Call Center Analytics: 通話データを効果的に分析する方法

コール センターの分析は、コール センターの管理とカスタマー エクスペリエンスの両方を監視および改善するために不可欠です。

Call Center as a Service (CCaaS) プラットフォームは基本的な洞察を提供しますが、企業がコール センターの運用、エージェントのパフォーマンス、および顧客エンゲージメント レベルの傾向を特定するのに必要な高度なレベルに欠けています。

コール センター分析は、リアルタイムおよび過去のコール センター アクティビティの 360 度ビューを提供し、事前に作成されたカスタマイズ可能なレポート テンプレートを完備しています。

この記事では、コール センター分析とは何か、エージェントを最適化し、顧客の待ち時間を短縮するのにどのように役立つか、そして質の高いコール センター監視が提供する利点について説明します。

↓にジャンプ

• コールセンター分析とは?
• コールセンター分析の種類
• コール センター ソフトウェアに不可欠な分析機能
• コールセンター分析が重要な理由
• コールセンター分析はカスタマーエクスペリエンスにどのように影響しますか?
• よくある質問

コールセンター分析とは?

コール センター分析は、カスタマー エクスペリエンス、エージェントのパフォーマンス、カスタマー サービス、および運用効率を向上させるために、コール センター データを収集および分析するプロセスです。

コールセンター分析は確かに内部レポートを最適化しますが、その主な目標は、データに基づいた問題解決を通じて、より良い意思決定、より深い顧客理解、ビジネス プロセスの改善につながる実用的な洞察を提供することです。

コール センター分析ソフトウェアは、監視およびレポート プロセスを合理化し、企業が追加のコール センター指標を正確、明確、かつ容易に追跡および評価できるようにします。

リアルタイムのアクティビティ アラートと通知により、スーパーバイザーは予期せぬ問題が制御不能になる前に即座に対応できます。 今日の分析ソフトウェアは、最先端の AI テクノロジー、カスタム ダッシュボード、リアルタイム更新、行動予測も使用しています。

データの収集と分析は、自動化、カスタマイズ、および共有可能なレポートに要約することができ、平均通話処理時間、毎日の通話量、通話あたりのコストなどの KPI (主要業績評価指標) に関する詳細な洞察を提供します。

コンタクト センター分析では、次のような複数のソースと通信チャネルからのデータを使用します。

• 音声通話の文字起こし
• ビデオ録画
• チャット履歴
• イベントログ
• CRMソフトウェア
• IVR (インタラクティブ音声応答) 入力
• 顧客調査

コールセンター分析の種類

コールセンター分析は、主に 8 つのタイプに分類できます。

1.音声分析

音声分析は、通話、ボイスメール メッセージ、および IVR 通話メニューの応答からのオーディオ ストリームを分析することにより、顧客がコール センターとどのように対話するかについての洞察を提供します。

音声分析では、リアルタイムの文字起こし、人工知能 (AI) テクノロジ、および機械学習を使用して、話者を区別し、特定のキーワードとトリガー ワードを認識し、音声のパターンを記憶し、さらには口調の変化を記録します。

コンタクト センターのすべての通話の録音と文字起こしが分析され、通話後の要約が作成され、次のような洞察が得られます。

• お客様の気持ち
• 顧客の意図
• エージェントのパフォーマンス
• 顧客の履歴と情報 (顧客が住所や電話番号を提供したときなど)
• よくある質問
• 繰り返される問題と苦情
• 製品情報

2. テキスト分析

テキスト分析は、自然言語処理 (NLP) を使用して書かれたデータから洞察を得る一種のデータ分析ソリューションです。つまり、音声をテキスト形式に書き起こす必要はありません。

音声分析と同様に、テキスト分析では、連絡先情報、顧客の感情、繰り返し発生する問題など、重要な顧客データが強調表示されます。 音声分析とは異なり、テキスト分析は音声通信に限定されず、次のようなさまざまなソースからのデータを分析できます。

• お客様アンケートへのフィードバック
• SNSのコメントやDM
• チャット ボット、ライブ チャット、または Web チャットの会話
• SMS 会話

3. インタラクション分析

インタラクション分析は、すべてのチャネルにわたるコール センター エージェントと顧客の間のインタラクションに焦点を当てています。

その目標は、エージェントのトレーニング、顧客満足度、従業員の関与、および収益を改善すると同時に、顧客関係とビジネス コミュニケーションの全体像を提供することです。

インタラクション分析は、ソーシャル メディア、Web チャット、音声通話、電子メールなど、さまざまなソースからデータを引き出します。

次に、このデータが分析され、経営陣は、人気のあるコミュニケーション チャネル、その分野、会社が優れている点、および改善が必要な点を評価できます。

4.セルフサービス分析

セルフサービス分析は、マネージャー、スーパーバイザー、およびエージェントが、IT プロフェッショナルが作成するのを待たずに独自のレポートを生成できるようにする機能です。

セルフサービス分析は、より迅速な洞察、コストの削減、迅速な解決と改善プロセスを提供します。

セルフサービス分析の実装には、多くの場合、データ カタログ (コール センター全体で監視されているさまざまな種類のデータ/KPI のマップ) の作成が含まれます。

