テキスト分析ソリューションをお探しですか？ここでは、お客様のビジネスのために決断を下す際に、提案依頼書（RFP）に記載する必要があることを説明します。

RFPとしても知られる提案依頼書を作成することは、ビジネスニーズと最新かつ最高のイノベーションへの欲求の間で微妙なバランスを取る行為になる可能性があります。テキスト分析ソリューションは常に新機能を追加・更新しているため、「マーケティング用語」と実際にビジネスを前進させる機能やユースケースを区別することはほとんど不可能に感じられるかもしれません。

テキスト分析機能ベースライン要件

テキスト分析ソリューションを検討する際には、検討中のソリューションが以下の基本要件をサポートしていることを確認してください：トピック分類、センチメント分析、機械学習（ML）、多言語モデルサポート、自然言語処理（NLP）。

評価しているテキスト分析ソリューションにこれらの機能がない場合、または強調されているのがこれらの機能だけである場合は注意が必要です。これらはテキスト分析ソリューションの標準的な部分である必要があるだけでなく、ユースケースに応じてそれぞれを吟味することをお勧めします。

検討中のソリューションがこれらの機能を備えていることを確認したら、ビジネスを次のレベルに引き上げる機能に目を向けましょう。

次のRFPに追加すべきテキスト分析機能

当然のことながら、差別化されたクラス最高のテキスト分析ソリューションのRFPを作成する鍵は、差別化された機能を知り、それを求めることです。クラス最高のテキスト分析ソリューションのRFPに追加すべき機能には、次のようなものがあります：

• オムニチャネル・データ統合 
• AIによる自然言語理解（NLU）
• モデルメンテナンスの低コスト
• エンゲージメントを促進するパーソナライズされたレポート
• リアルタイム・ユースケースのサポート
• 多市場・多言語チームへの拡張性

それぞれの機能を深く掘り下げて、これらの機能が必要な理由と、あなたのビジネスにどのような価値をもたらすかを明らかにしていこう。

1.オムニチャネル・データ統合

テキスト分析に焦点を当てたRFPでは、オムニチャネルのデータ統合や分析について言及されないことが多い。その場合、提供される統合の数に焦点が当てられるのが一般的です。しかし、データコネクターや統合は、オムニチャネルデータモデルの始まりに過ぎません。 

クラス最高のオムニチャネル・ソリューションは、統一された分析モデルを容易に適用できるように、ビジネス全体から異種のデータ・ソースをネイティブに取り込み、整理できる必要があります。エクスペリエンスに対するオムニチャネル・アプローチを取るためには、ソリューションはすべてのエクスペリエンスを、顧客やアカウントがビジネスに与えたフィードバックのすべてを表す包括的なプロファイルに集約する必要があります。この集約により、意味のあるパターンが浮かび上がるため、問題が顧客や従業員に与える総合的な影響を計算できるようになります。

2.AIによる自然言語理解 (NLU)

RFPには、自然言語処理（NLP）と分類機能が何らかの形で記載されていることがあるが、感情分析と努力のスコアリング機能も要求されることが増えている。感情や努力は、しばしば自然言語理解（NLU）や自然言語解釈（NLI）の一部とみなされる。しかし、ご想像の通り、NLUモデルを持つことと、それらを効果的かつ効率的に展開することには違いがあります。 

一般的なNLUモデルには、努力スコアリング、感情、共感、センチメントなどがありますが、顧客離れや従業員離職のリスクなど、実用的なワークフローを推進する、より高度なモデルも検討する必要があります。これらのモデルがどのように構築され、維持されているかを評価プロセス中に検証し、デモで見たものが実際のプログラムに引き継がれることを確認することが重要です。 

NLUモデルにおいて強力なAI基盤を持つNLUエンジンを探し求めるべきであり、それにより、モデルの迅速なトレーニング、新しいモデルの迅速な展開が可能になり、手作業で維持する必要のあるルールベースのトピックモデルの数を減らすことができる。最終的には、精度やモデルを維持するためにフルタイムの従業員の時間を費やすことなく、経験に対してより効果的に行動できるようになります。

3.モデルメンテナンスの低コスト

契約期間中、ツールの継続的なメンテナンスが必要な場合、表示価格よりもかなり高い所有コストが発生することが予想されます。テキスト分析のRFPでは、これらすべてのモデルの精度を高く維持するために、自社のチームやベンダーのサービスチームがどれだけの時間と手作業を費やす必要があるかについて、具体的に質問する必要があります。

