対応量から自動化の成果、顧客満足まで — すべてが測定されます。
測定できるものは、改善できます。
スクリーンショットではありません
コンソールで見るチャートを、そのまま描画しました
日別相談件数
リアルタイム時間帯別の分布
応対主体・タグ・満足度まで — 相談データをグラフで確認。
一緒に提供されるもの
期間別の相談指標
対応量・新規顧客・日別推移
AI単独対応率
自動で完結した相談の割合を追跡
相談タグTOP
問い合わせタイプの分布を一目で
VOCスコア
会話を分析して満足度を算出
担当者別の成果
メンバーごとの処理量と対応の流れ
はじめに
チームの一日がダッシュボードに
新規相談、新規顧客、顧客メッセージ、AI応答 — 今日チームに何があったかが一つの画面に集まります。7日・30日・90日と期間を切り替えながら、日別の相談推移や新規顧客の流れを読み取れます。繁忙期が来るのか、過ぎるのかが、グラフで先に見えてきます。
自動対応がどこまで解決するか
対応処理の構成で、AIが単独で完結させた相談と、担当者が介入した相談の割合を確認できます。単独対応率は学習を強化するほど上がり、その分チームの時間が戻ってきます。自動化の成果を、実感ではなく指標で証明できます。
どの問い合わせがチームを忙しくさせるか
相談タグTOPで、期間内に最も多く指定されたタグを確認できます。返金リクエストが増えているならポリシーを見直す時であり、特定の商品への問い合わせが集中しているならFAQを強化する時です。タグ分布は、そのままチームの優先順位マップになります。
満足度はアンケートなしで、VOCスコアで
アンケートに答える顧客はごく一部です。Lilloは会話そのものを分析し、相談ごとに顧客満足度をVOCスコアとして算出します。回答率の低いアンケートの代わりにすべての相談がデータになり、不満が溜まる兆候を、相談が終わる前に察知できます。
担当者別の成果も透明に
担当者の成果レポートで、メンバーごとの処理量や対応の流れを確認できます。勘で行っていた業務分担や評価が、データの上で行われます。優秀な人のやり方をチームのやり方にする出発点になります。