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Arcuss Japan EMOROCO for Dynamics 365 紹介
- 2. 目次
◆会社概要 / CRM 事業紹介
◆デジタルサービスチャネルの概況と動向
◆バリュープロポジション(提供価値)
◆EMOROCO ソリューション説明
✓ EMOROCO DWH
✓ EMOROCO AI
◆オプション機能 ご紹介
◆事例紹介
✓ 店舗型サービス業
✓ 金融・保険サービス業
✓ 大手製造業
2
© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL
- 4. 会社概要および CRM 事業体制
© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL 4
会社名:アーカス・ジャパン株式会社
創業:2012(平成24)年 10月
設立:2020(令和2)年 7月
代表者:松原 晋啓
所在地:大阪府大阪市淀川区西宮原6-4-13 新堂新大阪ビル4F
TEL:06-6195-7501
ホームページ:https://www.arcuss-japan.com/
事業内容:
◦ 自社プロダクトやサービスの提供(企画~開発~運用)
◦ CRM のコンサルティング支援
◦ CRM システムの要件定義、設計、構築、開発支援
◦ マイクロソフト製品のコンサルティング、構築、運用保守、トレーニング
◦ 産業向けドローンスクール
◦ エッジコンピューティング搭載型ドローン開発・販売
< 組織図 >
< CRM 事業紹介 >
⚫ 元マイクロソフトの Dynamics 365 製品担当が事業を統括
⚫ 長年の実績で培われた運用設計に強い開発支援体制
⚫ 他のマイクロソフトソリューション・技術基盤との統合も経験豊富
アーカス・ジャパンは、CRM の第一人者にして元マイクロソフト製品担当が率いる CRM の
リーディングカンパニーとして CRM に関する他に類を見ない深くて確かなノウハウを持ち、
Microsoft Dynamics 365 における下記のような各種サービスを提供します。
■ 提供製品およびサービス
お客様の業務やSIベンダーを支援する各種製品
(ソリューションテンプレートやコンポーネントスイート、ワークフロー製品等)
ワンストップでの導入支援サービス
(業務/ITコンサルティング~システムインテグレーション~保守・運用定着化サービス)
アセスメントやトレーニングカリキュラム等の各種支援サービス
< アーカス・ジャパン 公式キャラクター >
アーカス・ジャパン 宣伝部長
ダイナ・シラムー(しらむ~)
代表取締役
IT コンサルティング部
製品開発部
東日本
西日本
CRM 事業本部
ドローン事業部
教育事業部
カスタマーサクセス
推進部
- 5. CRM事業 事業領域
CRM サービス
領域 サービス
アドバイザリーサービス
(コンサルティングサービス)
新規事業立上または新産業育成支援
顧客戦略立案支援
Dynamics CRM 拡販プリセールス支援
Dynamics CRM 導入アドバイザリー支援
アセスメントサービス
ビジネスアセスメント
プロジェクトアセスメント
ドキュメントアセスメント
パフォーマンスアセスメント
システムインテグレーション
サービス
CRM コンサルティング
CRM 実装
アーキテクトサポート
テストおよび検証
インフラ・マネジメント
アプリケーションサポート
サービス
テクニカルサポート
アプリケーション拡張
CRM 定着化支援
Dynamics CRM
トレーニングサービス
基本機能編 ハンズオントレーニングコース
拡張編 ハンズオントレーニングコース
CRM 製品
< アーティサン CRM 開発方法論 >
5
製品名
ASTERIA アダプタ製品群
Dynamics CRM アダプタ for ASTERIA WARP
uSonar アダプタ for ASTERIA WARP
CRM 導入サポート製品群
FILIST+MANAGE for Dynamics CRM
Dynamics CRM Add-on 『Workflow Utility』
Dynamics CRM Add-on 『DEXPath』
Dynamics CRM Add-on 『BizCync』
CRM (xRM)ソリューション製品群
学校情報統合ソリューション(ERM)
病院情報統合ソリューション(HRM)
統合型リゾート(IR)ソリューション
労働組合員管理ソリューション(URM)
CRM サービス製品群
Dynamics CRM 運用保守/定着化支援 定額サービスパック
プレミアサポート代行支援 定額サービスパック
Dynamics CRM トレーニングサービス
© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL
- 6. CRM事業 事例紹介
6
(2016年9月1日現在)
企業名 導入バージョン:ユーザー数
システム名 CRM 領域 関与工程
S社:大手機械メーカー Dynamics CRM Online + Azure ML:200ユーザー
顧客サービス管理システム(成長型CRM) サービス 要件定義、設計、開発、テスト、保守運用(改善)
M社:大手自動車メーカー Dynamics CRM Online:300ユーザー
法人向け国内営業支援システム SFA 要件定義、設計、開発、テスト、保守運用
ディーラーマネジメントシステム ドキュメントアセスメント xRM 設計成果物定義の分析・調査
M社:大手重工業 Dynamics CRM 2013:950ユーザー
