コールセンターにおけるデータ分析とは？
コールセンターにおけるデータ分析とは、コールセンターに蓄積された通話記録やKPI、オペレーターのパフォーマンスデータなどあらゆるデータを元に分析を行うことです。コールセンターは通常、顧客対応の過程でオーダーエントリー、CRM、ACD、IVR、品質管理など複数のシステムを使用しています。さらに、電話、チャット、メールなど、さまざまなチャネルで問い合わせを処理することもあります。これに加えて、チャットボットやナレッジなど顧客の自己解決を促すセルフサービスがあります。各チャネルやツールごとで分析を行っても、データが分断してしまい、せっかく蓄積したデータを活かすことができません。コールセンター向けの分析ツールを活用することで、すべての顧客との応対情報を総合的に分析し、データのサイロ化を防ぎます。
コールセンターで分析ツールを使うメリット
分析ツールのないコールセンターでは、カスタマージャーニー全体を評価できないリスクがあります。タッチポイントレベルで分析ができても、顧客がチャネルを切り替えたり、別のオペレーターに転送されたケースを見逃す可能性があります。分析ツールは、このようなオムニチャネルでの分析を支援します。強力な分析ツールが提供する洞察によって、企業はカスタマーエクスペリエンスを改善できるだけでなく、リソース管理や人材配置に関するより良い意思決定を行うことができます。
コールセンターにおける分析手法
人工知能（AI）の進化により、応対の分析手法も変化しています。応対分析は、AIが通話を聞き取り、チャットテキストから顧客の感情や応対品質の分析を行います。こうしたデータを総合的に分析することで、問い合わせの理由を特定し、応対の質を評価し、トレーニングの機会を発見し、コンプライアンス違反をスーパーバイザーに警告することができます。
エクスペリエンス・エコノミー（経験経済）は、カスタマーサービスをより複雑で重要なものにしています。顧客のニーズやビジネス環境の変化に合わせて、ツールもアップデートする必要があります。こうした認識を持つ企業は、分析ツールへの投資を年々増やす傾向にあります。
コールセンター分析がもたらすメリットとソリューションをご紹介します。
- パフォーマンスの最適化：コールセンター分析では、オペレーターのパフォーマンス、顧客満足度、業務効率を測定するKPIやその他の指標を特定できます。これらの指標を分析することで、コールセンターは改善すべき領域を特定し、それに応じてパフォーマンスを最適化することができます。
- 顧客体験の向上：コールセンターは顧客の行動、嗜好、感情をより深く理解することができます。顧客とのやり取りやフィードバックを分析することで、コールセンターはパターン、傾向、ペインポイントを特定し、全体的なカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。
- 業務の効率化：コールセンターのプロセス、ワークフロー、リソースに関する洞察を提供します。通話量、対応時間、オペレーターの稼働率、その他の運用指標に関するデータを分析することで、業務の効率化、コスト削減を実現し、リソース配分を改善することができます。
- 予測と計画：コールセンター分析は、過去のデータ、季節的な需要、その他の要因を分析することで、需要予測に役立ちます。これにより、コールセンターは効果的に人員配置を計画し、リソースを割り当て、人員管理を最適化することができます。
- 問題の分析：電話件数の多さ、待ち時間の長さ、顧客からの度重なるクレームなど、問題の原因を特定するのに役立ちます。さまざまなタッチポイントやシステムからのデータを分析することで、コールセンターは根本的な問題を特定し、それに対処するための事前対策を講じることができ、効率と顧客満足度の向上につながります。
- リアルタイムのモニタリングとアラート：コールセンターの分析ツールは、リアルタイムのモニタリングとアラート機能を提供します。リアルタイムのデータを分析することで、コールセンターは重要なイベント、異常なパターン、サービスレベルの逸脱を特定し、リスクを軽減してサービスレベルを維持するための行動を即座に取ることができます。
- パーソナライズされた顧客対応：分析によりパーソナライズされた顧客対応が実現可能です。顧客データと分析の洞察を活用することで、オペレーターは関連する顧客情報にアクセスし、ニーズに合わせたプロアクティブなサポートを提供できるようになり、顧客満足度の向上につながります。
- コンプライアンスと品質保証：コンプライアンスの遵守と品質保証の取り組みが可能になります。応対を分析し、規制ガイドラインへのコンプライアンスを評価することで、コールセンターはコンプライアンス違反の領域を特定し、対策を講じることができます。
コールセンターの応対分析は、データ主導の意思決定、カスタマーエクスペリエンスの向上、オペレーションの最適化、生産性の向上を可能にします。分析による洞察を活用することで、企業は競争力をつけ、変化する顧客のニーズに応えることができます。