各OTAに散らばるクチコミを起点としたホテル評価・品質の管理

清掃、料理、風呂などホテルや旅館が提供するさまざまな体験は、お客様に評価され、結果として数あるOTA（Online Travel Agent）にクチコミデータとしてFBされます。これらのクチコミはホテルのブランド・評価へ直接的に影響し、結果として収益にインパクトします。この多数のOTAに散らばるクチコミデータを定期的に取得・解析することで、体験ごとのリスクをいち早く、受動的に認知することができます。そのデータを元に、PDCAサイクルを回し、体制、オペレーションの見直しを行うことで、顧客体験の向上につなげることが可能です。

転職サイト、就活サイトのクチコミを起点とした転職/離職リスクの管理

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離職/採用に大きく影響するweb上のクチコミ情報。転職サイト/就活サイトのクチコミデータを網羅的かつ定期的に取得し、AIによる解析を活用することで、効率的かつリアルタイム性をもって改善すべき要素を認知することができます。これらのデータを活用し、社内制度の変更や人事施策の立案につなげ、離職率の低下、および採用数の安定化につなげることが可能です。

人材データベースの活用による提案品質の向上

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プロフェッショナル（弁護士、会計士、コンサルタントなど）人材は流動的です。彼/彼女らの転職を成功させるためには、どういった企業で活躍の可能性が高いか？どれくらいの年収が見込めるか？などについて、ヘッドハンターが求職者サイド、および企業サイドに確度の高い提案ができるかどうかが非常に重要です。プロフェッショナルを求める企業の過去の採用傾向をweb上のビジネスプロフィールからデータベース化し、求職者の経歴、および過去の転職実績と照らし合わせることで、提案確度の向上につなげることが可能です。

企業データベースの構築、案件ソーシングのアルゴリズム化

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ファンドの投資方針によって、投資対象となる企業は異なります。この案件ソーシング、「投資対象企業の目利き」は属人化しやすく、感と経験が重要な世界です。しかし投資ファンドの人材リソースは有限です。この貴重な人材リソースで、効率的かつ効果の高いリターンを生むためには、案件発掘の段階において、いかに質の良い企業リストを生成できるかどうかにかかっています。AME Cloudを活用し、多数の媒体から企業情報をデータベース化するとともに、過去の投資実行案件の実績データを活用することで、企業情報をファンドの投資方針にあった形で定量的にスコアリングすることができます。これにより、効率的かつ品質の高い案件ソーシング業務を実現することが可能です。