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コンタクトセンターとマイニングの親和性を解説|トラムシステム

コンタクトセンターとは

コンタクトセンターは主にカスタマーサービスを行う部門を指します。カスタマーサービスではユーザーからのお問合せなどの相談業務がメインで行われます。例えばAmazonやYahoo!、docomoやauなどのお客様相談センターがカスタマーサービスに相当します。

相談業務以外にもテレビの通販番組やネットショップからの購入希望を受け付け、営業や販促が行われることもあります。

以上のようなことがコンタクトセンターでは主に行われています。ただここで気になるのがコールセンターとの違いです。

コールセンターとの違い

コールセンターでは営業や販促、相談業務を電話で行います。対してコンタクトセンターでは電話ももちろん使いますが、電話以外にもメールやチャット、FAXなどたくさんの手段を用いてコミュニケーションが図られます。

コールセンターの発展系がコンタクトセンターであり、時代の流れで電話以外のコミュニケーションツールが増えたことで、ユーザーの多様なニーズに応えるためにコンタクトセンターが登場しました。

なお、企業によって名称はコールセンターでありながらもコンタクトセンターの機能を有していることがあります。コールセンターを昔から運営していて、必要に応じてメールやチャットなどの手段を付加していったケースでは、名称はそのままであることが多いです。

コンタクトセンターに求められる機能

コンタクトセンターには先に挙げた電話やメール、チャットやFAXなどの機能は必ず求められます。ユーザーとのやり取りができる手段が多ければ多いほど顧客を獲得しやすいからです。

またコミュニケーション以外にもユーザーとのやり取りで得られたデータを分析し、新規顧客の獲得や顧客満足度の向上、業務の効率化に役立てるような取り組みを行っているケースもあります。データ分析にはマイニングという技術が用いられます。マイニングとはどのようなものを指すのでしょうか。

マイニングとは

元々マイニングという言葉には採掘とか採鉱といった意味があります。地中深くにある鉱物などを採掘する行為をマイニングと呼びます。ただ単純に鉱物を掘るだけの意味ではなく、仮想通貨を得るための行為がマイニングと呼ばれることで、日本でもマイニングの概念が広く普及するようになりました。

どの仮想通貨でも取引情報を得るためにはブロックチェーンを作成する必要があり、ブロックチェーンを作成するために膨大な計算が行われます。計算においてはユーザーが電力を提供する形で協力し、協力することで報酬を得られるという仕組みです。

マイニングという言葉は膨大なデータの中から必要なデータを抽出するデータマイニング、大量の文字列から文章の相関関係や傾向を分析するテキストマイニングなど、仮想通貨のみならず様々な分野で使われています。

マイニングの必要性

コンタクトセンターで行われるマイニングは自社内部にあるデータのみではなく、場合によっては外部から集めてきたデータをマイニングすることもあります。データを集め、いかに活用するかということが非常に重要で、ただデータを集めるだけではデータはまるで役に立ちません。集めたデータの中からいかにして重要なデータを取り出し、活用するかといったことが大切です。

データはただ集めるだけでは何の役にも立ちません。しかし集められたデータを分析すれば今までは分からなかった問題や新たな解決策が見つかります。企業にとってはマンネリ化が最も恐ろしいことですが、新陳代謝を促そうにもきっかけがなければ動くに動けません。しかし集められたデータが教えてくれることは、常に企業に新たな知見を与えることになります。

企業にとって最も大切な新しいことの発見がデータマイニングを導入することで当然のものとなり、企業としての動きを加速させます。

マイニングの目的

企業内で行われていることをデータ化することで、何げない行為なども可視化されます。可視化されることで新たな発見があり、企業が向かうべき方向性や戦略がほの見えてくることがあります。

ユーザーが何を購入したのか、どのようなことにクレームを入れているのかといったことは意識しなければ分からないことですが、可視化しなければ意識することさえ難しいのです。マイニングによって顧客の動向などが見えるようになれば、データ化する以前とはまるで企業の中身の見え方が変わってきます。

企業はマイニングを行うことで企業内でどのようなことが行われているのか、何があったのかということが把握でき、かつ社員も何を頑張れば良いのか、何を改善すれば良いのかということが分かりやすくなります。全てが見える化されることで、様々なことが具体的になり、何をすれば良いのかといったことがとても分かりやすくなるので、誰もが行動しやすくなり、またダメな部分をあっという間に改善することも可能になります。

