AI Builder キー フレーズ抽出で解決されたビジネス上の問題
AI Builder キー フレーズ抽出は、入力されたテキストの要点を識別する機能を作成者に提供します。 他の業務プラットフォームと完全に統合されているため、現在は人の手を借りなければならない広範なシナリオを自動化することができます。
使用例: リソース計画と傾向分析
顧客調査で、リソース計画と傾向分析のために、抽出された要点を使用します。
例:
デジタル フォームまたはその他のチャネルからの顧客調査のフィードバックを、AI Builder に送って要点を検出できます。 抽出した要点は、Microsoft Dynamics CRM に保存し、リソース計画や傾向分析の要求を分類するために使用できます。
使用例: サポート インシデントのルーティング
取得された要点を使用して、サポート インシデントを適切なエージェントに正しくルーティングします。
例:
顧客は、自分のアカウントにアクセスできないことを示すフィードバックを送信します。 または、サイトの保守の可能性の通知を受信しなかったことにも触れています。 このイベントは、Power Automate フローを開始し、要点を抽出します。 抽出されたフレーズがアカウントに関連するものとして識別され、フローがアカウント管理チームに通知を送信します。
アカウント管理チームは、顧客に対し、午前 0 時から午前 2 時までの間に通常2 時間にわたって週次サイト メンテナンスを行っており、アカウント情報はすでに利用できるようになる旨の説明を即座に返信します。
この問題の自動ルーティングにより、顧客への返答にかかる時間を短縮し、顧客の満足度を向上します。
使用例: 従業員の士気と職場の健全性に関する感情分析
従業員の士気と職場の健全性は、会社の福祉に関する重要な信号になります。 キー フレーズ抽出を使用すると、従業員の調査コメントから要点を抽出するので、主要なトピックを理解できます。
例:
例: 人事マネージャーは、会社が検討中の新しい人事ヘルスケア ポリシーについて、従業員のフィードバックをより的確に把握したいと考えています。 マネージャーは、従業員のコメントから要点を抽出します。 AI モデルは、ポリシーにおける控除を上位のトピックの 1 つとして識別します。
その結果、最終決定を行う前に、マネージャーは、ポリシーの詳細を従業員に説明するための電話会議を設定します。
これで、AI Builder キー フレーズ抽出により強化できる、ビジネス シナリオの分析情報を取得しました。