その後、管理者はデータ カタログとセルフサービス分析ツールの使用方法についてトレーニングを受け、その後、特定の目標に関連するレポートを生成できるようになります。

5. 予測分析

予測分析とは、履歴データを使用して将来の顧客の行動を予測する分析プロセスを指します。

主に自動化、AI、機械学習によって推進される予測分析は、さまざまな履歴データ ソースから情報を得ています。

たとえば、フォローアップの電話がコンバージョンにつながるかどうかを判断するために、予測分析ツールは、顧客の購入履歴、使用された単語やフレーズ、連絡先の総数などのデータを収集する場合があります。

十分な量のデータ プールと適切な種類のデータがあれば、ツールはコンバージョンに影響を与える要因を発見し、どのフォローアップ カスタマー コールが成功するかを正確に予測できます。 履歴データが蓄積されるにつれて、予測の精度が向上します。

予測分析には、コンバージョンの可能性の予測から詐欺の検出まで、コール センターで多くの用途があります。

6.クロスチャネル分析

クロスチャネル分析は、電子メール、Web サイト チャット、SMS テキスト メッセージ、電話などのさまざまなコミュニケーション チャネルの有効性を測定するために使用される分析の一種です。

また、特定の種類の顧客や問題に対してどのチャネルが最も効果的かを判断するためにも使用できます。

さまざまなチャネルでマーケティング メッセージに顧客がどのように反応するかを分析することで、企業は、全体的なオムニチャネル アプローチを使用して理想的な顧客をターゲットにする方法を学ぶことができます。 クロスチャネル分析を使用して監視できるチャネルの一部は次のとおりです。

• 看板広告
• コールド コール
• メール マーケティング キャンペーン
• オンライン広告
• 商品の配置
• ソーシャルメディアマーケティング

7. デスクトップ分析

デスクトップ分析は、デスクトップ コンピューターのパフォーマンスを監視、測定、および報告する分析です。 これは、企業がコンピューターの帯域幅、セキュリティの脆弱性、およびその他の問題に関する問題を特定するのに役立ちます。

デスクトップ分析は、会社のデスクトップでのエージェントの活動を追跡するためにも使用でき、エージェントの生産性に関する洞察を提供します。

8. モバイル分析

モバイル分析は、スマートフォンやタブレットなどのモバイル デバイスのサービス品質を追跡およびレポートするために使用されます。 これは主に、ビジネス ソフトウェアのモバイル バージョンを頻繁に使用する顧客または企業向けのモバイル アプリを使用する企業によって使用されます。

モバイル分析は、次のようなさまざまな KPI への洞察を提供します。

• モバイル アプリケーションとの顧客のやり取り (ファネル、ヒートマップなど)
• 携帯サイト利用率
• クラッシュやフリーズなどのユーザー インターフェースの問題
• クリック率とコンバージョン率

コール センター ソフトウェアに不可欠な分析機能

最も重要な分析機能は、コール センターと顧客のニーズによって異なりますが、以下に示す分析は、あらゆる規模と種類のビジネスにとって不可欠であると考えられています。

リアルタイム監視

リアルタイム監視は、分析ソフトウェアから収集されたすべてのデータのライブ概要を管理者に提供し、リアルタイムで更新を完了する機能です。 スーパーバイザーは、ライブ データをドリルダウンして問題を即座に特定し、アクションを実行することもできます。

たとえば、スーパーバイザーは、コール ウィスパーまたはコール バージを使用して、難しい会話を通じてエージェントを指導したり、状況がさらにエスカレートした場合に引き継ぐことができます。

リアルタイムの監視により、顧客の満足度を維持し、離職率を減らし、新しいエージェントへのプレッシャーを軽減します。

データ統合

データ統合により、企業はさまざまなサードパーティ ソースからデータを同期できます。

これは、Salesforce や Zapier などの CRM ソフトウェアからのデータが分析ソフトウェアと自動的に統合され、全体的な運用と CX の分析とレポートに含まれることを意味します。

ウォールボード

コール センターのウォールボードは、スーパーバイザーとエージェントの両方に、すべてのコンタクト センターのデータとアクティビティを 1 か所でリアルタイムに鳥瞰図で示します。

ウォールボード メトリクスを使用すると、問題をすばやく特定してアクションを実行することが容易になりますが、エージェントのモチベーションを維持し、パフォーマンスを向上させ、ビジネス目標を一貫して達成するために特に価値があります。

マネージャーは、ウォールボードをカスタマイズして、自分にとって最も重要な KPI を表示し、アラートを設定できます。 ウォールボードはほぼすべての KPI を表示でき、通常は次のような指標が含まれます。

• アクティブ コールの総数
• 利用可能なエージェント
• 平均待ち時間
• 不在着信数
• 各キューの SLA

チームスキルスコアリング

チーム スキル スコアリングは、企業が各チーム メンバーのパフォーマンスをスコアリングして、エージェントと現在のトレーニング資料の長所と短所を評価できるようにする機能です。

