AI対応データインテリジェンスがゲーム会社のグローバルプレイヤーサポートをレベルアップ
課題
グローバルゲーム会社の経営陣は、ベンダー、地域、チャネル全体でデジタル顧客体験（CX）がどのように機能しているかを明確に把握できていませんでした。プレイヤーサポート、信頼、安全性は世界中の複数のパートナーによって提供されていましたが、データは断片化されたシステムに分散していました。品質基準はサイトごとに異なり、キャリブレーションのずれが生じ、QA、生産性、顧客満足度（CSAT）スコアに対する信頼が損なわれていました。これは、業界標準を大幅に上回る 31% の QA 不整合と 10% 近い紛争発生率に反映されています。最前線のサポート担当者がどれだけ早く熟練度に達したか、CX の改善が持続したかどうか、バックログ中に生産性がどのように評価されたかを判断するのは困難でした。
部門間のチームはパフォーマンスの解釈が異なっていたため、連携した行動と一貫したフォローアップが制限されていました。ベースラインのトップボックス CSAT は 45% で、1 つのパートナーが常にパフォーマンスを下回っていました。一方、異なる評価ソースを使用して複数のパートナーを管理すると、コスト、一貫性の欠如、運用上の摩擦が増加しました。ゲーム会社はデータは持っていたものの、それに基づいて行動するための明確な洞察がなかったため、意思決定が分断され、場当たり的になり、拡張が困難だった。
ケーススタディをダウンロード解決策：
顧客体験（CX）に関する唯一の情報源
TDCX は、プレイヤー サポート、カスタマー サービス、および トラストとセーフティ からの断片化されたデータを統合しました。安全性を堅牢なAIおよびデータプラットフォーム上の単一の分析レイヤーに統合し、ビジュアル分析ソリューションを通じてアクセス可能にします。
AI対応データ
インテリジェンス
機械学習モデルとツールの改善のため、CX、QA、ポリシー、製品、学習・開発、運用、AI開発チームなど、各部門間で知見が共有されました。
業界で検証済みの測定
TDCXは、統計的な厳密性と比較可能性を確保するために、認証された標準に基づいて分析を行いました。すべての改善活動は、リーンシックスシグマの手法に従い、成果が測定可能で、再現性があり、持続可能であることを保証しました。
エージェント向けデータ駆動型サポート
TDCXは、調査に基づいた分析モデルを使用して、エージェントの習熟度向上までのスピードを追跡し、個別のコーチング、トレーニング、またはプロセス変更が最大の効果をもたらす箇所を特定しました。
グローバル
QAモデル
TDCXはグローバルQAフォームを再設計し、全パートナー企業で採用しました。信頼性と安全性を確保するため、TDCXは包括的な分析レイヤーを構築し、新たなQAスコアを主要KPIとして確立しました。
QAをコントロールタワーとして
TDCXは、運用健全性の主要な指標として品質保証（QA）を重視しました。統一されたキャリブレーションモデルにより、ベンダー、地域、チームが共通のパフォーマンス言語と一貫性のある意思決定ループに基づいて連携しました。
生産性
リスク検出
スピードと品質のリスクを切り離すため、TDCXはベンダーとチャネル全体にわたるパフォーマンスを体系的に相関分析しました。データに基づいた洞察は、人材配置とパートナーシップに関する意思決定に役立ちました。
部門横断的な連携
あるパートナー企業の顧客満足度（CSAT）が継続的に低かったため、TDCXはデータに基づいた課題の階層構造を作成し、各部門間で対応策を調整することで、個別の修正作業を統合的な是正措置に置き換えました。
結果