グローバル問合せ管理システム サービス 設計、開発、テスト
国内営業案件管理システム SFA 設計、開発、テスト
グローバル顧客情報管理システム SFA 設計、開発、テスト
グローバルプラントカルテシステム xRM 要件定義、設計、開発、テスト
N社:大手自動車メーカー Dynamics CRM 2011:47,000ユーザー
ディーラーマネジメントシステム アーキテクト支援 xRM アーキテクチャー設計・構築
ディーラーマネジメントシステム パフォーマンスアセスメント xRM パフォーマンス改善調査・実施
ディーラーマネジメントシステム プロジェクトアセスメント xRM プロジェクト課題分析・解決、各領域PMの管理
N社:大手製造業 PHP + Dynamics CRM Online:100ユーザー
グローバルリードナーチャリング基盤システム マーケティング 開発
N社:大手製造業CCサービス子会社 Dynamics CRM Online
コンタクトセンター向け業務テンプレート開発 コンタクトセンター 要件定義、設計、開発、テスト
N社:大手証券会社 Dynamics CRM 2011:1,000ユーザー
Dynamics CRM パフォーマンスアセスメント SFA 運用設計、パフォーマンス改善調査・実施
L社:中堅マーケティングプロバイダー Dynamics CRM Online
営業支援システム SFA 開発
H社:大手IT会社CRMチーム技術支援
Dynamics CRM技術アドバイザリー - Dynamics CRM技術支援、アーキテクチャ構築支援
K病院:病院情報システム構築支援
医療CRM技術アドバイザリー - Dynamics CRM技術支援、アーキテクチャ構築支援
その他多数
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- 8. デジタルサービスチャネルの概況と課題
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Pre 1995
電話応対 1996-2000
電子メール応対
2001-2004
Webセルフ
サービス
2005-2007
WEBチャネル
WEB Q&A、チャット、
フィードバック、コミュニティ、
WEB検索
2008-2009
モバイル対応
2010+
ソーシャル顧客
サービス
Facebook, Twitter,
YouTube他
全てのチャネルにおいてお客様に
満足頂けるサービスへの変革に
サービスチャネルの種類はお客様の世代ごとのニーズに合わせて迅速に変化しており、
新しいテクノロジートレンドは顧客サービスの在り方に大きな影響を及ぼしています。
そのため、エンドユーザーが誰か、どのようにサポートを受けたいかを理解してサービスを
提供する必要があります。(オムニチャネル戦略とパーソナライゼーション戦略)
アーティサンは、パーソナライズドCRM(個客関係管理)と
EMOROCOソリューションによって、貴社の経営戦略上の
課題を永続的に支援致します。
人工知能
機械学習
IoT
ロボット 他
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- 9. これまでの人工知能ブームについて
これまでに2度の人工知能ブームがあった
◦ 機械翻訳 1950年頃~1960年頃
◦ ある言語から他の言語へ熟語単位で置き換える
◦ 精度が悪くて失敗
◦ エキスパートシステム(意思決定支援システム)1960年頃~1990年頃
◦ もし~なら~する というIF THENルールの組合せ
◦ 統計学と多変量解析を応用したデータの分類
◦ すべての条件を事前に設定しなければならないため失敗 (このあとしばらく人工知能のブームは去る)
◦ ただし、この時期の研究で多くの種が蒔かれる
◦ NN(ニューラルネットワーク) 脳細胞を模倣したアルゴリズム
◦ 誤差逆伝播学習法(機械学習のアルゴリズムの一つ)によりパターン認識が可能
◦ 階層を増やすことで任意の次数の非線形関数を再現できる。が、4層以上に増やすと発散したり振動したりしてしまう
◦ 統計計算および多変量解析のアルゴリズム改善
しばらくの間アルゴリズム研究はニューラルネットよりも進化的アルゴリズムがブームとなる
9
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- 10. 現在の人工知能ブーム
ベイジアンフィルタの発展
◦ 2002年、迷惑メールフィルタアルゴリズムとして発表される
◦ これまでの特定キーワードによるレーティングではなく、学習によって随時賢くなっていく。(機械学習)
◦ メーラーなどに組み込まれ、結構良い成績をだす。
NNの再評価
◦ 2007年、4層以上のニューラルネットを構築するアルゴリズム(パラメータ)の発見
◦ 2012年に画像認識のコンテストで伝統的な認識手法に対し、誤認識率を激減させて優勝
◦ 4層以上に層を増やしたNNを用いる手法を「ディープラーニング」と呼ぶ。
テクノロジーの進歩
◦ 個人ですらTB級データの所有が可能
◦ 計算資源もクラウドで調達可能
◦ 学習データも広く共有されている
人工知能とは振る舞い(ユーザーインタフェース)に対する呼称であり、アルゴリズムではない事に注意
10
ビッグデータという言葉で一括りにされがち
だが、この点がポイント。
機械学習は新しいデータ1件毎に随時調整
計算できるが、古典的統計手法は、データ
が追加される都度、全データに対して再計
算が必要となる。
© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL
