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コールセンターの分析手法は3つ!役立つツールや成功のコツを紹介

導入コールセンターのデータ分析は、問題の早期発見顧客満足度の向上に欠かせません。

しかし、コールセンターは膨大なデータが寄せられるため、どのデータに焦点を当てるべきか悩みの種になることがあるでしょう。さらに、データを分析しても調査結果を具体的な行動に転換できない場合、自社の課題解決につながりません。

本記事では、コールセンターの分析手法や業務を効率化するツール、成功のコツを紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

コールセンターのデータを分析する重要性

コールセンターには、顧客からの問い合わせやクレーム、アンケートなどを通じてさまざまな顧客の声が集まります。

しかし、コールセンターで得られたデータは、ただ収集しただけでは業務改善に役立てられません。顧客の声を有効に活用するには、データ分析が重要です。

コールセンターのデータを分析する重要性は、以下の点で重要な役割を果たします。

  1. 顧客満足度の向上につながる
  2. オペレーターの応対品質の向上につながる
  3. オペレーターの適切な評価が可能になる

顧客満足度の向上につながる

コールセンターのデータ分析は、顧客満足度の向上につながります。

顧客の課題や要望を把握し、それに応じたサービス向上の機会が得られるでしょう。

また、不満や苦情のパターンを迅速に検出し、問題や課題の早期発見に役立てられます。

問題が大きくなる前に対処することは、コールセンターの品質維持に欠かせません。

顧客満足度の向上だけでなく、顧客との信頼構築につながるでしょう。

オペレーターの応対品質の向上につながる

コールセンターのデータ分析と、応対品質の関係は、非常に密接です。

待ち時間や応答時間、問題解決率、転送率、クレーム率を分析することで、品質向上に向けた具体的な目標を設定し、対策を立案できるでしょう。

可視化されたデータを活用すれば、オペレーターのトレーニングとスキル向上が可能になり、応対品質が向上します。

オペレーターの応対品質を高めるポイントは、こちらの記事をご覧ください。

オペレーターの適切な評価が可能になる

オペレーターの適切な評価のためには、コールセンターのデータ分析が不可欠です。

一人ひとりの応対内容を分析し、それに基づいたフィードバックを提供することで、オペレーターのスキル向上に役立てられます。

また、データに基づいた適正な評価をすることで、オペレーターのモチベーションも高まります。さらなるパフォーマンスの向上にもつながるでしょう。

コールセンターのデータ分析手法

コールセンターのデータ分析手法は、主に以下の3つが挙げられます。

  1. コールセンターのKPI分析
  2. VOC分析
  3. 顧客とのトーク分析

コールセンターのKPI分析

一つ目に、コールセンターのKPI分析です。

KPI(Key Performance Indicator)とは、「重要業績評価指標」のこと。目標に対する達成状況を定点観測するために活用されます。

コールセンターでKPI分析をすることで、接続品質や対応速度といったパフォーマンスを評価し、戦略の調整や改善策の導入に役立ちます。

データに基づいたアプローチを行うことで、コールセンターの効率性と顧客満足度の向上につながるでしょう。

VOC分析

VOC分析は、顧客の声を活用して商品やサービスの改善に寄与し、顧客満足度を高めるための重要な手法です。

コールセンターにおけるVOC分析は、以下の4ステップで行ってください。

1.データ収集通話録音、チャットログ、アンケート、SNSでの書き込みなどの情報源を活用する
2.データ化の下準備収集したデータから不要な情報を削除し、顧客のフィードバックを抽出する
3.データの一元化担当者を決めて、データの収集・管理、集計・分析を一元化する
4.業務へのフィードバック・改善VOC分析の結果に基づいて、サービスやプロセスの改善を実施し、顧客満足度を向上させるための戦略を策定する

一連の流れを定期的に行うことで、より顧客ニーズに沿ったサービスを提供できるようになるでしょう。

顧客とのトーク分析

顧客とのトーク内容も分析すべき項目です。

トーク内容によって導かれた気付きや課題をフィードバックすることで、オペレーターのスキルアップに役立てられます。

トーク分析では、主に以下の項目をチェックしてみてください。

  • 会話の流れが自然であるか
  • 提案をわかりやすく伝えられているか
  • 適切な言葉遣いができているか
  • 質問に対する的確な回答ができているか
  • 顧客の疑問に対して適切な解決策を提示できているか

