Matic が Retell AI を使って重要な保険コールのワークフローを自動化する方法
Brian Barker
Product Manager
COMPANY SIZE
201-500
INDUSTRY
Transforming customer service
LOCATION
Ohio, US
USE CASE
FEATURES
Matic は、米国最大級の住宅ローンサービサーや金融機関の多くと提携する、全国的に認知されたマルチライン型のデジタル保険代理店です。融資のライフサイクルにおける重要な瞬間での深い統合を通じて、Matic は住宅、自動車、生命保険へのシームレスなアクセスを提供します。
ネットワークに45社以上の A 格付けの保険会社を擁する Matic は、全国の借り手に高品質な補償を提供し、保険選びをより身近にし、住宅所有者がすでに行っている金融上の意思決定とより整合させています。
Matic のコール業務は圧力にさらされていました。月に120,000件の通話があり、わずかな非効率でも相当な運用上のオーバーヘッドを生んでいました。チームはいくつかの根強い問題に直面していました。
これらすべてが、全国的に保険コストが上昇する中で起きていました。Matic は、パートナーや顧客が期待するサービス品質を犠牲にすることなく、より効率的に運営する方法を必要としていました。
そのために彼らが信頼した AI 音声エージェントプラットフォームとは？Retell AI です。
一目でわかる概要
ユースケース1：時間外カバレッジ
Retell AI 以前、Matic は時間外の通話を処理するために第三者のコールセンターベンダーに頼っていました。パフォーマンスは低く、量の制約により通話が取りこぼされ、一貫せず効果のないメッセージングとなり、関心を持つリードとの機会がすり抜けていく中で、顧客体験は損なわれていました。
Retell AI により、Matic はすべての時間外のインバウンドトラフィックを処理する時間外 AI 電話エージェントをローンチしました。年中無休24時間365日対応のこの AI 電話エージェントは、基本的な連絡先と保険情報を収集し、フォローアップコールをスケジュールします。これにより、関心の高い顧客が夜間に決して失われず、Matic の担当者がフォローアップの前に必要なすべての文脈を把握できるようにします。
さらにこの AI 電話エージェントは、時間、曜日、通話量にかかわらず、すべての発信者に一貫したブランド化された最初の接点を確保しました。
ユースケース2：予約確認と再スケジュール
スケジューリングの遅れと取りこぼした通話は、Matic に貴重な機会を失わせていました。エージェントは予定された時刻にぴったり発信できるとは限らず、通話が遅れると応答率が低下しました。
Retell AI は、予定された通話のフォローアップを自動的に処理することでこれを解決しました。AI 音声エージェントは顧客に時間ぴったりに発信し、まだ対応可能かを確認し、必要なら再スケジュールし、認可された人間のエージェントへ通話を転送します。この強力な自動化により、Matic は次の成果を見ています。
「第1四半期に、私たちは AI オペレーターボットでちょうど8,000件ほどの通話を処理しました。私たちが見出したのは、これを A/B テストとして実施したのですが、実際にボットを使った方が応答率が高かったということです。これはボットが予約された分ちょうどに発信できるという事実によるところが大きいと考えています。」
ユースケース3：データ収集とリード選別
見積もりのインテークは、Matic のコール業務の中で最も反復的で時間のかかる部分の1つでした。エージェントは会話の相談的な部分に入る前に、詳細の収集に1通話あたり7〜9分を費やしていました。
Retell AI により、そのプロセス全体が今や自動化されています。AI 電話エージェントは必要な20〜30のデータポイントすべてを収集し、失格となる要因にフラグを立て、適格なリードのみを認可されたエージェントへ引き継ぎます。
このワークフローは、時間を節約し、Matic のチームに届くリードの質を高める上で非常に貴重であり、彼らが選別ではなく成約に集中できるようにしました。