- 11. 人工知能に利用されるアルゴリズムの例
分類 代表例 用途
統計的手法 多変量解析 離散データから回帰曲線を導いたり、データのクラスタリングを
行ったりする。
ベイズ統計 事後確率計算によりデータのフィルタリングを行う。
機械学習が可能なアルゴリズム。
隠れマルコフ過程 動的計画法と組み合わせて自然言語認識に利用される。
機械学習が可能。
ニューラルネット ディープラーニング 画像認識や物体認識などのパターン認識や、将来予想に利用
される。当然ながら機械学習が可能。
進化技術 ジェネティックアルゴリズム 経路選択や組合せ最適化などのNP完全問題に対して精度の
良い近似値を計算できる。
群知能モデル 大規模シミュレーションなどに利用。
機械学習が可能。
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- 13. Microsoft の人工知能関連製品のご紹介
Microsoftでは各レベルに対応した人工知能系製品を取り揃えており、お客様の多様なニーズに柔軟に応えることが可能。
* 引用元:松尾豊, 人工知能は人間を超えるか, KADOKAWA, 2015年
<レベル①>
制御型
<レベル②>
対話型
<レベル③>
予測型
<レベル④>
認知型
• 制御プログラム(if文) • 自然言語処理
• 知識ベース構築・検索
• 推論
• 機械学習
• データマイニング
• 統計学
• ディープラーニング
人工知能の各分類*に対応するMicrosoft製品
主
要
技
術
MS
製
品
各レベルに対応した製品をご用意しており、要件検討、技術検証など幅広く支援可能
りんな
Azure Machine
Learning
Microsoft
Cognitive
Services
BOT Framework
Cortana
※C#、Javaなどのプログ
ラミングで対応するため
製品は無し
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- 16. CRM 発展の歴史
⚫ 90年代後半:
CRM は大量生産・大量販売を前提とした工業化社会の「マースマーケティング」から、消費経済の成熟化によって
消費者ニーズの多様化に対応するために情報化社会による「One to One マーケティング」の必要性が高まったこ
とによって生まれた「リレーションシップマーケティング(RM)」に端を発する組織の全体最適化を目指した経営戦
略として注目される。
同時に、インターネットの爆発的普及により、CRMの“一部”がシステム化される(以前はERPパッケージの一部の
顧客データストアで、後にSFAやMA、CTIと言った部分最適化のサブシステムに発展)
➢ CRM 第一世代:ベストプラクティス型 CRM
⚫ 2006年:
ITテクノロジーの進化により、ビックデータやミッションクリティカルにおける活用が可能となったことで、CRMのサブシス
テムを統合化することが可能となる。
➢ CRM 第二世代:プラットフォーム型 CRM(xRM)
⚫ 2016年:
ビジネスインテリジェンス(BI)や人工知能(AI)が発展したことにより、今まで“形式知:カスタマーエクスペリエ
ンス(CX)”しか取り込めなかったCRMシステムが、コミュニケーションの8割以上を占める最も大事な“暗黙知:イ
ンプリシットカスタマーエクスペリエンス(ICX)”を取り込めるようになり、システムがカバーすべき「顧客インサイト」の
領域までカバー可能となる。
➢ CRM 第三世代:パーソナライズド CRM
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- 17. CRM モデルと世代の関連付け
経営戦略
(顧客戦略)
顧客インサイト
(顧客理解・識別)
マーケティング セールス サービス
eCRM
(デジタル
チャネル)
SFA
ストア
フロント
コール
センター
戦略層
知識層
業務プロセス
および人・組織層
ソリューション
テクノロジー層
CRMモデル
第一世代 CRM
ベストプラクティス型 CRM
(Siebel、SAP CRM 等)
第二世代 CRM
プラットフォーム型 CRM
(Dynamics 365、Salesforce.com 等)
第三世代 CRM
パーソナライズド CRM
(EMOROCO)
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© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL
- 18. CRM 第三世代:
パーソナライズドCRM(個客関係管理)とは
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パーソナライズドCRM(Personalized CRM)とは、顧客管理システムによる顧客サービスのためのパーソナライゼーション
(個客化)戦略のことで、 「プラットフォーム型CRM(xRM)」のコンセプトとコトラー氏が提唱する「マーケティング4.0(自己
実現)」をベースとし、CRMとAI(人工知能)によって従来のパーソナライゼーションとは異なる“インプリシットカスタマーエク
スペリエンス(ICX:暗黙的だが明らかな顧客経験に基づく)”ベースのパーソナライゼーションを行い、顧客の見える化
(個客化)を完遂した企業全体最適化によって「攻めのIT」における戦略的活用および知的生産性向上を実現する顧客価
値主導型の CRM のこと。
⚫ ビジョン:
CRMシステムを通じてあらゆるチャネルにあるお客様の情報を1つに結び付ける
(真のオムニチャネルの実現)
⚫ ミッション:
