Minedia 推出「客戶服務改革解決方案」，透過全量語音解析找出門市「致勝模式」

Minedia 的 AI Data Lab.（總部：東京都港區，CEO：鈴木大也）推出「客戶服務改革解決方案」，這是其「AI 對話分析模組」的第二個應用案例。該方案透過統計分析商談、客服與會議中的對話數據，找出促成成果的行為因素與改進行動，旨在提升零售與門市組織的整體服務品質。

繼 2026 年 4 月推出針對銷售組織的「銷售改革解決方案」後，此方案專為 B2C 領域的線下門市與服務據點所設計。

此解決方案可解決以下挑戰： - 解明頂尖與一般員工/門市之間的結構性差異。 - 確認服務流程中的哪些環節導致了表現落差。 - 釐清針對不同客戶類型的有效回應模式。 - 定量診斷現行服務手冊的有效性並決定修訂優先級。 - 將頂尖人員的經驗轉化為組織通用的作業規範。

主要特色： 1. 個人與門市雙軸解析：分別針對個人技能與門市營運提供區隔化的處方。 2. 定量手冊診斷：利用 AI 將「具成效的條款」與「形式化的條款」視覺化。 3. 專業營運支援：憑藉在定性調查方面的豐富經驗，提供從錄音設計到隱私合規的一條龍支援。

主要交付成果： - 全量解析報告：基於統計證據的改進方針與預期效益試算。 - 個人反饋報告：將個人與頂尖人員的差距視覺化，可直接用於一對一指導。 - IF-THEN 字典：將頂尖人員的回應模式結構化，作為實用的操作指南。