リアルエステート顧客苦情管理のためのMLベースの自動化パイプラインRE-GrievanceAssist

Core Concepts

RE-GrievanceAssistは、リアルエステート顧客苦情管理のためのエンドツーエンドのパイプラインであり、顧客体験の向上と手動作業の大幅な削減を実現する。

Abstract

近年、デジタルプラットフォーム企業は、顧客の広範な利用により、顧客苦情の管理に大きな課題に直面している。本論文では、リアルエステート顧客苦情管理のために特別に設計されたエンドツーエンドのパイプラーン「RE-GrievanceAssist」を紹介する。このパイプラインは、以下の3つの主要コンポーネントで構成されている:

レスポンス/非レスポンスのMLモデル: TF-IDFベクトル化とXGBoostクラシファイアを使用
ユーザータイプ分類器: FastTextクラシファイアを使用
問題/サブ問題分類器: TF-IDFベクトル化とXGBoostクラシファイアを使用

この自動化パイプラインにより、毎日の苦情の約40%を手動介入なしに効率的に処理することができ、残りの60%の苦情に対しても手動作業を50%削減することができる。さらに、2023年8月以降、月間コスト削減額は約150,000ルピー、手動作業全体の40%削減を実現している。

Stats

毎日1,000件以上の顧客苦情を受け付けている
約40%の苦情を手動介入なしに効率的に処理できるようになった
残りの60%の苦情に対しても手動作業を50%削減できるようになった
2023年8月以降、月間コスト削減額は約150,000ルピー
手動作業全体の40%削減を実現した

Quotes

"デジタルプラットフォーム企業は、顧客の広範な利用により、顧客苦情の管理に大きな課題に直面している。"
"RE-GrievanceAssistは、リアルエステート顧客苦情管理のためのエンドツーエンドのパイプラインであり、顧客体験の向上と手動作業の大幅な削減を実現する。"

Key Insights Distilled From

RE-GrievanceAssist: Enhancing Customer Experience through ML-Powered Complaint Management

by Venkatesh C,... at arxiv.org 05-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.18963.pdf

Deeper Inquiries

RE-GrievanceAssistのパイプラインを他のドメインにも適用できるか

RE-GrievanceAssistのパイプラインを他のドメインにも適用できるか?
RE-GrievanceAssistのパイプラインは、顧客の苦情管理に特化して設計されていますが、その基本的な構造や機能は他のドメインにも適用可能です。例えば、顧客サポート、製品トラブルシューティング、サービス提供など、さまざまな分野で同様のアプローチを採用することができます。他のドメインに適用する際には、テキスト分類やモデルトレーニングのカスタマイズが必要になるかもしれませんが、基本的なアーキテクチャや機能は適用可能です。

RE-GrievanceAssistの精度をさらに向上させるためにはどのようなアプローチが考えられるか

RE-GrievanceAssistの精度をさらに向上させるためにはどのようなアプローチが考えられるか?
RE-GrievanceAssistの精度を向上させるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、トレーニングデータの品質を向上させることが重要です。より多くの正確なデータを使用してモデルをトレーニングすることで、精度が向上する可能性があります。また、モデルのハイパーパラメータチューニングや異なるアルゴリズムの試行も精度向上に役立ちます。さらに、リアルタイムフィードバックループを導入し、モデルを継続的に改善することも有効です。

RE-GrievanceAssistの導入により、顧客満足度はどのように変化したか

RE-GrievanceAssistの導入により、顧客満足度はどのように変化したか?
RE-GrievanceAssistの導入により、顧客満足度は大幅に向上しました。パイプラインの効率的な運用により、顧客の苦情や問い合わせに迅速かつ正確に対応することが可能となりました。顧客はより迅速な対応と適切な回答を受け取ることができるようになり、その結果、顧客満足度が向上しました。さらに、手動作業の削減により、エージェントはより重要な業務に集中できるようになり、全体的なサービス品質も向上しました。