考慮すべき重要な要素の1つは、分類、センチメント、高度なNLUなど、AIと比較してどれだけのモデルが手動ルールに基づくかということです。健全なバランスは、テキスト分析の精度と品質を維持するためにノーコードまたはローコードトレーニングに依存しながら、正確なモデルを構築する柔軟性を確保します。この健全なバランスにより、従業員の多大な時間をエクスペリエンスの向上からソリューションの維持に振り向けることがなくなります。 

4.エンゲージメントを高めるパーソナライゼーション機能

アナリティクス・ソリューションの成功には、エンゲージメントと採用が不可欠です。常連ユーザーが多いほど、より多くのアクションが実行され、ビジネス全体でより多くの機会に取り組むことができます。ユーザーと役割ごとにパーソナライズされたレポートにより、分析麻痺を引き起こす可能性のある冗長な詳細を排除し、適切な担当者が必要な情報に正確にアクセスできるようになります。

パーソナライズされたレポートとは、組織全体の個人と共有できるさまざまなダッシュボード・ビューを構築する機能以上のものです。簡単に、パーソナライズされたテキスト分析とレポートが作成できれば、他の組織のユーザーもそのソリューションを採用するようになり、エンゲージメントが高まります。効果的なパーソナライズドレポートを作成するには、組織構造の変化を考慮し、組織内での役割の変化に応じて自動的に調整する必要があります。

評価プロセスの一環として、ベンダーが複雑な組織階層をどのように管理しているかを検証する必要があります。さらに、デスクトップ、モバイルデバイス、SalesforceのようなCRMなど、従業員がすでに利用しているさまざまな業務システムについて考えてみましょう。パーソナライゼーションは、無視できない大きな特徴です。

5.リアルタイム・ユースケースのサポート

ほんの数秒の節約が、 カスタマー・エクスペリエンス および コンタクトセンター チームにとって決定的な違いをもたらします。テキスト分析ソリューションは、新たな傾向やビジネスチャンスに基づいて適切な担当者に適切なタイミングで自動的にアラートを送信し、サポートチケットの優先順位付けを行い、エージェントの評価を自動化し、ワークフローをリアルタイムで支援できるものでなければなりません。 

現在では、数万件、あるいは数百万件にも及ぶフィードバック記録からインサイト を引き出しインサイト 具体的な行動を促すためには、リアルタイム処理機能が不可欠となっています。そのため、テキスト分析ソリューションは、実行可能性に基づいて自動的に優先順位付けインサイト 行動インサイト を提供できるものでなければなりません。

リアルタイム機能により、最も重要な事項をいち早く把握できるため、業務時間の短縮につながり、実用的な重要なインサイト迅速に提供することが可能になります。その結果、エクスペリエンス・マネジメント 効率と効果が向上するだけでなく、最終的にはコスト削減にもつながります。

6.マルチマーケット、マルチリンガルチームでのスケーラビリティ

世界はかつてないほど相互につながっている。多くの企業が多言語に対応しており、顧客や従業員に適切なサービスを提供するために、ソリューションに機能や性能が求められています。多言語サービスやソリューションは、カナダのように法律で義務付けられている場合もあれば、日本やスイスのような多言語国家でのビジネス取引を左右する場合もあります。

ベンダーは、すべての人がすべての言語を話せるわけではないという前提に対応できなければなりません。ベンダーは、すべての人がすべての言語を話すわけではないという前提に対応できなければならない。複数の地域のデータをホストし、入力コメントの翻訳、複数の文字セット、複数の言語にわたるAIモデリング、エンドユーザーレポートに表示されるラベルやテキストの翻訳を処理するベンダーの能力を評価することが重要である。

組織内のすべての人、そして組織に関わるすべての人に最高のサービスを提供するためには、すべての人が公平かつ効率的にビジネス目標を達成できるようなグローバル機能を備えたソリューションを優先すべきなのは間違いない。

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会話は複雑であり、Medallia 10年近くにわたり、人々の書き言葉の背後にある意味や感情を浮き彫りにすることに取り組んできました。当社のネイティブなテキスト分析ソリューションは、Experience Cloud 中核に組み込まれています。

当社は、実用的なインサイトを引き出し、ROIを生み出し、顧客体験を向上させるためのツールを、一元的に提供することを目指しています。次回のRFPでは適切な質問を投げかけることで、貴社のビジネスにおいて顧客に喜びをもたらす体験を育むソリューションを確実に導入してください。