労働人口の減少が進行するなかで、DXはとくに重要性を増しており、これまで以上に注目されています。企業が競争力を維持するうえで、コールセンターのデータは欠かせません。顧客の声や要望を収集し、分析することは、DX化の重要な一環です。この記事では、コールセンターのデータをどうやってビジネスに活かすのか、詳しく解説します。

DX化の重要性について

企業がデータ資産を活用し、競争力を維持するうえで、コールセンターが欠かせない存在となっています。顧客の声や要望を収集し、分析することは、DX化の重要な一環です。

つまり、コールセンターにおけるデータ活用には、まだ多くの可能性が秘められているといえます。

従来のコールセンターとそれを取り巻く現状

従来、コールセンターでは、オペレーターが顧客からの問い合わせに対応し、その内容を記録していました。そして、これらのデータは週次または月次で、単に問い合わせの数をカウントする程度に活用されていたのです。

しかし、テキストマイニングなどの先進的なデータ分析手法を導入し、会話内容や顧客の声から洞察を得る企業はまだ少数派。近年、CTI（コンピューター・テレフォニー・インテグレーション）の進化により、会話内容の録音や録音データのテキストデータ化が可能になりました。

しかし、これらの技術はおもにトラブル時の証拠保全に利用され、日常的なデータ活用には充分に活かされていません。

今後のビジネス環境について

現在、日本のビジネス環境は大きく変化しています。コロナ禍における「安全意識の高まり」や「巣ごもり消費拡大」といった新たなニーズが顧客に影響を与えており、顧客の声はダイナミックに変化しているのです。

この変化に対応し、新たなビジネスを創出するためには、コールセンターに寄せられる顧客の「生の声」を分析することが不可欠といえます。顧客の声を分析することで、新たなビジネスのアイデアや戦略を発見し、競争力を維持できるでしょう。

そのためには、過去の記録にとどまるのではなく、部門を越えた積極的なデータ活用が必要です。コールセンターに蓄積される膨大なデータは、企業にとって貴重な資産であり、未来の成功につなげるために最大限に活用すべきといえます。

コールセンターのデータ収集方法

コールセンターのデータを活用し、業務の改善や顧客満足度向上に貢献します。データ収集と分析を通じて、コールセンターの運営を効果的に改善したり、自社の競争力を高めたりすることが可能です。

ここではどのようにデータを収集すればよいのか、その方法について解説します。

KPI（重要業績評価指標）の活用

コールセンターでデータ活用を考える際、KPI（Key Performance Indicator）は重要な要素です。KPIとは、応答率や放棄呼率、スタッフの稼働率などの最終目標に対する達成度合いを示す指標で、業務プロセスを細分化し、具現化・数値化できる利点があります。

顧客満足度向上や応対品質改善など、目標が抽象的な場合、KPIを設定することで、具体的な進捗状況を把握できます。また、KPI分析を通じて業務の改善点を見つけ、可視化・共有化することが不可欠です。

VoC（Voice of Customer）の有用性

VoC（Voice of Customer）とは「顧客の声」をデータ化し、顧客満足度向上を目指す重要な方法です。顧客の意見やクレームから改善点を見つけ、商品やサービスのレベルアップに貢献します。

VoC分析を行うことで、顧客のニーズを的確に把握し、競争力を高めることが期待できるでしょう。

テキストマイニングの利用

テキストマイニングは、テキストデータから有益な情報を抽出する手法で、コールセンターにおいても利用価値が高いです。顧客からの声やFAQシステム、チャットボットのデータを分析し、意味のある情報を得ることができます。

テキストマイニングにより、データ処理時間を短縮し、クレームの傾向を可視化して問題を早期に解決できるのです。

コールセンターで集積した情報を活用するメリットとは

顧客の声を分析することで、新たなビジネスのアイデアや戦略を発見し、競争力を維持できるでしょう。そのためには、過去の記録にとどまるのではなく、部門を越えた積極的なデータ活用が必要です。

ここでは、コールセンターの情報をどのように活用することで、企業にどのようなメリットがもたらされるのか解説します。

よくある問い合わせについて対策を講じて呼量削減へ

コールセンターに寄せられる課題や問題点は日報に記録して終わりになることが多く、問題の根本的解決にはつながりません。問い合わせ内容を記録し、全文検索を行い共通するキーワードを抽出することで、事前の対策が可能になります。

同様の問い合わせを早期に把握し、その解決策をWeb上で公開したり、商品を改良・改善したりすることで、顧客満足度の向上だけではなく、問い合わせの電話が減少し、コールセンターの業務改善につながるでしょう。

音声テキスト化で主観のない正確な分析を実現できる

オペレーターによる問い合わせ内容の記録は、客観性に欠ける場合があります。オペレータの受け止め方や主観性が入りやすく、正確な分析結果を得ることが難しいためです。

分析する際は、顧客の生の声をそのままテキストデータ化することが理想的です。CTIによる会話録音機能と音声テキスト化ツールを組み合わせれば、録音した会話を正確にテキスト化できます。

さらに、AIによる感情分析なども導入すれば、重大なクレームにつながりかねない問い合わせを自動で抽出して分析することも可能です。

まとめ

DX化の重要性は今や疑いの余地がありません。競争が激しい現代のビジネス環境において、コールセンターに集まった顧客の声を分析することは重視すべき点です。

顧客の声から新たなビジネスのチャンスを見つけ出すこともできるでしょう。データ活用を通じて、企業はDXの波に乗り、未来の成功に向けて舵を取ることができます。