Feature

Discovery AIは、X(旧Twitter）、Youtube、Amazonなど、さまざまなチャネルから顧客の声を収集するだけでなく、アンケートデータなど他のプロセスで収集したVOCデータの分析にも使用可能です。

インターネット上のさまざまな情報を継続的に収集し、収集された情報はすべてデータベースに保存され、使いやすい形に整理されます。

具体的には、不満や意見、提案といった重要な内容を見つけやすくするために、キーワードやテーマに分けて分類します。

ユーザーがDiscovery AIを利用するとき、入力された質問や要望は次の2つのステップで分析されます。「フィルター決定」：質問の意味を理解し、データベース内で関連性の高い情報を探しやすくするための準備をします。「インテント認識」：質問の意図（ユーザーが何を知りたいか）を正確に理解します。これらの分析結果を基に、関連する情報がデータベースから検索されます。見つかった情報とユーザーの質問内容はさらにAI（LLM）に送られます。

LLMは、受け取った質問や情報をもとにユーザーが求めている内容をまとめ、分かりやすいレポートとして表示します。

インサイトはワンクリックでリアルタイムにチーム内に共有可能で、煩雑なレポート作成業務から解放され、本質的に顧客の声に向き合う時間を創出します。

Discovery AI導入によって、これまでのVOC分析・共有業務にかけていた膨大な作業時間が大幅に削減可能です。
特に、データの加工集計から、レポート作成までの作業時間は、熟練した分析官であっても都度、作業時間がかかっていましたが、Discovery AIはこれを自動化。
直感的なグラフィックツールとチャット分析ツールで、いつでも誰でもVOCデータから必要な顧客インサイトを発見することができ、本来、マーケティング部門が取り組むべきクリエイティブな業務に集中することができます。

一般的なソーシャルリスニングツールはソーシャルリスニング機能にかかる料金と、AI分析機能にかかる料金が2重にコスト負担になってしまいます。
Discovery AIは、ソーシャルリスニング機能とAI分析機能をパッケージでご提供することで、低コストでインサイト分析に必要なツールを導入することができます。
また、一般的なAIツールでは初期導入費用がかかるケースが多い一方で、Discovery AIは初期費用なしで導入可能にしました。