どんな質問表現にも適切な答えを導く革新的なFAQサービス「Helpfeel」でCS業界に革命を！

課題

現在多くの企業のカスタマーサポートセンターのよくある課題として挙げられるのが、問い合わせが削減できない事によりカスタマーサポートの負担が増えてしまったり、採用難でなかなか人が採用できなかったり、また教育コストや教育時間までなかなか手が回らないというストレスと人材難という二重苦に直面していることがわかっております。

従来のFAQシステムは何度もご利用された経験があると思いますが、実は全体の75％のユーザーが答えに辿り着いてないという調査結果が出ております。
採用難や業務へのストレスなどから、カスタマサポートの改善を図るためにFAQシステムを導入する企業は増えてきております。

ですが表現の違いやタイプミスで0件ヒットになってしまい結局ユーザーが求める答えに辿り着かず、電話での問い合わせニーズは減らないまま、根本的な課題解決に至らない企業が多くあるのが現実です。

その点を改善できれば、よりユーザーの自己解決の促進となったり、それだけではなく企業の利益増加や業務効率、顧客満足度向上へとつながります。

ユーザーの悩みが解決できない大きな要因として「検索性ヒット率が低い」ことが挙げられます。
検索ヒット率が高いか低いか。言い換えますと検索の窓に言葉・文言・キーワード。
これらを入力した際に回答が出てくるかどうか。これが大きなキーファクターになって参ります。

解決策

この課題に対して真正面から取り組んだサービスが「Helpfeel」です。

サービスの特徴は、「意図予測検索」という世界初のアルゴリズムを用いていることです。

それによってユーザーの検索ヒット率平均98％を実現しております。
質問の予測パターンを50倍以上に拡張し、言葉の違いだけではなく、同じ言葉でも漢字表現とひらがな表現の違い、送り仮名の違い、スペルミスや、感情的、抽象的な表現などにも対応しています。

この「意図予測検索」を開発したのが弊社テクニカルフェローで慶應義塾大学教授の増井です。
増井はもともとAppleで日本語入力システムをスティーブジョブズと作っており、iPhoneのフリック入力および予測変換を開発しました。

その技術をHelpfeelの意図予測検索として活用しています。

要するに「質問に対して回答を探す」のではなく、「言葉にマッチする質問を提示する」仕組みをとっており、従来のチャットボット等の手法では、１つの質問からそれに当たる答えを１つ探していました。

そのため大量のデータとチューニングが必要でしたが、Helpfeelは逆に言葉からお客様が意図する「質問を探す」仕組みになっています。

そして、FAQサービスは作って終わりというわけではなくて、導入時や導入後の運用を丸ごとサポートしております。

FAQの立ち上げはもちろん、お客様のサイトごとに利用状況を分析し、利用状況に合わせて検索ヒット率を上げていく改善施策も実施していきます。

その成果として、とある導入企業ではHelpfeel公開後、問い合わせ件数が64％削減されたという実績や年間のCSコストが1.9億→0.4億に削減した実例もございます。

ミッション

私たちが普段使っているショッピングサイトや企業のWebサイトの多くには、困ったときのためによくある質問をまとめたFAQがあります。

しかし、これまでのFAQサイトはなかなか欲しい答えに辿り着けず、約75%のユーザーが問題を解決できないままと言われておりました。

そんな問題を解決すべく、自社の日本語検索の技術を元に開発したのがHelpfeelです。

リリースから約2年で、業種業態問わず、お客様対応に力を入れている企業様に選んでいただいています。