品質向上と業務効率を上げるためのテクニック

コンタクトセンターのサービス品質向上や業務効率を上げることを前提としてマイニングを行う際に知っておくべきテクニックについてご紹介します。

データマイニングやテキストマイニングは導入することでそこまで専門的な知識がなくても使い方さえ覚えれば比較的簡単に利用できるのですが、ちょっとした使い方を知っているか知らないかで効率がまるで変わってくるため、ぜひ知っておいてください。

データマイニングの種類を知る

データマイニングには大きく分けて3種類あります。テキストを分析するテキストマイニング、画像を分析するイメージマイニング、膨大なデータの中からパターンを発見するパターンマイニングの3つです。また、データ量がどの程度かによって、膨大なデータの中からパターンを発見するために行う機械学習と、あらかじめ仮説を立て、仮説に沿って行う統計解析の手法のどちらを用いるかが異なります。

データマイニングには種類があり、どのようなデータを扱うのかによって選択する方法も変わります。様々な種類について知っておけば、それだけデータの扱い方も柔軟になり、より有効な利用が可能となります。

データに捕らわれすぎない

テクニックというよりも心構えのようなものになりますが大切なことなのでぜひ知っておいてください。データから導き出された回答というのは、いわば新たなマニュアルです。確かに過去の事例を踏まえた上でのデータなので、信ぴょう性は高いものの、現実はケースバイケースであり、過去のデータと似たような事例に出くわしてもそれが最適解とは限りません。データを基にするのは大切ですが、データに捕らわれすぎないようにしましょう。

マイニングの導入事例

実際に企業にマイニング機能が導入されているケースを事例別に紹介します。マイニングをこれからコンタクトセンターへ導入しようと考えている企業の方は、参考にしてみてください。

顧客とのやり取りをテキストデータ化し、多様なパターンのFAQを作成

電話やメール、チャットによる顧客とのやり取りをテキストデータ化すると、どのようなパターンでのやり取りが多いかが分かります。よくあるやり取りに関してはホームページのお問合せ窓口などにFAQとして掲載しておけば、顧客は電話をする前にFAQを確認することで電話をする必要がなくなります。

コンタクトセンターで対応できる数には限りがあり、企業によっては多くのお客様を待たせている場合が多いでしょう。電話をかけるユーザーからすれば待つ必要がなくなり、コンタクトセンターからすれば対応する時間を減らすことができます。

マイニング技術を導入した多くの企業がFAQを充実させることに成功しており、FAQの充実は業務の効率化を図り、オペレーターがさ末なことに捕らわれる時間が減る分だけ、サービスの質を向上させます。

コンタクトセンターで得られたデータを製品の開発や改良に活用

コンタクトセンターで得られたデータはコンタクトセンターのみではなく、企業全体で活用できる貴重な財産です。顧客の声はどのような製品を作ればいいか、という指標となり得ます。また既存の製品に対するクレームや要望をまとめれば、製品に対してどのような改良を施せば良いのかといったことも自然と見えてきます。

データマイニングを導入している企業では、顧客の声に基づいた製品の開発や改良が行われていて、製品の顧客満足度に大きく貢献しているようです。

マイニングで品質向上・業務改善

マイニング技術を活用することで、何となくでやっていたことが可視化され、データとなり、具体的なものとして意識されるようになります。コンタクトセンターはマイニングを導入した瞬間から顧客とのコミュニケーションのみを目的とはせず、顧客データを収集する機能をも有することになり、マイニングセンターの性質がまるで変わります。

収集されたデータはコンタクトセンターにおいては顧客とのコミュニケーションの改善につながり、サービスの品質を向上させ、業務が効率化されます。企業全体においてもコンタクトセンターで入手できるデータはとても貴重なものです。データに余りにも振り回されすぎるのは企業としては危険ですが、しかしデータがあるのとないのとでは物事の見え方がまるで異なります。

コンタクトセンターの導入や改善を考えるなら、ぜひマイニング技術に着目してください。間違いなくこれからのビジネスになくてはならない技術であり、今後の社会はマイニング技術を中心に動いていくからです。


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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