【機能リリース】ユーザーの温度感を数値化する「FRS」機能を搭載し、リアルタイムで空気が読めるチャットボットの実現へ

解約防止ソリューション「Robee」ではユーザーとのコミュニケーションで得た回答によってスコアリングを行い、ユーザーの温度感を数値化する新機能「FRS（Favorability Rating Score）」をリリースいたしました。これにより、より人間との会話に近い、違和感のないコミュニケーションを実現します。（特許出願中）

■背景
お問い合わせをするユーザーの感情は様々です。有人対応であれば、ユーザーの感情に応じてコミュニケーションを柔軟に変えることができますが、今までのチャットボット では画一的な対応しかできていませんでした。
今回のFRS機能を搭載することで、今まで苦手としてきたチャットボット によるマーケティング施策の評価・改善という部分を数値化することにより、劇的に改善することができ、人間のような会話に近いコミュニケーションが取ることが可能となりました。加えて、チャットボットそのものに性格を与えることを可能としました。

1. ユーザーの温度感によって対応シナリオを変化
ユーザーが好意的なのか反感をもっているかによって対応を変えることができます。
例えば、サービス等に好意的な感情を持っていれば継続促進などの提案を積極的に行い、反感的な感情が強ければ、提案はせずに解約を受け入れる、等の柔軟な対応が可能になります。

2. ユーザーのペルソナを設計
NPS（Net Promoter Score）のように顧客ロイヤルティを測る指標はありましたが、そのスコアは抽象度が高く測定されていました。FRSではユーザーが何に満足をしていて何に不満を感じているのか明確になります。またその割合が数値化されるため、既存ユーザーのより具体的なペルソナが明確にわかります。

3. チャットボットに性格を付与
チャットボットによる対話全体にスコアリングされるため、シナリオがポジティブなのかネガティブなのかが明確になります。数値化されたシナリオ評価ができるため、心地よい対応に向けたシナリオ改善が実現します。

FRS機能によりチャットボットの会話内容のスコアリングをすることで、ユーザーの温度感を数値化し、そのスコアに基づいた会話の出し分けします。それにより人間との会話に近い、違和感のないコミュニケーションを実現します。また、コミュニケーションの導線により導き出されたペルソナを抽出することで、広告の訴求内容の改善やサービスを早サイクルのPDCAを回すことを可能としています。