
ThinkOwlのAIがお役に立ちます
今までの手作業とは違う、AI付きのサービスデスクで業務を強化します。
いつでもどこでも、どんな言語やシステムでも、メッセージを分析します。
ThinkOwlは独自のアルゴリズムを使用して、データの類似性を認識します。コンテンツから関連データを抽出したり、担当者の対応を元にして、効率の優れたサービスを提供します
学習するAI
AIと人がそれぞれの得意分野を生かすから、サービス業務が劇的に簡素化されます

相互に高めあう:ThinkOwlは常に人間の担当者の対応から学び続けます。一方で人間の担当者をいつもサポートします。だから、日々互いに精進しあうことができます。
自分で考えるソフトウェア
管理が簡単で、結果が正確

スムーズな対応が実現するから、お客様に喜ばれます

迅速かつシンプルに、お客様の問題を解決できるから、社員にとっても快適です

生産性と顧客管理に関する情報を満遍なく網羅するから、将来性も抜群です
ThinkOwlを使い始める
ThinkOwlがお使いのカスタマーサービスについて正確に把握し、関連情報を自動的に抽出できるようにするために、十分な量のサンプル(と少しの辛抱)が必要です。
Think big-start small
- まずは小規模なチーム(3-4人程度)を選びます
- チャネルを一つに絞ります(まずはメールからなど)
- よく使うトピックカテゴリーを2つか3つ選びます(「顧客のデータ更新」「納期についての質問」等)


プロセスとコンテンツを組み合わせる
- 問い合わせから始まるタスクを日々定義します:問い合わせメールのどのデータを抽出する必要があるのか… どのような返信をいつも繰り返しているか... というような内容です
-
ThinkOwlの「ケースフォーム」を使うことで、データを適切に抽出することができます
ケースフォームについてはこちら
例を使ってトレーニングする
もっとも重要なのが、メッセージの例を用いたそれぞれのカテゴリーの最初の訓練です
- お客様からの問い合わせをThinkOwlの受信ボックスに送信します。担当者が適切なカテゴリを選択してクリックし、必要なデータがフォームに入力されるようにします
- いくらか例を送信すると、ThinkOwlはコンテンツを認識するようになります。同じカテゴリの典型的なメールを80~100通ほど適用すると、認識率があがります。(トピックが複数混ざっているメールは選択しないようにしてください)
-
AI機能ではありませんが、細かい条件を人間の手で設定することも、もちろん可能です。
詳しくはこちらをご覧ください


メールを送ってテストする
- ここまでくれば、ThinkOwlにメールを送る準備が整いました。トレーニング済みのデータであれば、ThinkOwlが自動的に顧客からのメールを理解し、該当するデータを抽出して入力します
- シンプルな訓練でも効果はありますが、AIが本当の意味で実行されるときに、ThinkOwlは優れた認識率を発揮します
ThinkOwlの概要資料をダウンロードいただけます
項目に入力のうえ「資料ダウンロード」ボタンをクリックしてください。
折り返しのメールにて資料リンクをご案内いたします。
折り返しのメールにて資料リンクをご案内いたします。