな不満が来ない
担当者と顧客の
「普段のやり取り」から
発見できないか
膨大な教師データ
優れた自然言語解析AI
クレーム
危険指数
件名
差出人アドレス
受信者アドレス
ほぼ全ての問題メールが
上位3~5%に
今まで
AIクレームチェッカーを使えば…
問題が起きても報告されない
マネージャーを介さず直接問題を把握
誤った内容の報告が上がってくる
マネージャー
やりとりを全て辿れるため正確に把握が可能
経営者
マネージャー
営業担当
営業担当
AIクレームチェッカーシステムイメージ
解析
スコア計算
顧客
メール送信
AIクレームチェッカー
担当営業PC
自動送信
POP
接続
アクセス/閲覧
アラートを送る
営業責任者PC
貴社特設メールアドレス
貴社メールサーバー
成功事例 A社(Webサービス)
AIクレームチェッカー導入で売上が急増
B社の売上推移
6.0億円
5.2億円
5.0億円
4.7億円
114%
104%
106%
3期前
2期前
1期前
当期
成功事例 A社(Webサービス)
解約率半減により売上114%、経常利益130%に
B社の売上推移
新規受注
新規受注
(62社) (46社)
104%
5.5億円
導入しなかった場合
※過去の解約率から試算
(23社)
1.2億円▲0.45億円
1.2億円▲0.9億円
5.2億円
解約
(62社)
解約
114%
5.2億円
6.0億円
導入した結果
成功事例 B社(経営コンサルティング)
導入後半年でクレームメール件数が6割減
C社に届く毎月のクレームメール件数
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
81
74
56
41
導入月
2ヶ月目
3ヶ月目
4ヶ月目
36
5ヶ月目
32
6ヶ月目
システム詳細
FRONTEO社のシステム環境
システムはSSLによる暗号化通信・2段階認証・ログインロックに加え、
レイスグループはプライバシーマークの取得企業で規約に則り、
万全な体制を敷いております。システムは既に多数の大企業に導入済み。
導入の流れ
NDA締結
無料診断
レポート提出
本導入ご判断

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