コールセンターのデータ分析の方法とポイントを解説
コールセンターを運営する上で、業務改善や売上げ・利益率の向上は欠かせない要素です。より良いコールセンターを運営するためには「データ分析」が必要となります。
しかし、コールセンターには膨大な量の情報が蓄積されています。分析する項目も多く、負担に感じている方も多いのではないでしょうか。
そこで、今回はコールセンターのデータ分析の具体的な方法と、押さえておきたいポイントについて詳しくご紹介いたします。
コールセンターの現状分析をする3つの方法について解説
コールセンターの現状分析をするためには、どのような方法があるのでしょうか。ここでは代表的な3つの方法について詳しく解説いたします。
KPI分析
KPIとは「Key Performance Indicators」の略で、設定された目標を達成するために必要となる指標のことを指します。「顧客満足度の向上」「コールセンターの品質を上げる」といった曖昧なものではなく、具体的な数値を用い、明確な目標を設定するために使用します。
コールセンターで分析する代表的なKPIは、以下のものとなります。
- 平均処理時間
- 平均遅延時間
- 応答率
- 架電数
KPIでは「何のために分析を行うのか」をしっかり意識して、一定期間のデータを収集します。オペレーター側には何の落ち度もないようなデータでも、顧客目線ではKPIの対象になるといったケースもあるので、注意が必要となります。
例えば、「交通機関のダイヤが乱れたことによる遅刻」はオペレーター側に責任はないため、勤怠管理としてはデータ分析の対象ではありません。しかし、コールセンターとしてのKPIでは、応答率に関係するデータに該当するため、分析対象となります。
データ収集と分析が完了したら、結果をチェックしてどの程度数値がばらついているか確認しましょう。
分析結果により、コールセンターの課題が浮かび上がってきます。
VOC分析
VOC分析は「Voice of Customer」の略で、製品やサービスに対する意見をもとに、サービスの品質を向上させることを指します。VOCの分析を行うと、顧客のニーズを正しく認識できるため、顧客満足度が向上しやすくなります。
例えば、ある通販会社では「現在使用中の家電から新しい製品に買い換えを検討したい」という顧客の要望に対し「家電下取りサービス」を開始しました。その結果、売上げは大きく向上し、顧客満足度も良好です。
このように、VOC分析を活用した事例は多く、ニーズの解消に最適です。
ただし、VOC分析は、良い意見と悪い意見の両方を重要な情報として扱うことで、正しい分析とニーズが把握できます。良い意見は会社の強みとして、悪い意見は改善ポイントして活用するといいでしょう。
トーク分析
オペレーターと顧客の会話内容を分析することを「トーク分析」と呼びます。オペレーターの会話内容を「流れが適切か」「回答がわかりやすいか」という2つの視点で評価していきます。
さらに、会話内容を「○○に対する回答」といったように一定数まとめると、質問に対する回答が明らかになり、会話の流れが把握しやすくなります。この一連の作業のことを「ブロック化」と呼びます。
また、会話内容を文字に起こしてみると、わかりやすい回答になっているかの確認ができます。
冗長でわかりづらい表現やマニュアル化するべき言い回し等も見つかってくるでしょう。全てをテキスト化することは難しいため、分析の必要がある部分のみ抽出するのがポイントです。
最後に、トーク分析では「コールチェックシート」の活用も効果的です。コールチェックシートとは、オペレーターと顧客との会話をモニタリングし、あらかじめ定められたチェック項目を目的別に分類したものです。分析を迅速に行えるため、定期的に行うことをお勧めいたします。
コールセンターにおけるデータ分析のポイントは？
一言に「データ分析」といっても、重要なポイントを理解し、押さえた上で分析を行わなければ、正しい分析結果が導き出されないことがあります。
ここでは、データ分析を行う際の重要なポイントについてご紹介いたします。
データの正確さ
最も重要なポイントとしては、分析の元となるデータが正確であるかどうかです。
不正確なデータでどんなに分析を行っても、正しい結果を得ることはできません。正確にデータを収集するためには、ツール等を活用し、自動でデータ収集を行うのが確実です。
ツールについては、様々な企業が計測ツールやサービス、システムを提供しています。自社のコールセンターに適したものを活用し、より正確なデータ収集を心がけましょう。
データの可視化
データをしっかり可視化できるかどうかも、データ分析においては重要です。集められた大量のデータを可視化することにより、分析結果の共有や目標の確認ができるようになります。
可視化するためには、アプリケーションやコールセンター専門のツールを使うのが一般的です。
多くのアプリケーションは、コストは低く抑えられるものの、仕組みを自身で作成しなければならないものが多く、時間と手間がかかってしまいます。
コールセンター専門のツールを使うと、あらかじめ仕組みは出来上がっているため、最適なデータ分析が可能となっています。
ただし、一般的なアプリケーションを使う場合と比べてコストは高くなる傾向がありますので、導入と運用のコストバランスをあらかじめ確認しておくといいでしょう。
適切な計測期間
データ分析に必要なデータは「計測時間」も重要です。
計測時間が短いと、大きなデータの変動があった際に、一過性のものなのか、データそのものの傾向として現れているのかの判別がつかないためです。
データは長期的に収集すればするほど、より精度の高い分析が可能になります。
基準としては3ヶ月以上を目安に、それ以下では正確な分析は難しいと判断しておくと適正なデータ分析ができるようになります。
総合的な判断
最後のポイントは、データ分析からコールセンターの評価を判断する場合、1つの指標だけで全てを決めてしまうのではなく、複数の指標を用いて総合的な判断をする必要がある点です。
指標が少ないと、物事の特定の面のみしか見えず、偏った判断になってしまう可能性があります。
一例ですが、KPIのみだけで判断してしまうと、単純に「応答時間を短くすれば問題解決につながる」と判断されてしまい、顧客にとって満足な応対ができているかの判断ができなくなってしまいます。
より多くの指標を用いて多角的な視点を持つことにより、判断の偏りが防げます。
データ分析は顧客満足度を左右する重要な要素となる！
コールセンターの問い合わせや対応について細かく分析していくことで、顧客のニーズが把握できる、製品やサービスの品質向上にもつなげられるほか、コールセンターが最も重視するべき「顧客満足度」にも大きな影響を与えます。
現状の課題を「データ」という客観的な素材を通して見ることで、より俯瞰的な把握が可能です。
そこから改善点を見出し、効率的に運用していくことで、企業に利益をもたらすきっかけにもなります。
コールセンターのデータ分析を積極的に行い、企業のさらなる発展につなげていきましょう。
アウトバウンドコールなら「Mostable」がオススメ！顧客満足度の向上にも効果的
弊社シナジーが提供しているCTIシステム「Mostable」は、アウトバウンドコールに特化した機能が充実しているのを大きな特徴としています。
電話リストの登録や自動発信で電話をかけるオートコール機能、営業担当へ電話をつなぐ転送機能等、スムーズに効率よく顧客対応を進めるための機能を兼ね備えています。
また、自動集計機能により、データ分析も可能！顧客満足度の向上にも効果的です。
アウトバウンドコール専用のCTIシステムなら、ぜひ「Mostable」をご検討下さい。
