ラッシュジャパン、検索型FAQ「Helpfeel」を導入–ラッピング売り上げが前年比1.2倍に

今回は「ラッシュジャパン、検索型FAQ「Helpfeel」を導入–ラッピング売り上げが前年比1.2倍に」についてご紹介します。

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 Helpfeelは、自然派ハンドメイドコスメのラッシュジャパン(ラッシュ)が検索型FAQ「Helpfeel」を導入したと発表した。

 導入後4カ月で顧客からの問い合わせが約10%減少し、FAQ導線の整備により、ラッピングの売り上げが1.2倍向上したという。さらに社内向けFAQも整備し、これまで最も多く質問が寄せられていた「新しい店舗レジに関する問い合わせ」を約30%削減できた。

 ラッピングの売り上げ向上については、決裁画面に「ラッピングに関するFAQのページリンク」を設置したことが影響しているという。リンク設置後、ラッピングサービスの認知向上が進み、ラッピングのアイテムの注文数が増加した。

 Helpfeelは、独自アルゴリズム「意図予測検索」を搭載した検索型FAQシステム。検索ヒット率98%で、平均的なFAQシステムに比べて約1000倍の速さとなる0.001秒の高速応答も実現している。従来のチャットボットとは異なり、AIに学習させるためのデータの準備や導入後のチューニング工数も不要で、ユーザーは検索に対する「回答記事」を準備するだけで、高性能なFAQサイトの導入を短期間で実現できる。

 店舗スタッフ約1000人が働くラッシュでは、新しいレジシステムの導入後、店舗スタッフから、IT部門への問い合わせが倍増していた。スプレッドシートでマニュアルを用意していたが、検索して解決するまでに時間を要し、接客対応をしながらスムーズに疑問を解決できないという声が寄せられていた。そのため「ショップスタッフにとって使いやすいFAQ」の整備が急務となっていた。

 Helpfeel導入後、FAQでスタッフが自己解決できる割合が増加した。no hit率(検索をしてもヒットしない割合)10%の目標に対し、現在は8%まで抑制できており、店舗スタッフも含めて全部で2000人ほどいる社員のナレッジ共有を集約する土台づくりにもつながっているという。

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