企業がお客様の体験や感情まで理解し、1人1人に対して、より良いサービスの提供を実現する
(究極の顧客サービスの実現)
⚫ 理念:
パーソナライズドCRM(個客関係管理)のコンセプトに基づき、EMOsional Analysis(感情分析)、RObot(ロボット)、COgnitive
(人工知能)の各機能を融合させて開発された EMOROCO(エモロコ)によって、コンタクトしたお客様の感情(心)を見える化するととも
に、企業が新しくマーケットインするための情報をも見える化する
(完全な顧客の見える化/個客化の実現)
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- 21. 全体像
© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL 21
ご紹介ページ→ https://crm.emoroco.com/
DWH
BASE
CC SA MA EM
EMOROCOには左記のようなラインナッ
プがあります。
☆EMOROCO DWH(左図
DWH)はデータウェアハウスを統合した、
AI非搭載型のソリューションです。
☆緑破線で囲まれたものが、人工知能
(AI)を統合したEMOROCO AIで
す。CC/SA/MA/EMはいずれも要件
に応じてBASEに追加することが出来る
機能群です。
- 22. 弊社製品
◦ EMOROCO
◦ 貴社のデータをAIによって分析することができます。
◦ ビッグデータをDynamics365で取り扱うことができます。
Microsoft製品
◦ Dynamics365
◦ EMOROCO における顧客情報ダッシュボードとして利用いたします。
◦ Office 365 Microsoft Power BI
◦ EMOROCOで分析したデータを可視化することができます。
◦ Microsoft Azure
◦ EMOROCO DWHの実行基盤として利用いたします。
まずは個人情報をサニタイズしたデータを用いたうえでのご提案とさせていただきます。
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- 25. EMOROCO DWH テクノロジー
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Common Data Service
Dynamics 365
から参照できるペタバイト級データリソース
1エンティティあたり12億件まで投入可能
仮想エンティティなので読み取り専
用。
更新機能は要カスタマイズ
アクセス権限管理はAzure ADと完全に統合
設定簡単。即時利用可能
フィールドに対するアクセス権限も設定可能。(カ
スタム)
フルマネージドサービスとしてサーバレスで運用
可能。
データソースもフルマネージド前提。
Databricks Delta storage
Storage Account
Cosmos DB
OData Endpoint
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- 27. EMOROCO DWH 機能連携図(抜粋)
27
Azure
顧客データ 取引データ
マスタデータ 認証
情報
Office365
分析
データ
下記標準機能
• ダッシュボード
• CTI連携
• SMS連携
• 傾向分析
• クラスタリング
Dynamics 365
データ連携
分析部分
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- 32. EMOROCO の必要性と特長
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• 自社に溜った基幹システム等のデータや機能特化型人工知能から算出されたデータ、センサーやロボット
等のIoTデバイスを含めた各種デジタルチャネルから得られるデータ等、あらゆるデータを統合化。
• それらのデータだけでなく、市場データや顧客ニーズ等の一般的な情報から同業界・同業種における膨大
な情報から学習したデータを人工知能によって活用。
集合知の活用
• 機能特化型の人工知能(顔認識や音声認識等)と異なり、個客の満足度を向上させることに特化して
都度最適なアルゴリズムによる分析の実行。
• また、日々の活動から得られたデータによって、再学習(リトレーニング)を行い、使えば使うほど算出値を
自社に最適化する精度の向上を実施。
顧客サービスに特化した
人工知能アルゴリズム
• EMOROCOは、市場や顧客ニーズの変化、日々の活動におけるリトレーニングによって、日々システムを改
修していくことが必須があるため、運用しながらカスタマイズしていくことが可能なプラットフォーム型CRM
(Dynamics CRM)をベースとして採用。
柔軟なプラットフォーム
モノ余りの時代において細分化する製品に対して、多様化する顧客ニーズに合わせて膨大になる情報(ビックデータ)を使って、適切な
顧客アプローチをすることが困難となっていますので、それらの情報から個客に合わせた情報を導き出し、サービス従事者を支えるシステム
が必要となっています。
EMOROCOでは、そのためのシステムに必要不可欠な下記の機能を備えております。
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- 34. <顧客サービスに特化した人工知能アルゴリズム>
Dynamics CRM + Azure ML との違い
⚫ Dynamics CRM + Azure Machine Learning ⇒ 新卒採用
