コールセンターの分析方法は？問い合わせや会話内容を改善しよう！

コールセンターの現状を分析する方法

コールセンターのデータを分析するには、どのような方法があるのでしょうか。

１．KPI分析

KPIは、業務上の目標を達成するために定める指標のことです。「顧客満足度を向上させる」と言ったあいまいなものではなく、数値を用いた明確な目標を設定します。コールセンターにおいては「平均処理時間」「平均遅延時間」「応答率」などが代表的です。

KPI分析を行うには、まず一定期間正確にデータを収集します。このとき、分析意図を意識しましょう。一般的にはオペレーター側に非がないようなデータであっても、顧客目線に立つとKPIの対象となる場合があるので注意が必要です。

たとえば交通機関のダイヤの乱れによる遅刻はオペレーター側の責任ではないため、勤怠管理においてはデータとして蓄積されません。しかしコールセンターのKPIでは、応答率に関係するため分析対象となります。

データ収集と分析が終了したら、その結果から各数値のばらつきを見ましょう。こうすることで、コールセンターの課題が浮き彫りになります。

２．VOC分析

VOC分析とは、顧客からの問い合わせなどをもとにサービスの品質を向上させることです。顧客のニーズが凝縮されているVOCを分析することで、コールセンターの現状を正しく理解し、顧客満足度を向上させます。

VOC分析を活用した事例は多く、いずれも顧客ニーズの解消に成功しています。たとえばある通販会社では、「家電を買い替えたい」という顧客ニーズから家電下取りサービスを始め、売上が大きく増大しました。

VOC分析では、よい意見も悪い意見も重要な情報として処理します。よい意見は会社の強みとして、悪い意見は改善ポイントとして活用しましょう。

３．トーク分析

トーク分析ではオペレーターの会話内容を、「会話の流れが適切か」「回答が分かりやすいか」という２つの視点で評価します。

会話の流れを見るには、会話内容を「～に対する回答」という風にブロック化します。これにより、会話ひとつひとつがどのような質問に対する回答なのかが明らかになり、全体の流れを把握しやすくなります。

回答が分かりやすいかは、会話内容を文字に起こして確かめましょう。冗長な表現やマニュアル化すべき言い回しなどを見つけやすくなります。このとき、すべてをテキスト化するのではなく、特に分析の必要がある部分のみ抽出するのがポイントです。

トーク分析では、コールチェックシートを活用しましょう。コールチェックシートとは、モニタリングのチェック項目を目的別にグルーピングしたものです。分析を迅速に行えるというメリットがあります。

コールセンターでの分析を効率化する方法

コールセンターでのデータ分析を効率化するには、どうすればよいのでしょうか。

VOC分析ツールの活用

VOC分析ツールとは、顧客の生の声を分析・解析するツールのことです。アンケート・ブログなどで顧客の声を収集し、テキストマイニング・感情解析・時系列推移などで分析・解析します。分析結果を社内で共有できるため、改善タスクの提案・実行も容易です。

AIシステムの活用

AIシステムを活用すれば、オペレーターを介さずに顧客ニーズに応えることが可能です。自己学習機能もついており、オペレーターと顧客との会話内容から回答を最適化できます。

たとえば「商品を返品したい」という問い合わせに対し、オペレーターが「返品はいたしかねますが、返金はお受けできます」と回答したとします。この場合、次に同様の問い合わせがきたときは、AIが同じように返金の案内をしてくれます。

コールセンターシステムの活用

コールセンターシステムとは、会話内容の録音機能や情報を管理する機能を搭載したツールのことです。オペレーターの稼働状況や平均処理時間などを一括管理し、項目ごとにデータを収集・解析できます。モニタリング機能もついているので、コール業務の最適化も可能です。

電話とコンピューターを連動させるCTIもコールセンターシステムの一部です。CTIは、問い合わせを受けたと同時に顧客情報を知らせてくれます。応対しながら顧客情報を確認できるため、生産性の向上に不可欠です。

コールセンターの現状を分析し、業務を改善しよう！

コールセンターは、KPI・VOC・トークを使って分析を行います。

KPI分析では、業務目標となる項目を明確に定めましょう。VOC分析では、よい意見も悪い意見も参考にします。トーク分析では、会話の流れと回答の分かりやすさに着目しましょう。必要に応じて、VOC分析ツール・AIシステム・コールセンターシステムを使うのがおすすめです。

それぞれの特徴を理解して、コールセンターの現状を分析・改善してください。