コールセンターの分析手法とは？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目的

コールセンターにおけるデータ分析の目的を紹介します。

顧客のニーズの把握

コールセンターに顧客から寄せられる問い合わせ内容は、さまざまです。問い合わせ内容を分析すると顧客が何を求めているかニーズの理解につながります。問い合わせを分類していくと、どのような内容が多いかを把握し、顧客のニーズが見えるでしょう。顧客のニーズをふまえ、企業の商品やサービスの改善につながる可能性があります。

また顧客データの分析により、性別や年代による問い合わせ内容やどのような商品やサービスを購入しているかもわかります。顧客の傾向を知り、新しいビジネスやマーケティング活動に活かせるでしょう。

製品やサービスの質の向上

問い合わせの他にも、クレームや相談で製品やサービスの改善要望を受けます。特にクレームにより、企業側が気付かなかった製品の欠陥やサービスの問題点の発見につながります。問題点を解決できれば、製品やサービスの質が向上するでしょう。

オペレーターの質の標準化

オペレーターの対応内容や時間をデータ化して分析できます。そのため、オペレーターの正当な評価につながるでしょう。また、オペレーターへの指導で応答品質を高められます。対応の分析によりよくある課題点などの共有ができるため、オペレーターの教育が整いパフォーマンスのばらつきが少なくなるでしょう。

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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の現状を分析するには、どのような方法があるのか紹介します。

KPI分析

KPIとは、Key Performance Indicatorsの略で、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」などあいまいなものではなく、数値を用いた明確な目標の設定をします。

コールセンターで分析する代表的なKPIは、以下のとおりです。

• 平均処理時間
• 平均遅延時間
• 応答率
• 架電数

KPI分析では、分析意図を意識して一定期間の正確なデータを収集します。オペレーター側に非がないようなデータでも、顧客目線だとKPIの対象となる場合もあるので注意が必要です。

たとえば交通機関のダイヤが乱れたことによる遅刻は、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です。

データ収集と分析が終了したら、結果から各数値のばらつきを確認しましょう。分析結果より、コールセンターの課題が浮き彫りになります。

VOC分析

VOC分析とは、Voice of Customerの略で、製品やサービスに対する意見をもとにサービスの品質を向上させることです。VOCの分析で、顧客のニーズを正しく理解できるため、顧客満足度が向上します。

たとえばある通販会社では、「現在使用中の家電から新しい製品に買い換えたい」という顧客ニーズから家電下取りサービスをはじました。めその結果、売上が大きく増大しました。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。

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。

トーク分析

トーク分析とは、オペレーターと顧客の会話内容を分析します。オペレーターの会話内容を「流れが適切か」「回答がわかりやすいか」という２つの視点で評価します。

会話内容を「～に対する回答」などブロック化すると、どんな質問に対する回答か明らかになるため、会話の流れが把握しやすいでしょう。

会話内容を文字に起こすと、わかりやすいか回答ができているか確認できます。冗長な表現やマニュアル化すべき言い回しなどが見つかるでしょう。すべてをテキスト化せず、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。

コールセンターの分析を効率化する方法

コールセンターのデータは、情報量が多いため分析に膨大な時間がかかってしまうおそれもあります。効率的に分析ができる手法を紹介します。

エクセル

データ分析には、平均処理時間や遅延時間など数字の収集が必要です。エクセルで表を作成し、すべての数字を可視化して分析をすすめます。エクセルを扱う企業は多いため、比較的コストをかけず手軽にはじめられるでしょう。ただし、データ量が多い場合は管理する手間も多いので注意してください。

VOC分析ツール

VOC分析ツールとは、顧客の声を分析・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・実行も容易に行えるでしょう。

AIシステム

AI（人工知能）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。自己学習機能による、オペレーターと顧客の会話内容から回答を最適化できる点が魅力のひとつでしょう。

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。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ます。

コールセンターシステム

コールセンターシステムとは、会話内容の録音や情報管理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搭載している製品もあるので、コール業務の品質向上につながるでしょう。

電話とコンピュータを連動させる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際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しょう。

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コールセンターの現状を分析し業務の改善をしよう

コールセンターの問い合わせや対応について分析すると、顧客のニーズが把握でき、サービスや商品の品質向上につながります。また、新しいビジネスにも役立つでしょう。さらにオペレーターの品質の標準化も可能です。

KPI分析・VOC分析・トーク分析の目的と手法を理解しましょう。必要に応じて、エクセル・VOC分析ツール・AIシステム・コールセンターシステムの使用がおすすめです。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。