同社の説明によれば、データ精度は85％まで向上し、ACW所要時間は80％まで短縮。顧客に対しても負担を30％軽減しつつ、一度の電話で問題を解決できる“一次解決率（First Call Resolution：FCR）”、他者への推奨度を示す“ネットプロモータースコア（NPS）”を15％改善させ、保留時間30％削減や平均処理時間（Average Handling Time：AHT）を20％削減するといった効果を得られるという。
日本のコールセンター市場規模は約8億5000万ドルにおよぶが、Uniphore セールス担当バイスプレジデントで日本での営業活動を統括する 小倉淳氏は「明確な市場としては未発展。さらなる市場拡大を期待している」と説明。金融サービスや通信、ビジネスプロセスアウトソーシング（BPO）などの企業1000社が主要顧客となると説明するが、前述した業種以外からも多くの問い合わせが集まっているという。
Uniphore セールス担当バイスプレジデント 小倉淳氏
その理由として小倉氏は「他社ソリューションは（導入費用が）高額になってしまう一方で、日本語認識の最適化が終わらない。われわれはプラットフォームで提供するため、AIで常にブラッシュアップし、初期段階からROI（投資対効果）を明確にできる」と利点を強調した。
2020年3月から始めた市場調査を経て、2021年2月から国内で活動を開始するため、現時点で公開できる国内事例はないことから、記者会見ではグローバル事例をいくつか披露した。
月間500万件のコールを1万6000人のオペレーターが対応する某通信事業者は、U-Assistを導入することで、オペレーターによる調査とコメント入力の所要時間を50秒、自動化で15秒削減し、レポートの自動要約機能で年間1900万ドルを節減しているという。
米国を中心とした大手ギグエコノミーのBPO企業は、2万人におよぶギグエコノミー事業者を管理する監督の支援負担をコーチングと分析で60％削減、ACWの自動化によるオペレーターの効率性を改善することで30％の保留時間を削減したとしている。
グローバルの銀行グループは220人のオペレーターに対して、コンプライアンス目的のコール分析と営業効率の改善を施し、顧客対応時間を50％削減、さらに構造化音声データによる顧客満足度の測定を合理化にも成功したという。