Matic のテレフォニーチームが Retell AI の統合を主導しました。初期構築は、Twilio、API エンドポイント、社内のプロンプト処理システムとの基盤的な統合作業を含め、わずか1〜2か月で完了しました。土台が整うと、新しい AI ユースケースは1〜2回のスプリントサイクルで迅速に展開されました。
2025年初頭までに、チームのコール業務開発の60%以上が AI に注力されていました。
しかし、構築は方程式の半分にすぎませんでした。Matic は品質管理も優先しました。
「先週だけでも、QA の洞察に基づいて5〜6件の改善を行いました。この作業は継続的で不可欠です。」
この能動的なアプローチにより、AI 音声エージェントは一貫して効率的であり、ブランドに沿い、スクリプトに沿い、常に改善されている顧客体験を提供しています。
Matic の Retell AI 電話エージェントの活用は、あらゆる面で意味のある測定可能な結果を生み出しました。
2025年第1四半期に AI が処理した通話： 全ユースケースにわたって8,000件以上
転送成功率 予定された予約通話の： 85〜90%
より高い応答率 AI コール対人間コール（A/B テストより）
データインテークフローにおける通話処理時間の短縮： 約3分
自動化され再配分された低価値タスク： 約50%
維持された NPS 自動化展開を通じて： 90
人間を求めずに AI 処理の通話を完了する顧客： 80%
契約あたりのコストと転送あたりのコストを大幅に削減（正確な指標は確定待ち）
AI 音声自動化を検討するチームにとって、Matic の歩みは明確なプレイブックを提供します。
1. 小さく、しかし賢く始める
Matic は、複雑さが低く影響の大きいユースケースである時間外の通話処理から始めました。ワークフローはシンプルで、メリットは即座でした。基本情報を収集し、折り返しをスケジュールする、というものです。これによりチームは早期の成功、測定可能な ROI、そして勢いをつけるための社内の自信を得ました。
2. 顧客体験で決して妥協しない
Matic は住宅ローンの貸し手との共同ブランドのパートナーシップを通じて事業を行っているため、すべてのやり取りが別の企業のブランドの反映です。それは AI が単に機能的であるだけでなく、人間的に感じられなければならないことを意味しました。音声品質から応答精度まで、顧客の信頼は譲れないものでした。
3. 勘ではなくデータで検証する
自動化を全面的にスケールする前に、Matic は AI のパフォーマンスを人間のエージェントと比較する管理された A/B テストを実施しました。予約確認の場合、AI 電話エージェントは実際に応答率で人間を上回りました。これは、自動化が単により効率的なだけでなく、より効果的であることの決定的な指標でした。
4. 後で速く動くために先行投資する
チームは最初の1〜2か月を、強固な技術的基盤の構築に費やしました。Twilio との統合、柔軟なプロンプトインフラの構築、社内の QA プロセスの整合です。この早期の投資が後の迅速な反復を可能にし、新しいユースケースをわずか1〜2回のスプリントサイクルでローンチできました。
5. 置き換えるのではなく、再配置する
おそらく最も重要なのは、Matic が AI を人員削減の戦略として捉えなかったことです。代わりに、彼らは人間のエージェントを再配置して、より価値の高いやり取りを処理することに注力しました。クロスセルの機会やより深い相談的な会話のような価値の高いタスクが増え、Matic は ROI を最大化しながら顧客により深い価値を提供できるようになりました。
「私たちは人を置き換えているのではありません。彼らにより良い仕事を与えているのです。」
Retell AI の音声自動化プラットフォームの段階的な実装を通じて、Matic は優れた顧客体験の指標を維持しながらコストを削減し、顧客業務を見事に変革しました。
反復的なタスクを自動化することで、彼らは人間のエージェントを相談的な販売や関係構築のような価値の高い活動に集中させました。
同様の自動化の取り組みを検討する B2B のリーダーにとって、Matic の経験は、AI 音声エージェントの思慮深い実装が、顧客満足度を犠牲にすることなく測定可能な運用上のメリットをもたらせることを示しています。AI 音声テクノロジーが進化し続ける中、これらのツールを戦略的に取り入れる企業は、効率、スケーラビリティ、顧客体験において大きな競争優位を獲得できます。