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コールセンターのデータ分析入門丨VoC活用に使えるツールも紹介|トラムシステム

コールセンターやコンタクトセンターには、日々多数の問い合わせやお客様の声を寄せられています。これらはVoC(Voice of Customer)と呼ばれており、蓄積して分析を行えば、顧客調査およびサービス改善に活用可能です。しかし、日々の業務に忙殺され、なかなかVoCを活用できていない事業所も存在します。適切にVoCを活用し、業務改善を実現する方法について学びましょう。

コールセンター(コンタクトセンター)がデータ分析をするべき4つの理由

技術の発展によりVoCの収集・分析が可能となった現在、様々な企業がデータ化を積極的に行い、戦略立案や情報収集に役立てています。どのような目的の下行われているか見てみましょう。

顧客のニーズを知るため

コールセンターに集まるお客様の声を分析すれば、顧客ニーズの把握を行えます。「商品を一度売れば終わり」から「顧客が成功するためのサポートまで行う」カスタマーサクセスが重要視される現代では、ニーズの把握は非常に重要です。新商品やサービスの成否はもちろん、企業全体のブランド価値にも影響を与えます。

顧客の属性・傾向を知るため

競争環境が激化し、価値観も多様化する現代では、顧客属性や傾向も詳しく把握する必要があります。コールセンターでは日々お客様から多数の問い合わせが寄せられており、VoCとして分析すれば性別、年齢、購買履歴、サービスに不満を感じている部分の把握が可能です。

それにより、自社のサービスを支持している購買層に向けた、適切なマーケティングおよびプロモーションを実行できます。

オペレーターを適切に評価するため

コールセンターのオペレーターは、成果やスキルの数値化が難しく、従来のシステムでは評価に支障をきたすケースが存在していました。VoCを分析すれば、コミュニケーション力、対応スキル、困難な案件の対応力といった項目が定量データ化され、オペレーターの力量に応じた客観的な評価が可能です。

オペレーターのやる気を引き出すため

オペレーターに適切な評価を行えれば、業務に対する意欲や向上心を引き出すことができます。「誰がやっても同じ」のような停滞した雰囲気を打破し、オペレーター同士切磋琢磨する環境を作り出すことができます。それにより、コールセンター全体の生産性も向上するでしょう。

データの分析の基本

VoCの重要性は把握していても、実行段階で「どう分析すれば良いのか」悩んでしまうケースが少なくありません。利用するツールの操作方法も重要ですが、まずはデータ分析の基本を押さえておきましょう。

データの正確性

VoCとして蓄積するデータで最も重要なのは、正確性です。詳しく分解すると、3つの観点が存在します。

1.適切さ
コールセンター側ではなくお客様の利便性向上やストレス軽減に則った項目設定、ミスは件数ではなく率で判断する、未処理の案件は件数ではなく定められた期間をどれほど逸脱したか

2.正確さ
基本は全件調査が望ましいが、母数が多い場合はサンプル調査に切り替える

3.客観性
1項目の調査で全件調査とサンプル調査を混合させるのは避ける、主観的要素が強い項目は一定以上のスキルを保有する複数人数で評価する

あくまでお客様視点に立脚した評価が重要な点に気を付けましょう。

「遅刻率という項目があるが、電車遅延によるやむを得ないケースは除外してほしい」という声があったとします。勤怠管理では除外しても問題ありませんが、遅刻率はそのままの方が望ましいです。事情がどうあれ、お客様の応対時間の長期化やストレス増大といった要素に繋がります。

データの視覚化

データは可能な限り視覚化し、あらゆる社員が把握しやすいようにしましょう。効果的なのが、グラフです。数字が羅列されただけの表から、トレンドや推移を把握することは容易ではありません。グラフを自動作成するコールセンターシステムを導入すれば、作成時間を短縮できます。

適正な計測期間

1日や1週間といった短い計測期間では、全体の売り上げやトレンドを把握することはできません。最低でも3か月間分のデータがあれば、上昇傾向あるいは下降傾向にあるかを判断できます。基本的には6か月や1年といった長期間での計測が効果的です。

パフォーマンスの振り幅

オペレーター全員のパフォーマンスを計測する際、注目すべきは数値のばらつきです。

ばらつきが大きい場合、お客様は問い合わせごとに応対レベルの違うオペレーターに振り回されてしまいます。「前のオペレーターと今のオペレーターで言っていることが違う」といったクレームの原因にもなるので注意しましょう。オペレーターのパフォーマンスを目標値まで向上させるだけでなく、なるべくばらつきを減らすための対策も必要です。

総合的な判断

1つの指標のみを判断基準とせず、複数の指標をもとにした総合的な判断を目指しましょう。指標が1つだけでは、間違ったマネジメントおよびソリューションへと導かれてしまいます。現場で働くオペレーターの意見も取り入れつつ、適切さ、正確さ、客観性を兼ね備えた判断を目指しましょう。

コールセンター(コンタクトセンター)のデータ分析ツール

データ分析の基本を抑えた後は、いよいよVoCを収集するデータ分析ツールを導入します。それぞれ目的や得られるメリットが違いますので、状況に応じた使い分けが必要です。本記事の解説をもとに、運用を進めていきましょう。

KPIツール

コールセンターで重要なKPI(重要業績評価指標)を測定するツールです。日々データを蓄積、分析し、顧客ニーズの把握やオペレーターの業務改善を実現します。

コールセンター運用者が時間のかかるデータの収集、分析作業から解放されるため、個々のオペレーターに対する指導や応答品質改善施策の実施に注力可能です。KPI分析ツールも用いれば、KPIを達成するためのPOCAサイクルを回すこともできます。

テキストマイニングツール

テキスト化された顧客との録音音声、応対履歴、社内ドキュメントなど、コールセンターに蓄積された膨大なテキストデータを分析し、知見獲得やトラブル解決を実現するツールです。

近年は人工知能による自然言語処理を利用したテキストマイニングが流行しており、頻出後や特徴語といった価値ある情報を効果的に抽出できます。顧客とのやり取りをテキストで行うチャットボット、顧客がテキストで情報検索を行うFAQシステムも併せて導入すれば、価値あるテキストデータを収集可能です。

より有効なデータ分析・VoC活用のためのポイントとは

最後に、より効果的なデータ分析及びVoC活用のためのポイントを解説します。

・効果の検証
ただVoCを活用するだけでなく、それによって「どのような効果を得られたか」を測定する体制が求められます。

・人工知能の活用
オペレーター間の暗黙知といった言語化されていない情報に意味づけを行う際、人工知能を活用すれば効果的に行えます。

・VoC以外の情報収集ルート
お客様同士が本音で話し合うコミュニティを形成するなど、VoC以外の情報収集ルートも検討しましょう。

VoCを効果的に活用する取り組みは、容易ではありません。試行錯誤を重ね、得られた知見や情報を共有していきましょう。

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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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