学習データを持たないため、自らの手で成長させていく(学習データの蓄積とアルゴリズムの
選択)必要があります。
⚫ EMOROCO ⇒ 中途採用(4年目以降)
CRMが持つデータによる学習データとサービスに特化したアルゴリズムを実装しているため、自
社のデータを学習だけで即座に利用が可能となります。
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<利用開始までのイメージ>
ビジネススキル
研修
プロフェッショナル
研修
業界研修 職種別研修 OJT
Dynamics CRM
+ Azure ML
業界研修 職種別研修 OJT
6カ月~12カ月
2カ月~4カ月
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- 38. EMOROCO 飲食チェーン事例
記録対象 記録項目 対応 出力項目 概要
顧客行動 来店日 顧客グルーピング 顧客の特徴を検出して、自動的に
分類します。
注文履歴
外的要因 近隣イベント情報 感応度分析 いくつかの項目につき、影響原因と
思われる因子とその影響度を分析
します。
天候
内部アクション DM等、広告活動 売上予測 施策から今後の売上をシミュレート
します。
(メニュー変更) 施策サジェスチョン 指定したシチュエーションにおいて、
効果が高いと思われる施策の候補
を出します。
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© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL
- 39. <柔軟なプラットフォーム>
ソリューションの特徴について
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1. Azure Machine LearningにあるEMOROCO学習データベースとDynamics CRM内のデータが連携
するため、EMOROCOベースが持つデータ連携機能とデータ I/F が必要。
2. Microsoftテンプレートや共通基本機能と疎結合な構成を採用することで、ソリューション全体に柔軟性を
持たせて、Dynamics CRMの標準機能による拡張やバージョンアップにも対応可能。
■ システムアーキテクチャ
クライアント(IEなどの標準ブラウザ、など) 既存・外部システム
CRMアプリケーション(Dynamics CRM、SSRS等)
共通基本機能
xRMフレームワーク
Microsoft テンプレート
プロフェッショナル機能
ベーシック機能
Azure
Machine Learning
学習データベース
顔認識サービス
音声認識サービス
等
共通基本機能
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- 40. EMOROCO 導入の推奨プラン
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プロトタイプ
(EMOROCOベース導入)
要件定義 設計 開発 展開 運用 改善
EMOROCO 導入支援サービス
PoC 支援
サービス
目安:約2~4ヵ月、
約400万円~
導入支援サービス
目安:約3か月~、約1,000万円~
分析・要件定義 設計 開発/テスト 移行・運用開始支援
コンサルティング支援サービス
目安:約1か月~、約300万円~
プロジェクトアセスメント
アーキテクチャレビュー
ドキュメント
アセスメント
コードレビュー
運用計画作成支援
パフォーマンスアセスメント
運用保守/定着化支援
サービス
目安:約12か月~、約600万円~
EMOROCOの導入は通常のCRMの導入に加えて、人工知能の導入が必須なため、人材採用と同様にプロトタイプ導入(新入社員研
修)と改善プロセス(OJT:オン・ザ・ジョブ・トレーニング)が必要となります。
© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL
- 41. EMOROCO AI(マーケティング機能:MA)
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No. 機能 内容
1 リード管理 • 潜在顧客の登録、更新、削除を行います。
2 キャンペーン管理 • キャンペーンの目的、種類、予算、目標を定義。ターゲットリスト管理や進捗確認を行います。
3 スコアリング • 行動履歴、顧客属性、過去の取引実績、等から購買の見込み度合を点数化し、ターゲットのランク付けと抽出を行います。
4 名寄せ • 重複したリードを検出して、データの統合を行います。
5 メール配信・DM作成(Word) • お客様情報の自動差し込みが可能で、EメールやDMの作成を行います。
6 カメラ画像保管・トラッキング • 例えば販売店向けでは、来店時のカメラ画像を取得し、蓄積します。顧客データベースのお客様情報とカメラ画像との関連づけ
を行います。
• 来店時のカメラ画像をもとに、過去来店したかどうか等を画像で照合し、来店状況/グルーピング、等の分析を行います。
• お客様が“いまここにいる”という時間と場所の特定が行えます。
7 統計分析 • 顧客嗜好、来訪者数、行動履歴、メール・DM結果、イベント結果を蓄積し、検証を行います。
• ダッシュボード表示、ExcelダウンロードやPower BIを使用してアドホックな分析を行います。
8 情報連携 • カスタマーポータル(WEBサイト)から
• CRMシステムへお客様情報を連携します。
