電話でつながらない顧客を“逃さない” — MAで顧客接点を最適化し満足度を高める
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背景・課題
背景・課題
AI活用ソリューション
富国生命の事例にあるように、保険業では資料請求後に電話でフォローしても約6割が電話に出ないなど、対面／電話中心の従来チャネルで取りこぼす見込み客や手続き中の既契約者が多い点が課題でした。人事・総務部門が顧客満足やサービス品質向上を担う立場であれば、電話だけでなくWeb行動やメールを含む多様な接点を自動化して“いつ・誰に・どのチャネルで連絡するか”を最適化する必要があります。citeturn1search0turn1search2
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 導入前は、資料請求や問い合わせをトリガーに電話でのフォローが中心。電話不在や反応の薄い層に対する追客が手作業で時間がかかり、サービス提供のタイミングを逃すことが多かった。citeturn1search0
- 想定値：初期はセットアップ・ルール策定で外部支援含め月数十〜百時間。安定運用後は手作業での再接触作業が50％前後削減され、コール担当の有効稼働時間が概ね1.3〜2倍に改善する可能性がある（あくまで導入例の業務特性に基づく見積もり・推定）。
導入後 (After)
- 導入後は、Web閲覧や資料DLなどの行動を検知してスコアリングし、電話不在時は自動でフォローメールを送信。反応の高いユーザーをコール担当に通知して架電タイミングを最適化、ポップアップ誘導で資料請求を増やすなど、取りこぼしが減少し顧客体験が向上した。運用工数は電話での無駄架電や調査時間が減る分、コールの効率が上がり、担当者の有効稼働率が改善する効果がある（工数削減は導入企業の運用状況により異なる）。citeturn1search1turn1search2
イメージ図
成果・効果・ROI
成果・効果・ROI
実事例
富国生命はMAツール『SATORI』を導入し、電話でつながらない資料請求者に対して自動でフォローメールを送る仕組みや、Web行動に基づくポップアップ誘導、興味度の高い見込み顧客をコール担当へ通知する仕組みを構築。結果として資料請求増加やフォロー漏れの削減、コール効率化につなげている。citeturn1search1turn1search2
さらなる展開
さらなる展開
導入ロードマップ
- 現状分析 - 資料請求・問い合わせの流入経路、既存コールフロー、平均応答率（不在率）やWeb行動ログ保有状況を可視化。電話不在率などの現状数値を計測して優先改善ポイントを特定する。citeturn1search0
- 費用対効果の試算 - フォロー漏れによる機会損失（想定獲得件数×平均契約値）とMA導入コスト・運用コストを比較。想定工数削減や増加見込みリード数を条件にROIシナリオを複数作成する。
- PoC検証 - コール不在者への自動フォローメール配信、Web行動に応じたポップアップ、見込み客スコアリングの3機能を1営業チーム／1商品で3ヶ月程度試行し、反応率・資料請求数・コール成功率の変化を測定する。citeturn1search1
- 社内稟議 - PoC結果をもとに目標改善率と費用回収期間を提示。プライバシー保護（個人情報の取り扱い）、セキュリティ要件、社内承認フローを整備する。
- 本番導入 - スコアリングルール・メールテンプレート・ポップアップ設計を全社展開。運用ガイドラインを作成し、人事・総務（顧客対応管理）と営業／コールセンターで役割分担して運用を開始する。
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