課題
- 問い合わせ窓口の分散
楽天、Amazon、Yahoo!ショッピング、自社ECなど、複数の管理画面を個別に確認。画面を行き来することで、対応漏れや遅延が発生します。 - 注文・在庫・配送情報の分散
FAQや店舗案内に加え、注文・在庫・配送情報がモールや社内システムに点在。必要な情報の確認・照合に工数がかかります。 - キャンセル・返品判断の属人化
キャンセル可否や返品条件、案内方法が担当者の経験に依存。対応品質にばらつきが生じ、教育・引き継ぎの負担も増えます。 - 後処理の人手依存
返信後の確認・転記・更新・承認から、キャンセル・返品処理まで手作業。問い合わせ対応後にも、多くの工数が発生します。
解決策
- 問い合わせを1画面に集約
複数モールの問い合わせを一つの受信箱に集約。画面の切り替えを減らし、対応漏れや遅延を防ぎます。 - ナレッジと業務データを横断参照
注文番号をキーに、注文・在庫・配送情報と店舗ナレッジを横断して参照。必要な情報を探す工数を削減します。 - AIが判断し、返信を標準化
店舗ナレッジと注文データをもとに問い合わせ内容を判断し、最適な返信案を生成。担当者による品質のばらつきを抑えます。 - 後処理まで業務フローを自動化
返信後の確認・更新・承認依頼・キャンセル・返品など、次の処理までつなぎます。重要な処理は人の確認・承認を経て、安全に実行します。
導入効果
- 問い合わせ対応工数 60%削減
AIの回答支援・対応自動化で、返信にかかる工数を大幅に削減。 - 後処理時間 75%削減
1件あたり20分から5分へ短縮。 - モールペナルティを大幅削減
対応漏れ・遅延を防ぎ、モール運用品質を改善。 - 人手依存から脱却し、教育コストを低減
判断・返信・後処理を標準化し、教育や引き継ぎにかかる負担を抑えます。
※ 数値は目安です。業務内容・連携範囲により異なります。