< 主な機能 >
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- 42. EMOROCO AI(販売支援機能:SA)
42
No. 機能 内容
1 顧客管理 • エンドユーザー(会社、個人)、得意先、代理店の登録、更新、削除を行います。
2 需要予測 • マーケティング/案件管理/過去の販売・納入実績などから、販売需要を占い、年度着地点の管理を行います。
3 見積管理 • 見積書の内容を入力、見積書の出力を行います。
• 必要に応じて、見積に関連する指示書や依頼書帳票の出力を行います。
4 販売・納入実績管理 • 自社の販売・納入実績の管理を行います。必要に応じて、他社の情報も入力します。
• リピートオーダーのモレによる機会損失を防止するため、候補の抽出や気づきのアラートを行います。
5 活動管理
(テキスト・音声入力)
• お客様への折衝/活動内容の登録、更新、削除を行います。
• モバイル機器等を通して音声で活動内容の入力を行います。
• 送信/受信メールを顧客情報と関連付けを行います。(Outlookのみ対応可)
6 新語抽出 • お客様の問合せやニーズ記録/活動記録/業界情報、等をクロールし、自社としての新語の抽出を行います。
7 情報連携 • WEBサイト(eコマース、ホームページ、等)とのお客様情報を連携します。
• 名刺管理サービス(Sansan、名刺で商売繁盛、等)と名刺情報を連携します。
• 在庫/商品管理システムと在庫/商品仕様/図面情報を連携します。
• 販売管理システムと案件/受注/売上実績を連携します。
• グループウェア(Outlook、DesknetsNeo、等)とスケジュール情報を連携します。
< 主な機能 >
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- 43. EMOROCO AI(コンタクトセンター機能:CC)
43
< 主な機能 >
No. 機能 内容
1 インバウンド • スナッチ取得、顧客情報の登録、更新を行います。
• 電話、メール、WEBサイトと連動し、応対を行い記録します。
• LINEビジネスコネクトやFacebookメッセンジャーと連動し、応対を行い記録します。
2 アウトバウンド • 企業側からのコンタクト要件に応じて、応対を行い記録します。
• キャンペーンリスト、サポート対象リストの対象を選択します。
3 コールスクリプト • トークスクリプトの管理、およびCRMのUIにトークスクリプトを表示します。
• 顧客の属性にあわせて、トークスクリプトの内容を変えて表示します。
4 感謝状、詫び状、DM照会 • 電子データとして保存した顧客に送付した感謝状や詫び状または顧客から受領した手紙を顧客と関連づけを行います。
• 電子データをCRMのUIにイメージとして表示します。
5 受注受付 • 注文の受付、商品情報の入力、在庫引当、配送先住所の登録、等を行います。
6 アップセル・ダウンセル提案 • 顧客属性、注文履歴、マーケティングオートメーションの結果、等から関連商品のアップセル提案を行います。
• セット商品のダウンセル提案を行います。
7 サポート案件管理 • クレーム、事故、等の情報を記録し、管理者へのエスカレーションを行います。
8 アンケート入力 • 電話応対にてダイアログ形式でアンケート項目の表示と結果の記録を行います。
9 返品・キャンセル受付 • 注文履歴を参照し、商品の返品やキャンセルの受付を行います。
10 NGワード抽出・感情分析 • 応対記録から、企業で定めるNGワードの抽出を行います。
• 応対記録を感情分析し、顧客の心象を把握します。
11 CTI連携 • PBXやマルチチャネルPBXとCRMのUIを連携します。
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- 45. EMOROCO vs 他の AI サービス
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⚫ 2016年上期時点でリサーチ会社によると全79サービスもの AI が登場しています。
⚫ AI サービスの代表格である Watson Analytics などは、IBM の質問応答システム 「Watson(ワトソン)」 を使ったデータ分析が出来るクラウド型サービス
です。その主な特徴として、分析の知識・経験がない人でも利用が可能なこと、スピーディで高度な分析を行う、結果をビジュアライズ化して表示するなどがありま
すが、予め決められた機能でしか活用することは出来ません。(機能特化型人工知能:弱いAI)
⚫ EMOROCO は、この中にあるカテゴリのどこにも属さない製品で、CRM と融合・対話することで”顧客サービス”に対してあらゆる分析結果を示し、機能特化で
はない “強いAI” を疑似的に実現した製品です。CRM 内データによる学習データと顧客サービスに特化したアルゴリズムを実装しているため、自社のデータを学
習するだけでも即座に利用が可能となり、EMOROCO を利用すればするほどより良質なものへと成長させることができます。(汎用型人工知能:強いAI)
<AIサービス一覧>
出典:http://ainow.ai/aimap01/
© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL
- 49. 顔認識サービス - システム利用イメージ
お客様の来店情報を可視化
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ひと目で店舗の“いま” が分かる!
