早嶋です。
昨日と違って、肌寒い一日です、三寒四温、春に近づいている証拠ですね。今朝は、箱根から品川に移動しパートナー会社のオフィスで今後の戦略を練っていました。現在、羽田。e-モバイルを導入してから、どこにいてもネットワークにつなげ便利です。
データマイニングを行って意思決定を促進したり、効率化を図る企業が増えています。例えば、米国消費者金融大手のキャピタルワン、同社は毎月250万人もの電話問い合わせがあり、その内容をデータマイニングを行うことによって効率的に処理しています。
キャピタルワンに電話をかけると、コンピューターの音声案内によってカード番号を入力するように案内されます。そして、オペレーターにつながる前に、データマイニングの結果を利用してコンピュータが対応します。
ある顧客は、毎月自分の利用残高を聞く目的のみで電話をかけています。また、ある顧客は月々の支払いが届いたかを確認するために電話をします。コンピューターは、そのような顧客の特徴を分析し、自動システムに切り替えます。
例えば、｢現在のお客様のご利用残高は180ドルです。請求金額についてのご質問は1番を押してください。・・・・｣と。あるいは、｢お客様からの最後のご入金は3月1日でした。担当者につなぐには1番を押してください。・・・・｣と。
従来は、顧客が知りたい情報を得るまでに60秒くらいかかっていたところを、データマイニングの成果により10秒程度の時間で実現しています。
データマイニングの結果は、オペレーターにつながってからも効果を発揮します。顧客特性の分析結果から、電話先の顧客が興味が有りそうなサービス一覧がオペレーターの画面に表示されています。顧客対応終了後、オペレーターはアマゾンが｢この商品を買った人はこんな商品も買っています。｣と言った要領でクロスセリングを行います。
顧客がカードを解約したい場合、その顧客がキャピタルワンにとって重要ではないと判断されれば自動化されたサービスに接続され解約の手続きが出来ます。しかし、データマイニングの結果、統計的に重要顧客と認識された場合は、慰留専門家と呼ばれるネゴシエーターに電話がつながります。ネゴシエーターは顧客が解約しないように、あらゆるエサをぶら下げて交渉を行うのです。
データマイニングを行うことによって企業は消費者の特徴を本人以上に理解する事ができるのです。
※写真は箱根登山鉄道。急な斜面のため、途中何箇所かにスイッチバックがありました。
