ITS（Intelligent Tech Support）

データ活用で
顧客サポートを次のレベルへ

今日、お客様のエクスペリエンスに対する期待は非常に高くなっています。先進的で、知的で、
優れた感覚を持つユーザーは、製品やサービスの利用が、またとない体験になることを
期待しています。HCLのインテリジェント・テクノロジー・サポート（ITS）は、
全社でお使いいただける技術サポートソリューションです。顧客サービスを向上させ、
パーソナライズされたコミュニケーションとコスト抑制を実現いたします。
インテリジェントな予測分析が技術サポートに革命を起こします。

概要

今日、企業はサービスの提供にかかる時間やコストを抑えつつも、サービス品質は落とさないという難題に取り組んでいます。これに加えて、ユーザーからは、21st Century Enterprisesにふさわしい、インテリジェントな技術や直感的な体験の提供を求められています。しかし、これらを実現するにあたっては、サービス提供プロセスが組織として統一されていない、サービス提供への取り組みがバラバラで部門間の連携が取れていない、といった問題を解決する必要があります。

重要なのは、コストや時間の効率化を図ると同時に、先進的なITツールやプラットフォームを活用していくことです。技術サポートにこれらのソリューションを適用することで、他にはない、独自のバリューをお客様にご提供できるようになります。顧客満足度が向上するのはもちろん、事前に問題を解決したり、新たなビジネスを創出することが可能となります。

HCLではインテリジェントな予測分析が技術サポートに革命を起こすと考えています。様々な業界におけるサポートのベストプラクティスと、次世代のテクノロジーを組み合わせて、ソフトウェア、通信、航空宇宙、医療機器といった分野の顧客サービスを最適化いたします。

HCLのインテリジェント・テクノロジー・サポート（ITS）は、エンドユーザー、サポートエンジニア、そして管理者を支援し、顧客サービスを向上させるソリューションです。。ニーズに応じて柔軟に拡張することができ、自然言語処理を活用することで、異機種環境においても予防的な技術サポートを可能にします。

これまでに、多くのお客様がITSのWebアプリケーションを導入することで、MTTR（平均復旧時間）の短縮、生産性向上、問題解決に要する手作業の削減に成功しています。

HCLのインテリジェント・テクノロジー・サポート（ITS）を導入いただくことにより、
・生産性を15〜20％向上できます
・サポートが必要なケースを15〜25％削減できます
・担当者の離職、異動、技術力低下による知識不足を回避できます

特徴

  • インテリジェントなセルフヘルプ・モジュール

    エンドユーザーによる自己サポートを可能にし、
    サポート量を低減するコグニティブ・セルフヘルプモジュール

  • 類似の問題とソリューションの特定

    サポート担当者による問題の把握、
    最適なソリューションの特定を支援

  • 不具合/欠陥の優先順位付け

    ビジネスに及ぼす影響と、影響を受けるユーザーの
    プロファイルに基づき、製品内の既存バグの優先順位を提案

  • データをパワフルに、
    ダイナミックに可視化するダッシュボード

    サポート担当者のパフォーマンスをダッシュボードで確認可能
    カスタマイズしたダッシュボードでインサイトを獲得

活用事例

  • グローバル大手通信機器メーカー様

    グローバル大手通信機器メーカー様

    お客様は課題解決に要する時間、平均復旧時間の短縮を希望していらっしゃいました。
    そこで、HCLはお客様のサポートチケットシステム向けにコネクタを開発し、インテリジェント・テクノロジー・サポート（ITS）を導入いたしました。コネクタ経由で自動的にシステムの情報を検索、ITSエンジンが作成した分析モデルにより、予測とリコメンデーションをユーザーに提供します。
    これにより、生産性を5%向上させることができました。

  • 世界最大の独立系ソフトウェアベンダー様

    世界最大の独立系ソフトウェアベンダー様

    お客様はハードウェア、ソフトウェアのトップベンダーで、オンライン広告を多く活用されています。コストや要員はそのままで、サポートの応答時間および顧客満足度の改善を希望されていました。
    そこで、HCLのインテリジェント・テクノロジー・サポート（ITS）を導入。サポートリクエストの記述に基づいてソリューションを特定、また、今後の発生が想定される技術サポート業務における類似の問題が示されるようにしました。不要な手作業が無くなり、サポート担当者はソリューションを見つけるだけでなく、予測される問題を事前に把握することができるようになりました。
    これにより、平均応答時間の10％改善を実現することができました。