店舗ごとにどのくらいの構成で
男女が来店しているか?
店舗ごとの年齢層は?
ターゲット層が来ているか?
来店数と売上の比率は?
現場シフトを調整する必要は?
ポイント:
企業(本社、店舗)はお客様のリ
アルな行動情報を基に、お客様の
傾向に応じたマーケティング施策を
実施することが可能になります
来店情報向けダッシュボード
© 2020 ARCUSS JAPAN INC. – PROPRIETARY & CONFIDENTIAL
- 53. 画像文書管理システム - Microsoft SharePoint
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Dynamics CRM内の画面にSharePoint画面を融合
・顧客(外部)へのドキュメント共有
・CRMのストレージを使うことなくドキュメント管理が可能(追加費用の抑制)
・排他制御、バージョン管理、属性管理ができる
・全文検索の高い検索性
顧客A
感謝状
詫び状
案件A
見積書
提案書
フォルダが自動生成
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- 54. データ連携/IoT基盤
- Dynamics CRM アダプタ for ASTERIA WARP
ASTERIA WARPは、さまざまな製品・サービス間と簡単に接続、連携することのできる国内No.1のデータ連携ミドルウェアです。技術者向け
ではなく、アイコンのドラッグ&ドロップとプロパティ設定でフローを作成することができます。
この『Microsoft Dynamics CRM アダプタ』により、ASTERIAからDynamics CRM に対してデータの操作が可能になります。
ASTERIAの既存の豊富なアダプタを選択して組み合わせて利用することで、Dynamics CRM と外部システムとの連携は柔軟に対応できる
ようになり、APIによる個別開発で起きる開発期間とメンテナンス工数を削減するとともにコストの低減を可能にします。
54
など
Dynamics CRM アダプタ
レコードを抽出・作成・更新・
削除・関連付けおよび解除
uSonar 等
豊富なアダプタ
連携
連携
■ 連携概要図
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- 55. データ分析(BI)基盤
- データ活用テンプレート
役割によって何が見たいか?(例)
55
経営
現場
定性 定量
⚫ 重要顧客折衝状況
⚫ 重要案件状況
⚫ クレーム状況
⚫ 失注状況
⚫ 製品状況
⚫ 個別案件、ステータス状況
⚫ 案件活動実績(記録)
⚫ 顧客折衝状況
⚫ クレーム内容、対応状況
⚫ 提案、商談結果
⚫ 製品・技術関連情報
⚫ 重要顧客案件数・金額・前年比
⚫ 業種別案件数・金額・月次・前年比
⚫ 製品別案件数・金額・月次・前年比
⚫ 新規顧客数
⚫ KPI目標値対実績値
⚫ KPI戦略製品案件予実
⚫ 訪問予定・訪問件数
⚫ 案件数(受注失注・金額・件数)
⚫ 顧客別・製品別クレーム件数
⚫ 新規顧客数
⚫ プロセス件数(提案・役員挨拶)
⚫ KPI目標(訪問件数/月・週、提案数、新規案件登録数、他)
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- 56. データ分析(BI)基盤
- Power BI / Azure Machine Learning
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Hindsight
(見える化)
データ活用度
Insight
(気づき)
Foresight
(予測)
単独システムのデータ 複数システムのデータ 社外データとの連携
② 手軽に始めるクラウドベースの機械学習
• 豊富なアルゴリズムを用いて機械学習を試せる環境を
時間単位で手軽に利用可能
• 構築したモデルを他のシステムと連携(API 公開)により直ぐに利用可能
API
公開
Azure Machine Learning
① Excel ベースの強力な BI
使い慣れた Excel ベースの UI の
ため、どのユーザー部門でも容易に
活用ができ、レポート表示・項目変
更もユーザー主導で
Power BI
③-2 データ種類・場所に依存しない Hybrid なデータ結合・共有
• 社内のオンプレ・クラウド環境の構造・非構造データ
や、外部のデータを容易に結合できる ETL 機能
• クラウドベースのデータ共有環境(SPS OL)
Azure Data Factory
SQL Server Integration
Service
③-1 パフォーマンスを最適化するアーキテクチャ
• 最新のインメモリ技術等によるパフォーマンスの最大化
