架電データとSlackで対話する｜マネージャーの質問に答えるBotの作り方
架電の数字は、ダッシュボードを開けば見られます。それでも、マネージャーが本当に知りたいのは「数字そのもの」ではなく、「なぜ下がったのか」「どこを直せばいいのか」です。毎回ダッシュボードを開き、案件ごとに数字を見比べて原因を探すのは、手間がかかります。
ディーノでは、架電ログやダッシュボードの数字に、Slackで質問すると答えが返ってくるBotを、ディレクター向けにつくって使っています。この記事では、その設計の考え方を紹介します。
ポイント
架電データと対話するBotは、追う範囲を先に決め、答えには必ず出典を付けさせます。Slackでメンションしたときだけ答える形にすると、通知がうるさくならず、使う人も迷いません。音声の解析のように費用がかかる処理は、必要なときだけ動かします。
なぜダッシュボードだけでは足りないのか
ダッシュボードは「何が起きたか」を見るには便利です。ただ、「なぜ起きたか」を探すには、複数の数字を見比べ、録音を聞き、メンバーに話を聞く必要があります。
Botに聞けるようにすると、たとえば次のような質問に、その場で答えが返ってきます。
- 「今週、アポ率が下がった案件は？」
- 「受付で止まる割合が高いのはどの業界？」
- 「先週と比べて、通電後の離脱が増えたのは誰？」
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設計のポイント
1. 追う範囲を決める
最初から全部の数字を答えさせようとすると、答えがぶれます。ディーノでは、受付を通過するところからアポ獲得までを追う範囲にしています。範囲を絞ると、質問と答えの形がそろいます。
2. 答えには出典を付けさせる
Botの答えには、どのデータのどの期間を見たかを必ず書かせます。数字の答えは、もっともらしく見えても集計の範囲がずれていることがあります。出典があれば、人がすぐ確かめられます。
3. メンションしたときだけ答える
Slackのチャンネルの投稿すべてにBotが反応すると、通知がうるさくなり、誰も見なくなります。Botにメンションを付けたときだけ答える形にしています。
4. 使う人を決める
対象は、案件の数字を見て判断するディレクター以上にしています。使う人が決まっていると、答え方の粒度（どこまで細かく答えるか）も決めやすくなります。
コストを抑える工夫
架電データの中で、一番費用がかかるのは音声の解析です。すべての通話をAIで聞かせると、費用が大きくなります。
そこで、普段は架電ログの数字だけで答え、「この人の通話の中身を見たい」といった質問が来たときだけ、音声の解析を動かすようにしています。必要なときだけ重い処理を動かすことで、費用を抑えながら深い質問にも答えられます。
作るときの手順
- 追う範囲と、答えたい質問を10個ほど書き出す
- 架電ログとダッシュボードの数字を、Botが読める形で1か所にまとめる
- 出典の書き方と、答えの形を決める
- 決まった数人で試し、答えのずれを直す
- 使う人を広げる
よくある質問
Q. BIツールの自然言語の質問機能と何が違いますか？
BIツールの機能は、ツールの画面の中で使うのが基本です。Slackで聞けるようにすると、普段のやり取りの流れの中で、そのまま数字を確かめて次の指示を出せます。
Q. Botの答えが間違っていたらどうなりますか？
出典を付けさせているので、どのデータを見て答えたかを確かめられます。間違いに気づいたら、集計の範囲や質問の解釈を直し、同じ間違いが起きないようにします。
Q. 架電ログはどこに置いておけばいいですか？
架電システムから定期的に出力し、スプレッドシートやデータベースにまとめておくのが始めやすい形です。Botは、そのまとめた場所を読みに行きます。
まとめ
架電データと対話するBotは、追う範囲を決め、出典を付けさせ、メンションしたときだけ答える形にすると使われ続けます。音声の解析のように費用がかかる処理は、必要なときだけ動かします。マネージャーがダッシュボードを開かなくても、Slackで聞けば次の打ち手が見える状態をつくれます。
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