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2019.01.08

テキストマイニングとコールセンター丨メリットや注意点を解説|トラムシステム

コールセンターでテキストマイニングを活用することで、日々の業務改善や新たな発見などの効果が期待されています。テキストマイニングのメリットを整理しながら、テキストマイニングシステムの選定ポイントや導入時の注意点などを具体的な事例を元に解説しています。

テキストマイニングとは

テキストマイニングとは、文章や言葉といった文字列データ(定性データ)や数値データ(定量データ)を対象とする分析手法のことであり、近年その分析範囲の広さと活用シーンの多さから注目されています。

テキストマイニングが活用される利用シーンとしては、顧客からのアンケート結果分析、ブログやtwitterなどのソーシャルメディア分析、コールセンターなどに寄せられる問い合わせやFAQシステム、チャットボットなどに入力されたキーワード分析などがあります。

例えば、顧客からのアンケート結果分析では、これまで手作業で集計した後、Excelでデータを整理して分析をするといった操作が中心でした。しかしながら、このやり方にはデータの結果をまとめるまでにかなりの時間を要すること、データ量が多くなればなるほど処理に時間がかかること、またデータの関連性などを分析するには高度な技術が求められることといった課題がありました。

テキストマイニングを行うことでデータの処理時間を大幅に短縮することが可能になり、また専用のテキストマイニングシステムを利用することでさらに他角度からの分析が容易に行えるようになりました。

テキストマイニングによって期待できる効果

テキストマイニングを使うことで以下の効果が期待できます。

(1)「顧客の声」の見える化
テキストマイニングでは、「顧客の声」の見える化が実現できます。

例えば、あるサービスの解約が続いており、サービスの解約を阻止するための対策を講じる必要が発生した場合、実際に利用していた顧客の生の声から原因を究明しなければ的確な対策を講じることはできません。

サービス自体に欠陥があるのか、競合他社サービスの方が優れているのか、もしくは担当する営業担当者や問い合わせを受けるコールセンターの対応品質が悪いためか、何か対策を施す前に何が原因で解約が続いているかを理解することが大切です。

テキストマイニングでは、このような「顧客の声」を分析して可視化することができ、膨大なデータの中に隠れてしまった課題を発掘し、課題解決に役立てることが可能です。

(2)暗黙知の形式知化
特定の担当者が長い間業務を継続して行うことで、業務内容が個人に集約されてしまい、担当者が離職したり異動したりする際に業務に支障が出るという問題が起こります。このような限られた人が保有している暗黙知を形式知化することもテキストマイニングを導入することで期待される効果の一つです。

暗黙知を形式知化することはただ業務の引き継ぎを行うだけではなく、業務効率化のための検討で使用したり、新しく配属された担当者を短時間で教育することに役に立てることができます。

(3)未来予測
テキストマイニングでは、膨大な数のデータを分析することで今後の動きを予測し、ビジネスに活かしていこうという取り組みが行われています。その一つに株価の予測があります。

過去の各銘柄の株価の動きに加え、季節的な株価の変動やイベントによる影響などを加味し、各銘柄の今後の株価動向を予測していきます。また、ソーシャルメディア上でつぶやかれている投資家の情報や企業に対する口コミなども分析対象として取り込むことで、精度を上げる取り組みがなされています。

また、選挙結果の予測では、これまでの出口アンケートに加え、インターネット上に記載されている様々な情報や口コミなどを加味して、どの選挙区でどの派閥の候補者が当選する確率が高いかを予測するために利用されています。

テキストマイニングの処理の流れや具体的な分析手法については、以下の記事を参考にしてください。

コールセンターがテキストマイニングを取り入れるメリット

コールセンターには、顧客からの問い合わせ内容や対応履歴、社内ドキュメントなど、膨大な数のテキストデータが蓄積されています。

こういった情報は顧客との対応を記録し、トラブルを発生させないために利用されていることがほとんどですが、一方でこれまではその情報量の多さから、活用されないで破棄されたり、蓄積されているだけで使われていないことも多々ありました。

