商談・面接・コール・1on1等の会話をAIで速く安く高品質に解析・分析します
業務内容
最初の2社は半額にさせて頂きます!
※「○○したいけれど、できるかわからない/どのようにやればよいかわからない」等のスポット的な無料相談も受け付けております。お気軽にご連絡ください。
——————————
支援できる課題例
——————————
会話を可視化したり、深く理解する必要がある業務に発生する課題を全力で支援します。具体的には
・商談の成功にどのようなトーク内容または話し方が貢献的だったのかがわからない
・1on1などでどこが相手にとって+の効果をもたらしているのかわからない
・退職面談で、面談相手の本音がわからない
・コールセンターにおいて、顧客がどのような理由をベースにして話をしているのかわからない。
等の課題を支援します。
——————
内容案内
——————
具体的には音声認識技術およびテキストマインニング技術を用いて、以下のような指標の可視化、分析を行うことができます。
あくまでも下記は一例です、ご要望があれば遠慮なくおっしゃってください。
①会話内容(What)の可視化
・会話内容比率…どの内容をどれくらい話したのか。商談においては、フェーズごとにどれくらい時間を使ったのか、プランニング通りなのかを解析
・頻出単語分析…その会話の中でよく使われていた単語を分析。
・リーズン分類...トーク内容から相手のコールした理由を分類。
②会話状態(How)の可視化
・トーク比率…商談や1on1の際の、お互いの話の比率。ニーズ把握できているか・部下の話をしっかり聞けているかなどをチェック。
・ラリー回数…1分あたりのラリーの数。オープンクエスチョンがなされているかチェック。
・話速 …会話のスピード。適切な速度となっているかをチェック。商談の場合顧客は自分より話速が速い方に専門性や信頼感を抱く傾向があります。
・抑揚 …会話の感情の隆起。相手に共感できているかの指標。商談の場合、小さすぎると棒読み、大きすぎると押し売り感が出る。
・感情解析 …特定話者の感情を解析して、その人がポジティブまたはネガティブな感情にあるのかを確認。
————————
サービス特徴
————————
・コンサルティングファームで養った知見を活かし、御社の課題の丁寧なヒアリングおよび認識のすり合わせを意識した、効果性の高いコンサルティングサービスを心がけております。
・会話の分析を下支えするAI技術をフルに活用し、人間では気づかなかったインサイトや定量化による「強く確かな」エビデンスを排出します。
——————
納品形式
——————
※状況に合わせて柔軟にカスタマイズします。
・pptを用いて、様々な分析論点に答えるスライドを納品します。
・他にも納品希望形式があれば遠慮なくおっしゃってください。
・分析パッケージはjupyter noteboook等で納品することも可能です。
———————
お見積もり
———————
【分析】
時給・人月で換算させてください
【資料作成】
2500円/枚
早期に全体のお見積りを出します。
————————
業務フロー例
————————
※状況に合わせて柔軟にカスタマイズします。
①分析目的の設定
御社の課題感をヒアリングし、分析の目的設計、および分析結果の活用イメージのすり合わせを行います。また分析の評価基準もすり合わせます。
②分析フローの設計
様々な分析手法がある中でも、御社の課題の解決に最適なものを選定
③基礎分析・初期モデル構築
必要な会話の分析範囲を選定したのち、分析のためのモデルを構築し、効果性を確かめます。
④本分析
初期モデルをベースにして、全ての会話データを対象に分析をかけ、結果を見ます。
また結果をベースにして新しい分析が必要な場合順次アップデートしていきます。
⑤評価・施策策定
分析結果を評価し、今後の改善案を排出。業務の効果性をアップする施策につなげます。
- 業務
- セールス・マーケティング分析
- テクノロジー
- Googleアナリティクス Google Data Studio Googleスプレッドシート Jupyter Notebook Power BI Python R SQL
- 分析の種類
- 定量分析 定性分析 インパクト分析 統計分析 記述分析
- 専門知識
- ビジネスインサイト 予測 確率 数学 統計 因子分析 感情分析 時系列分析
施策の効果把握、PDCA、KPI、KGIなどに、googleも認めた統計分析をします
業務内容
分析をしても、左辺と右辺のデータに相関がない場合は、エラーになることがありますので、事前にエラーにならないかのチェックをします。
そのために、次のような作業を進めます。
- ミーティングで方程式の左辺と右辺を決めます。
- 日々のデータを提出いただきます。
- 当方で分析をします。
- エラーとなった場合は、報酬は発生しません。
- エラーがない場合は、発注手続きをしていただきます。
- レポートを作成、提出いたします。
- プレミアムの場合、上記プランのデータについて、ご担当者様に分析方法をオンラインで指導いたします。
SQLのクエリ文について、要件を踏まえた全体/部分的なアドバイス、添削をいたします
業務内容
SQLのエラー修正~作成まで幅広く行います。
必ずヒアリングの時間を設けますので、ご連絡ください。
- 業務
- セールス・マーケティング分析
- テクノロジー
- Excel Googleアナリティクス Googleスプレッドシート Python Redash SQL
- 分析の種類
- 定量分析 インパクト分析
- 専門知識
- Webアナリティクス トレンド クラスター分析 コホート分析 因子分析 感情分析
データ解析を通してマーケティング戦略策定をサポート致します
業務内容
データ分析は専門的な知識と時間を必要とするタスクであり、これに挑戦するのは難しい場合があり一から始めるのは非効率です。そこで、あなたのマーケティング戦略の策定をデータ分析を通してサポート致します。
具体的な流れはpdfファイルを添付しておりますのでそちらをご覧ください。
データ解析
あなたのニーズに合わせて様々な分析手法の中からカスタマイズしたアプローチを提案致します。「どのようなデータを持っているのか、どのような課題を解決したいのか」、あるいは「何をすればいいのかわからない、分かっていても方法がわからない」でも構いません。あなたのアイデアと目標を共有し、それに基づいて具体化するためのお手伝いを致します。
分析例
1.販売金額に着目して、例えば低額商品と高額商品をクラスタリング(簡単に言えばグループ分け)することで「売上収益のパターンやその影響を与える要因を考慮した戦略」を立てることができる(小売業)
2.販売数量に着目して、クラスタリングすると需要パターンに応じてグループ分けし、需要の季節変動を捉えることができるので、「適切な在庫管理や生産管理が行える」(小売業)
分析結果はレポートとしてスライド、Excelファイルでお渡し致します。
モデル開発(オプション)
モデル開発のアプローチの性格上、少々お時間がかかりますが、もし、モデルがうまく機能すれば「効果は絶大」です。
モデル開発例
1.分析例1でクラスタリングした低額商品グループと高額商品グループを機械学習を使って「売上予測を行うモデル」(小売業)
2.市場参加者や関係者、ソーシャルのテキストデータから自然言語処理を使って感情や意見を数値化し、株式市場の方向性や見通しを理解することで「取引戦略を最適化するモデル」(金融業)
*モデル開発例1と2では機械学習(いわゆるAIです)を使いますが、この機械学習は使う場面をによりますが、昔ながらの回帰分析などの手法とは一線どころか10線位を画す強力な手法です。従来の手法と機械学習の使い分けは使いどころが大切です。