事例研究

Project Overview

課題

【プロジェクト総括（Overview）】

解決策

社会人向けに資格取得・スキルアップ系のオンライン講座を提供するEdTech企業様において、Zalo・WhatsApp・Facebook Messenger・自社Webサイトなど複数チャネルからの問い合わせ急増に伴い、営業担当者の対応負荷の増大と「リードの取りこぼし」が深刻な経営課題となっていました。AMELAは、NLPとLLMを基盤とした会話型AIチャットボットを12ヶ月かけて構築。受講希望者一人ひとりの目的や興味に基づいて最適な講座をパーソナライズ推薦するとともに、購買ステージに応じたナーチャリングメッセージを自動配信する仕組みを実現しました。結果として、マルチチャネルでの一貫した顧客対応品質を担保しつつ、リード転換率の向上と営業チームの手作業削減、そしてスケーラブルな顧客エンゲージメント基盤の構築を達成しています。

技術構成

成果

Challenges

要件変更への追従

【プロジェクト総括（Overview）】

運用を見据えた設計

社会人向けに資格取得・スキルアップ系のオンライン講座を提供するEdTech企業様において、Zalo・WhatsApp・Facebook Messenger・自社Webサイトなど複数チャネルからの問い合わせ急増に伴い、営業担当者の対応負荷の増大と「リードの取りこぼし」が深刻な経営課題となっていました。AMELAは、NLPとLLMを基盤とした会話型AIチャットボットを12ヶ月かけて構築。受講希望者一人ひとりの目的や興味に基づいて最適な講座をパーソナライズ推薦するとともに、購買ステージに応じたナーチャリングメッセージを自動配信する仕組みを実現しました。結果として、マルチチャネルでの一貫した顧客対応品質を担保しつつ、リード転換率の向上と営業チームの手作業削減、そしてスケーラブルな顧客エンゲージメント基盤の構築を達成しています。

Solution

社会人向けに資格取得・スキルアップ系のオンライン講座を提供するEdTech企業様において、Zalo・WhatsApp・Facebook Messenger・自社Webサイトなど複数チャネルからの問い合わせ急増に伴い、営業担当者の対応負荷の増大と「リードの取りこぼし」が深刻な経営課題となっていました。AMELAは、NLPとLLMを基盤とした会話型AIチャットボットを12ヶ月かけて構築。受講希望者一人ひとりの目的や興味に基づいて最適な講座をパーソナライズ推薦するとともに、購買ステージに応じたナーチャリングメッセージを自動配信する仕組みを実現しました。結果として、マルチチャネルでの一貫した顧客対応品質を担保しつつ、リード転換率の向上と営業チームの手作業削減、そしてスケーラブルな顧客エンゲージメント基盤の構築を達成しています。

• 【プロジェクト総括（Overview）】

• 社会人向けに資格取得・スキルアップ系のオンライン講座を提供するEdTech企業様において、Zalo・WhatsApp・Facebook Messenger・自社Webサイトなど複数チャネルからの問い合わせ急増に伴い、営業担当者の対応負荷の増大と「リードの取りこぼし」が深刻な経営課題となっていました。AMELAは、NLPとLLMを基盤とした会話型AIチャットボットを12ヶ月かけて構築。受講希望者一人ひとりの目的や興味に基づいて最適な講座をパーソナライズ推薦するとともに、購買ステージに応じたナーチャリングメッセージを自動配信する仕組みを実現しました。結果として、マルチチャネルでの一貫した顧客対応品質を担保しつつ、リード転換率の向上と営業チームの手作業削減、そしてスケーラブルな顧客エンゲージメント基盤の構築を達成しています。

  

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Technical Structure

Infrastructure

Framework

Data Processing

Key Metrics & Results

• 主要KPI: —
• 運用改善: —
• 品質向上: —