リアルタイムでのエモーション分析
AIが会話中の顧客の感情をリアルタイムで検出し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれかに分類します。このデータは、担当者が顧客の感情に合わせて対応を変えるために活用されます。

感情に応じた推奨対応
AIは、顧客の感情状態に基づいて最適な対応方法を提案します。ネガティブな感情を検知した際には、より丁寧な対応や迅速な問題解決を促します。

履歴データを活用したトレンド分析
過去の会話履歴に基づき、顧客ごとの感情のトレンドを分析します。これにより、顧客が特定のサービスや対応に対して抱いている感情の変化を把握でき、プロダクトの改善に役立てることが可能です。

ネガティブエモーションの早期発見
AIがネガティブな感情を早期に発見することで、問題が深刻化する前に対応が可能です。これにより、顧客満足度を維持し、不満が大きくなる前に迅速に対処できます。

カスタマーサポートの改善
エモーション分析を利用して、顧客の気持ちをリアルタイムで把握し、対応を最適化することで、顧客の満足度を向上させます。

顧客体験のパーソナライズ
顧客の感情に応じて、パーソナライズされた対応を行い、顧客に合わせたより柔軟な対応が可能になります。

クレーム対応の強化
ネガティブな感情を早期に検出し、問題が深刻化する前に担当者に通知することで、クレームやトラブルを未然に防ぎます。