トーク内容の分析は、コールセンターの運用改善や顧客満足度向上に貢献する重要な手法です。

データに基づいてアプローチすることで、コールセンターの効果的な改善策を見つけられるでしょう。

コールセンターのデータ分析に役立つツール

コールセンターのデータは、テキストや音声、数値などさまざまな形式で存在します。これらのデータを分析するには、ツールを活用することで効果が最大限に発揮されるでしょう。

コールセンターのデータ分析に役立つツールは、以下のようなものがあります。

  1. KPI分析ツール
  2. VOC分析ツール
  3. Excel(エクセル)
  4. テキストマイニングツール
  5. CRMツール
  6. コールセンターシステム

KPI分析ツール

KPI分析ツールは、組織やビジネスの指標であるKPIを追跡、分析、可視化するためのツールのこと。コールセンターにおけるパフォーマンスの測定や適切な評価に役立ちます。

KPI分析ツールの主な機能は、以下のようなものがあります。

  • データ収集:さまざまなデータソースからデータを収集し一元化する
  • データの前処理:不要なデータや欠損値を算出し、データの整合性を確保する
  • 進捗度の可視化:データをグラフやチャート、ダッシュボードなどで可視化。データの傾向やパターンを直感的に理解するために役立つ
  • 分析とレポート:データ分析とレポートの生成を自動化する

KPIツールを導入して、コールセンターの応対業務の品質向上と自社の目標達成を図ってみてください。

VOC分析ツール

VOC分析ツールとは、顧客の声やフィードバックの収集を分析・可視化するツールのこと。コールセンターにおいては、顧客ニーズを反映した商品やサービスの開発、顧客満足度の向上が期待できます。

VOC分析ツールの主な特徴は、以下のとおりです。

  • データ収集:アンケートやSNSの書き込み、口コミサイトのレビュー、顧客対応ログ、音声録音などから情報を収集できる
  • データの統合:異なるデータソースから収集した情報を統合し一元管理する
  • データの可視化:顧客の声を視覚的に表現するためにダッシュボードやグラフ、チャートで可視化

VOC分析ツールを活用することで、顧客理解が深まるでしょう。顧客が抱える不満や疑問を計測することで、サービス改善にも役立ちます。

Excel(エクセル)

Excel(エクセル)は、表やグラフの作成など、データ分析に長けたツールです。

これまで数字で見ていた内容をグラフ化して比較することで、見えなかった課題に気づけるでしょう。現状を把握できなければ、適切な改善策は見つかりません。表をさまざまな条件で見比べることで、情報の分析も可能です。

コールセンターのデータ分析を効果的に行うには、数字を集めて可視化してみてください。

テキストマイニングツール

テキストマイニングツールも、コールセンターのデータ分析に活用したいツールです。

テキストマイニングとは、文章や言葉などの文字列のデータや数値データから有効な情報を抽出する手法のこと。抽出した文章や数値の出現頻度相互関係を容易に分析できるようになります。

コールセンターでテキストマイニングツールの活用メリットは、以下のとおりです。

  • 分析業務を効率化できる
  • 抽出情報から現状を素早く把握することで新たな施策や取り組みへの着手が可能
  • 分析に充てていた時間を他の優先度の高い業務に使える

テキストマイニングツールは、無料で使えるものから高度な機能が搭載されているものまで、幅広いタイプに分かれます。自社の目的に合ったツールを選んでください。

CRMツール

「顧客関係管理」を支援するCRMツールの活用も、コールセンターのデータ分析に役立つツールです。

CRMツールには、顧客情報の一元化や顧客情報分析、プロモーション管理といった機能が搭載されています。

顧客データから必要な情報を抽出することで、顧客のトレンドや傾向を把握し、戦略的なアプローチが可能になるでしょう。

問い合わせのルーティンやタスク管理などが自動化され、オペレーターの負担を軽減できます。ヒューマンエラーのリスク回避にも役立つでしょう。

おすすめのCRMツールについては、こちらの記事をご覧ください。

コールセンターシステム

コールセンターのデータ分析は、コールセンターシステムの利用もおすすめです。

コールセンターシステムとは、インターネットを介してコールセンターの業務サービスを利用できるシステムのこと。音声録音や問い合わせ履歴の管理、モニタリングや顧客情報をクラウド上で一元化し、幅広い業務の効率化に役立ちます。

