課題
ソフトバンクモバイルの店舗では、店頭における顧客体験をより明確に把握する必要がありました。待ち時間が長くなっているお客様を確実に見つけること、不満のきざしに気づくこと、再来店の傾向を理解すること、VIPのお客様へ優先的に対応することが、いずれも十分にできていませんでした。その結果、接客品質は担当者の目視による把握に大きく依存し、長い待ち時間や対応の機会損失が顧客満足とロイヤルティを損なうおそれがありました。
解決策
Ayonix Customer Analyticsは、お客様の同意と適用されるプライバシー要件にしたがったうえで、AIによる映像解析と顔認識の機能を用い、店頭サービスの状況をリアルタイムに把握できるようにします。
- 来店時刻、待ち列に並んだ時間、待ち時間、滞在時間の合計を計測します。
- 設定した対応時間のしきい値を超えてお客様が待っている場合に、スタッフへ通知します。
- 不満のきざしなど、観察可能な表情の兆候を検出し、適切なタイミングでの声かけを促します。通知の判断には人による確認が必要です。
- 同意を得た再来店のお客様を識別し、来店頻度、よく利用する店舗、これまでの対応履歴を記録します。
- 同意を得たVIPのお客様を来店時に認識し、権限を持つスタッフへ通知して個別の対応につなげます。
- 顧客の動線、待ち時間の実績、スタッフの対応時間、再来店、接客品質の推移をダッシュボードで提供します。
- 役割に基づくアクセス制御、保存期間の管理、監査可能なログにより、責任ある顧客データの取り扱いを支えます。
提供したもの
- 待ち時間の分析
- 表情の兆候
- 同意に基づく認識
- サービスダッシュボード
解決までの流れ
- 来店
- 計測
- 通知
- 対応
- 振り返り
成果
- 長く待っているお客様や、支援が必要なお客様への対応が早くなりました。
- 繁忙時間帯の待ち列の管理と人員配置が改善しました。
- 再来店のお客様とVIPのお客様への接客体験が向上しました。
- 長い待ち時間や対応の機会損失による不満のリスクが下がりました。
- 人員配置、レイアウト、接客の流れ、顧客ロイヤルティの改善につながる、店舗単位の測定可能な知見が得られました。
技術: 顔認識
Ayonixにできることを一緒に探しませんか。
お客様の環境をお聞かせください。始めるにふさわしい場所を見つけましょう。
Ayonixに相談する