テキストマイニングでは、コールセンターが持つこれらの膨大なテキストデータを分析することで、新たな気付きを見つけることが可能になります。

例えば、対応履歴を分類して集計することで問い合わせやクレームなどの傾向を可視化することにより、問題が大きくなる前に対策を打つてるようになります。それ以外にも、リアルタイムに特定のキーワードが多く発生してきていることを把握することで、トラブルの早期解決に役立てることも可能です。

テキストマイニングシステムの選定ポイント

テキストマイニングシステムの選定ポイントは以下の通りです。

(1)必要な機能が搭載されているか
膨大なデータの中から価値ある情報を見つけ出すためには、優秀な分析機能が必要です。
必要な分析手法が搭載されているか、分析にかかる時間は短いかなど、カタログや担当者からの説明だけでは判断が難しいため、実際にテストをさせてもらい、その性能を見極めることが大切です。

(2)優れた辞書機能を保有しているか
テキストマイニングでは優秀な分析機能と同じく、優れた辞書機能が求められます。
業界特有の専門用語や世の中で使われているトレンドワードなど、分析前にデータを整理しておかなければ精度の高い分析を行うことはできません。
どのような辞書機能があるのか、定期的に辞書のメンテナンスができるのか、設定は簡単なのか、などを確認します。

(3)参照元のテキストを簡単に確認できるか
テキストマイニングでは、例えばオペレーターの対応品質に高い評価があるということがわかったとしても、「なぜそのような結果になったのか」までを把握することは困難です。
そのため、その理由が記載された元のテキストデータを参照することがあり、分析結果の画面から簡単に参照できるかどうかが重要になるため、事前に確認しておきます。

(4)使いやすいユーザーインターフェースになっているか
大量のテキストデータからテキストマイニングで価値ある情報を抽出するためには、何度も試行錯誤しなければならず、分析がしやすい画面になっている必要があります。
分析操作がしやすいか、気になる箇所を深く掘り下げて分析ができるかなど、実際に操作した上で判断します。

(5)分析結果がわかりやすく表示されているか
どんなに素晴らしい分析ができたとしても、わかりやすい画面で表示されなければそこから示唆を得ることはできません。また、分析結果を同僚や上司にレポートとして提出する必要がある場合には、わかりやすい画面表示とレポート機能があるかどうかを確認しておきましょう。

テキストマイニング活用時の注意点

テキストマイニングは、これまで自社で活用できていなかったデータや社外のデータを活用することで、新たな気付きを与えてくれる可能性を秘めており、今後多くの企業で利用が進んでいくと考えられています。

一方で、ただ漠然と分析するだけでは、大量のデータの中から価値ある情報を抽出し、業務に活用していくことは難しいと言えます。テキストマイニングを効率的かつ効果的に活用していくためには、テキストマイニングでどのようなことを実現したいのか、予め明確な目標設定をしておくことが大切です。

明確な目標が設定されることで、自ずとテキストマイニングで分析する対象データ・分析手法が定まり、これまで見つけることができなかった新たな気付きを最短距離で見つけることに繋がります。

まとめ

日々の問い合わせ内容や対応履歴などをテキストマイニングによって分析することで、顧客の声の可視化や暗黙知の形式知化、未来予測など、業務効率の向上や今後の戦略立案のためのヒントの発見が期待されます。目的を明確にした上で、その目的達成に適した方法で分析を行っていきましょう。


WRITER

トラムシステム(株)メディア編集担当 鈴木 康人

広告代理店にて、雑誌の編集、広告の営業、TV番組の制作、イベントの企画/運営と多岐に携わり、2017年よりトラムシステムに加わる。現在は、通信/音声は一からとなるが、だからこそ「よくわからない」の気持ちを理解して記事執筆を行う。


UNIVOICEが東京MXの「ええじゃないか」という番組に取り上げられました。

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