• 大量データの収集(Data Lake)から適切な形での
保管(Data Warehouse)、容易な取り出し
(Data Mart)までを容易に実現できる基盤
Data Lake Data
Warehouse
Data
Mart
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- 66. マルチチャネル化の取組みから
カスタマーケアに着目したAI活用試行段階へシフト
66
EMOROCOの活用について下記の機会が想定できる
① 契約者個人の登録情報、体況、過去の既往症、生
活習慣、環境、家族情報から、その人の特徴やリス
クを予測
② 解約者の予測
③ 保険の支払い査定や保険金額の算出
④ 他社で契約したものが、いつの契約でどのような約
款の概要かという情報収集
⑤ 地域提携病院、在宅介護との連携による給食やケア
データを収集して、保険料を変動させるという予測
⑥ 介護ロボット利用に関する保険業務におけるロボット
駆動実績データを収集して、リスクを予測
⑦ お客様からの文字入力によるコールセンター自動応
答
⑧ お客様との電話の音声認識によるテキスト化
⑨ 契約者情報やお客様の声から未知の分類(顧客セ
グメント)を予測
代理店
営業職員
顧客 チャネル・媒体 本社機能・事務機能・その他
顧客
各種コンタクト
媒体
電話
FAX
DM/メール
インター
ネット
(WEB)
カスタマーケアセンター
チャネル
支援機能
(情報提
供等)
キャンペーン
管理
コンタクト
管理(アウ
トバウン
ド)
チャネル
連携機能
(司令塔)
事務処理
連携機能
コンタクト
管理(イン
バウンド)
個人契約
管理機能
本店マーケティング
機能
事務処理部門
①
② ④
病院
介護 ⑤ ⑥
⑦
⑧
⑨
③
顧客接点それぞれで発生する各種イベントについて、シームレスに情報共有し、顧
客とのコンタクトの管理、代理店・営業職員へのサービス実施の指示、事務処理の
実行依頼等、顧客へのサービス提供全体の司令塔としての役割をカスタマーケアセ
ンターが担当。AI活用は人のコストが大きい活動を補完するものと位置づけている。
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- 68. ソリューション:
Dynamics CRM Online 200ユーザー ※将来1,500ユーザーまで展開計画
OutlookとYammerの連携により情報共有のスピードを向上
要件定義&プロトタイプ作成 3か月 Onlineによるハイスピード構築を実現
Azure Machine Learningを用いた自律成長型CRM
ベネフィット:
意志決定プロセスのスピードアップ、効率化
装置の生涯に渡るサービス情報の一元管理
背景:
⚫ 現地法人と日本のメールや電話のみによる情報分散や不均一性が、コミュニケーションロスの発生情報の検索性の
悪さ決断の遅延などを発生させていた
⚫ 顧客に設置した装置の稼働状況・サービス履歴による分析等を行っていなかった
Dynamics CRM選定のポイント:
洗練された業務プロセスに合わせることによる業務改革のスピード実現
メール、ワークフロー、BI、人工知能と中長期的な基盤共通化による標準化
Dynamics CRM Online と Azure Machine Learning を連携した業務改善事例
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大手機械メーカー S社様 導入例
O365連携
Azure ML 連携
顧客サービス
構築機能
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- 70. 70
顧客サービスにおける人工知能の活用事例
サービス担当
⚫ インシデントのファーストフィックス
✓ 推定原因・解決候補をリコメンド
✓ 障害発生時に早く解決するのは当たり前。
限られた時間で何度もやりとりや調査をするのではなく、
1回で解決できるようにしたい
⚫ 機械翻訳
✓ CRMに『入力した内容』も機械翻訳してローカル
言語で表示
✓ グローバルで統一言語にプラスして、現地ローカル語で
内容を把握し、コミュニケーションロスを少なくしたい
⚫ メールのテキストから感情度合の把握
✓ お客様の感情度合を可視化
✓ お客様から受付したメールの内容から客観的な
怒り度合を把握
Azure Machine Learning
お客様
現地語表示
お客様感情
ナレッジ検索
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特定 リサーチ 解決 クローズ
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