クラウド型コールセンターシステムの主な機能は、「CTI(CRM連携)機能」「PBX機能」「FAQ機能」などが搭載されています。

FAQ機能では、顧客から頻繁に寄せられる質問を自動抽出し、適切な回答が作成できます。質問内容に応じて迅速に対応できるため、顧客満足度の向上につながるでしょう。

リモートワークの普及に伴い、現在はクラウド型のコールセンターシステムを活用する企業が増えてきました。クラウド型であれば、導入やメンテナンスにかかるコストを削減できます。

おすすめのクラウド型コールセンターは、こちらの記事を参考にしてみてください。

コールセンターのデータ分析を成功させるコツ

では、コールセンターのデータ分析を成功させるためのコツを4つ見ていきましょう。

  1. まずはデータをわかりやすく可視化する
  2. データを正確に計測する
  3. 計測期間は長期で設定する
  4. 客観的な方法でデータを収集する

まずはデータをわかりやすく可視化する

コールセンターのデータ分析を開始するうえで重要なのは、データの可視化です。

複雑で見づらいデータは、解釈に時間を要し、誤った判断を招きかねません。

グラフやチャート形式などに変換することで、データの増減や傾向を瞬時に把握できるようになります。グラフであれば、相関関係や規則性を読み取りやすくなるでしょう。

データを正確に計測する

コールセンターのデータ分析の成功の鍵は、正確で適切なデータの収集です。

膨大なデータを収集しても、根拠の曖昧なものが混在すると正確な分析結果が得られません。

通話録音や顧客フィードバック、オペレーターの操作履歴など、さまざまなデータソースからデータを収集しましょう。

不正確なデータや重複データを削除し、データを統一したフォーマットを整理するのもおすすめです。

計測期間は長期で設定する

データ分析の計測期間は、長期で設定しましょう。

計測期間が短いと、データが変動したときに一過性のものなのか正確な判断ができません。

コールセンターの業務は、繁忙期や閑散期、市場の影響といったさまざまな要因で数値がバラつく傾向があります。

目安として、最低3ヶ月以上の計測期間を設けるようにしてください。

客観的な方法でデータを収集する

データ収集は、客観的な方法で行うようにしましょう。

コールセンターのデータは、さまざまなセクションから集められます。音声データのみや数字のみと、収集方法に偏りがあると正しい分析結果が得られません。

データが膨大で時間を要する場合は、分析ツールの活用を視野に入れてみてください。

コールセンターのデータ分析は外部委託がおすすめ

コールセンターのデータ分析を効率化するためには、外部委託も検討してみましょう。

代表的なサービスは、BPOコールセンターです。

BPO(Business Process Outsourcing)とは、業務に関わるプロセスを外部に委託すること。電話応対のプロセスを丸ごと外部委託でき、事務作業やデータ収集、アフターフォローを一任できます。

BPOコールセンターを活用することで、自社で運用する際の教育採用コストの削減につながるでしょう。内部の他の業務に影響を与えずに、データ分析を行えるというメリットもあります。

コールセンターのデータ分析を外部に委託することは、専門知識やリソースが不足している場合に非常に有効です。

ただし、データのセキュリティと品質確保は不可欠なので、委託会社の選定と連携については慎重に取り組んでください。

BPOコールセンターの選定方法や活用のメリットについては、こちらの記事をご覧ください。

まとめ:コールセンターのデータ分析で満足度や品質の向上につなげよう

コールセンターのデータ分析は、コールセンターの効率的な運用や顧客満足度の向上に欠かせません。得られた情報から新たなビジネスチャンスを発見でき、多くのメリットをもたらすでしょう。

コールセンターのデータ分析を効率化するには、分析ツールの活用も視野に入れてみてください。ツールを活用することで、データの処理と分析を自動化し、コールセンターの運用改善や問題の特定などに貢献します。

コールセンターのデータ分析で、自社の品質向上を高め売上アップを図りましょう。

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