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「テキストマイニングと自動分類によるカスタマーサービスの改善」航空会社のRapidMiner導入事例 - Natic | Application Modernization Platform – 日商エレクトロニクス

「テキストマイニングと自動分類によるカスタマーサービスの改善」航空会社のRapidMiner導入事例

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カリブの航空会社LIATのケーススタディです。LIATのカスタマーサービス部門は、顧客からの大量の問い合わせを選別し、適切な部門に届けるためのシステムを必要としていました。RapidMinerのテキストマイニングと自動分類を活用し、適切な部門へメッセージを自動振り分けすることで、迅速な顧客対応を実現し、顧客満足度向上に成功した事例です。

サマリ

  • カリブの大手航空会社であるLIATは、応答性の欠如に関する批判と苦情に直面し、カスタマーサービスを改善する必要がありました。
  • RapidMinerで構築されたテキストマイニング及び予測分類モデルは、関連する部門へ顧客メッセージを伝えるようになりました。
  • カスタマーサービス部門は、これらのメッセージを手動で選別する必要がなくなり、代わりに顧客の問題とニーズへの対応に集中できます。
  • LIATに対する否定的なソーシャルメディアの感情は、ほぼ90%から40%台前半に低下しました。
  • このような早期の成功により、LIATのリーダーやスタッフはデータサイエンスでの運用やその結果を改善するための多くの機会を得ることができました。

 

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RapidMinerの紹介

Rapid Minerはデータサイエンティスト向けの高度さからビジネスユーザーのための簡単さまでカバーした、世界中で使われている機械学習プラットフォームです。

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本記事は、米RapidMiner 社ホームペー内、RapidMiner BLOGに掲載されている”Improving Customer Service with Text Mining and Auto-classification ”を翻訳したものです。

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