コールセンターにおける音声分析とは？
音声分析は会話分析とも呼ばれ、AIを活用して人間の音声を理解、処理、分析する技術です。コールセンターでは、通話やチャット、メールなど様々なチャネルにおける顧客との会話を評価するために音声分析が使用されています。音声分析ツールで24時間365日、すべての応対を分析することで、顧客との対話中に何が起こったかをより正確に把握することができます。
音声分析では、話し言葉を構造化されたデータに変換することで、顧客とのやり取りを分析し、役立つ洞察や顧客の感情を抽出することができます。自然言語処理（NLP）、自動音声認識（ASR）、機械学習、AIを活用し、会話から顧客の嗜好、行動、感情を抽出します。
音声分析ツール活用によるメリット
音声分析ツールを導入することで、コールセンターは強力な情報のハブになります。音声分析ツールの用途は多岐にわたり、コールセンターを変革する可能性を秘めています。以下では、音声分析ツールを活用することで、得られる具体的なメリットについてご紹介します。
- 顧客体験の向上
音声分析ツールは、通話から顧客の感情を抽出します。企業は顧客のニーズや嗜好を理解することで、顧客体験を向上させるためにサービスを改善することができます。リアルタイムでの音声分析により、通話中にオペレーターにガイダンスや提案を提供し、迅速な問題解決を促すことができます。 - 業務効率の向上
録音された何千もの通話から傾向とパターンを特定する機能は、業務効率化に役立ちます。音声分析ツールは、会話と顧客データを分析し、コールセンターのオペレーターがより効率的に対応できる分野や、トレーニングが必要な分野を提案します。さらに、問い合わせを内容に応じて自動で振り分けることで、音声分析ソリューションは貴重な人的資源をより重要な業務に振り分けることができます。 - 品質保証のモニタリング
顧客とのやり取りが会社の品質基準を満たしているかを確認することも重要です。音声分析は、基準から逸脱した通話にフラグを立てるようプログラムできるため、タイムリーな介入とコーチングが可能になります。これにより、パフォーマンスの一貫性と企業イメージの向上に貢献します。 - 顧客離れを防ぐ
顧客離れの理由を理解することは、既存顧客を理解することにもつながります。音声分析では、不満や競合他社への言及を分析することで、リスクのある顧客を特定します。このような顧客インサイトを発見することで、企業はこれらの顧客にリテンション戦略で積極的に働きかけることができます。 - 顧客の感情を理解
話すトーンや会話中に出てくるキーワードを分析することで、通話中の顧客の感情を測定することができます。顧客の心理を理解することで、怒っている顧客には共感的なアプローチをするなど、オペレーターは通話中に応対を調整することができます。 - コンプライアンスとリスク管理
音声分析では、通話が規制に違反していないかを確認できます。企業は、コンプライアンス違反やリスクのある表現を自動的に検出することで、潜在的な法的問題を軽減することができます。 - 入電数の軽減 音声分析でよくある問い合わせや簡単な質問を抽出し、FAQやチャットボットなど顧客の自己解決を促すセルフサービス開発につなげることができます。これにより、入電数やオペレーターの作業負荷が軽減され、コスト削減につながります。
- アウトバンド業務における売上向上
音声分析は、過去の通話から成功した営業手法や行動を特定し、オペレーターのトレーニングに活用できます。経験が少ないオペレーターの売上向上など、アウトバンド業務全体で、より効果的なセールスが可能になります。 - 製品やサービスの改善
音声分析を通じて顧客の声に耳を傾けることで、製品やサービスに対する満足度や、不満点などの解析が可能です。こうした洞察を製品開発やサービス改善に役立てることができます。 - マーケットにおける自社の立ち位置を理解
競合他社に関する言及や、競合他社がどのような文脈で言及されたかを分析することで、競合他社に対して自社がどのようなポジションにあるかなど貴重なインテリジェンスを得ることができます。
音声分析ツール活用によるメリット
音声分析ツールは、コールセンターのさまざまな業務で活用が可能です。以下では、具体的な活用事例をご紹介します。
- タイムリーな問題発見と解決
音声分析ツールを活用することで、会話中に出てきたキーワードやフレーズを特定し、レポート上で確認することができます。これにより、問い合わせ要因や製品、サービスの問題などを特定することができます。コールセンターのリーダーは、新たな問題の通知をタイムリーに受け取ることで、問題に対してすぐに適切に対処することが可能です。また、音声分析レポートを通じてその解決策の有効性を評価することができます。 - オペレーターの応対品質評価を自動化
一部の応対データに基づく評価方法では、適切にオペレーターの応対品質を評価できない可能性があります。音声分析ではチャネルに関わらず、すべての応対を分析できるため、コールセンターは正確な品質スコアを測定でき、個々のオペレーターはより公正な評価を受けることができます。 - 高度なVOC分析により顧客離反を防ぐ
音声分析では顧客の感情を特定できるため、企業はより包括的な顧客の声を得ることができます。キーワードを絞り込み、声の大きさや高さなどから、顧客が不満を感じているのか、喜んでいるのか、怒っているのかなどを判断できます。こうした感情分析から、顧客離反リスクの発見や適切な対処につなげることができます。