ほとんどのチーム スキル スコアリング ツールでは、コンタクト センター エージェントに 1 ～ 20 の整数のスコアが割り当てられます。1 は、担当者が可能な限り最高のスキル レベルを持っていることを意味します。

スキル レベルの割り当ては、エージェントのトレーニングと人員配置を最適化するだけでなく、スキルベースのコール ルーティングなどのコール センター機能を改善するためにも使用できます。

顧客感情分析

顧客感情分析は、会話の過程で顧客または担当者が使用する特定のキーワードとフレーズを分析することにより、各顧客とのやり取りを肯定的または否定的にスコアリングするツールです。

過去のセンチメント分析により、管理者は特定の期間の顧客サービス レベルとサポートについての洞察を得ることができ、リアルタイム分析により、スーパーバイザーはライブ コールに飛びつき、必要に応じてビジネスを節約できます。

感情分析により、顧客の苦情や不満の根本原因が明らかになり、迅速な改善が可能になります。

コールセンター分析が重要な理由

顧客の期待が高まり、市場が飽和する中、コール センター分析はあらゆる分野の企業にとって不可欠なツールとなっています。 コンタクト センター分析の主なメリットをいくつか紹介します。

エージェントのパフォーマンスを向上

分析は、顧客とのやり取りに対する客観的なデータ駆動型の洞察を提供することで、エージェントのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

エージェントは、時間管理を改善し、最も必要とされているところに労力を振り向け、最も成功率の高いセールス ピッチやカスタマー サポート スクリプトを特定できます。

アナリティクスは、担当者がワークフローを効果的に管理し、より良いレベルのサービスを提供するために必要なツールを提供することで、エージェントの離職率を減らすこともできます。 コール センターのデータを長期間にわたって収集して分析することで、スクリプトの作成や従業員ハンドブックなど、スタッフ トレーニングの多くの側面を知ることもできます。

売り上げを伸ばす

アナリティクスは、顧客の行動パターンを特定し、より個人的なレベルで発信者と関わるために必要な情報をエージェントに提供し、結果として高い維持率を維持することで、売上の増加に役立ちます。

顧客サービスは、売上と収益に直接影響します。 Forbes によると、顧客の最大 96% が、顧客サービスの悪さを理由に会社を辞めることを検討します。 さらに、予測分析は、どのタイプのコミュニケーションがコンバージョンにつながるかについて深い洞察を提供することで、売上を直接改善することができます。

顧客満足度の向上

現代の顧客は、迅速で便利なだけでなく、個々の好みに合わせてカスタマイズされたサービスを期待しています。

分析は、チーム メンバーがより正確な顧客プロトタイプと市場セグメントを作成するのにも役立ちます。

たとえば、オムニチャネルのコンタクト センターでは、分析を活用して、どの顧客がテキスト、音声、電子メールなどでのコミュニケーションを好むかを知ることができます。これらの好みを特定することで、エージェントは対話を調整して、各クライアントにパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。

分析は、顧客の行動の傾向も特定します。

特定のグループの顧客が週末に購入した商品について月曜日の午後に必ず電話で問い合わせてくることにエージェントが気付いた場合、エージェントはこの情報を使用して、これらのやり取りを処理するためのより優れたプロセスとツールを構築できます。

エージェントの進行状況をリアルタイムで追跡

週の終わりまでに、大規模なコール センターが間違いを修正するには遅すぎます。つまり、履歴レポートはほとんど価値がありません。

リアルタイムの分析とアラートにより、スーパーバイザーは一度に多くの会話を注意深く監視し、必要に応じて支援を提供し、エラーを迅速に修正できます。

カスタマイズ可能なダッシュボードを使用する

カスタマイズ可能なダッシュボードにより、スーパーバイザーは、コンタクト センターにとって最も重要な KPI のみに注目し、傾向を早期に発見し、カスタマイズされたリアルタイムのアラートとスケジュールの更新を取得できます。

コール センターで追跡できる KPI は、数百とは言わないまでも数十あります。 すべてのメトリックを監視することは効率的ではなく、実行可能ですらありません。 カスタマイズ可能なダッシュボードを使用すると、会社は一度にいくつかの KPI に集中し、必要に応じて調整できます。

要員管理の最適化

高度な分析により、次の方法で従業員管理を改善できます。

• 通話のピーク時間の特定 (インバウンド コールとアウトバウンド コール)
• 人員配置の決定への影響
• 特定のスキルセットを必要とするインタラクションの特定
• 平均通話時間の評価

コールセンター分析はカスタマーエクスペリエンスにどのように影響しますか?

コール センター分析は、次の方法でカスタマー エクスペリエンスを向上させます。

• 顧客の好み、活動、行動に関する貴重な洞察を提供する
• 長い保留時間、人員不足、初回解決率の低さなどの問題を特定する
• エージェントのパフォーマンスを評価し、エージェントのトレーニングにおけるギャップを特定する
• より優れたカスタマー セルフサービス ソリューションの作成または再設計
• カスタマージャーニーへの洞察を提供し、主要なタッチポイントを特定する

コール センター分析に関するよくある質問