コールセンターの分析項目は3つある！分析方法・ポイントを解説

「コールセンターの分析を行いたいが、何をすればいいのかわからない…」

コンタクトセンター（電話やメールに加え、SNS、チャットなど幅広いコミュニケーションチャネルを利用して、顧客と企業を結ぶ部署を指す。以前は電話コミュニケーションのみだったので、コールセンターと呼ばれており、現在でもコールセンターで表現されている所も多い。）の分析は、オペレーターの能力アップのみならず、商品・サービスの向上、顧客満足度（CS）の向上にも役立ちます。

しかし、コンタクトセンターの分析には「押さえるべきポイント」があります。ポイントを踏まえた分析を行わないと、分析そのものが「無意味」になったり、誤った改善案を導きだしたりしてしまうため、注意が必要です。

そこで本記事では、以下について解説します。

この記事を読めば、コンタクトセンターの分析のポイントがわかり、すぐさま正しい分析が行えるようになります。

それでは早速、みていきましょう。

1.コールセンターの分析を行う目的2つ

「そもそも、なぜ分析が必要なの？」

という方のために、コンタクトセンター（コールセンター）の分析を行う目的について解説します。

ポイントは大きく分けて2つあります。

一つずつ、みていきましょう。

1-1.コールセンターの品質を向上させる

一つが「コールセンターの品質を向上させる」です。

例えば、商品やサービスについて不明点があり、コンタクトセンター（コールセンター）に問い合わせた場合。SMSやPCメール宛に、以下のような問い合わせがくることがあります。

また、顧客とオペレーターにおける「一連のやり取り」は録音のうえ、収集されています。

こうした「SMSアンケート」や「録音音声」を収集・分析し、オペレーターへのフィードバックに活かすことで「コールセンターの品質向上」に役立てられるのです。

「SMSアンケート」や「録音した音声」の分析を通じて、以下のようなインサイトが得られます。

こうしたインサイトを、コンタクトセンター運営に活かしていくことで、「コンタクトセンターの品質向上」につながっていきます。

「マニュアル」や「応対指針」の作成にも役立つでしょう。だからこそ、コンタクトセンターの分析は行うべきなのです。

1-2.商品やサービスの品質向上・開発に役立てる

コンタクトセンター（コールセンター）の分析を行う目的は、ほかにもあります。それは「商品やサービスの品質向上に役立てる」です。

普段は接点のない顧客の声が聴ける機会を活かして、商品やサービスの品質向上や開発に役立てるのです。

例えば、ポテトチップスを製造する菓子メーカーのコンタクトセンターに、以下のような問い合わせが多く寄せられたとします。

意見・要望のニュアンスは異なりますが、要望を一言でまとめれば

塩分を抑えたポテトチップスが食べたい

だと解釈できます。

こうした顧客の声を「うちの商品に文句をつけるな」「嫌いなら食べなければいい」と切り捨てることなく、「ビジネスチャンス」だと考えれば「商品の改善」や「新商品の開発」に役立てられるのです。

これが、コンタクトセンターの分析を行うべき2つ目の理由です。

顧客の声を収集・分析することは「VOC分析（ボイスオブカスタマー／Voice of customer）」と呼ばれるものです。コンタクトセンターでは、必ずといっていいほど実施されている分析手法です。

2.コールセンターの分析項目3つ

続いて、コンタクトセンター（コールセンター）の「分析項目」について解説します。

大きく分けて3つあります。

一つずつ、みていきましょう。

2-1.コールセンターのKPI

コンタクトセンター（コールセンター）における分析項目の1つは、コンタクトセンターのパフォーマンスを図るKPI群です。

KPIとは「重要業績評価指標（Key Performance Indicator）」のことで、目標に対する達成度合いを評価する指標のことです。

コンタクトセンターでは、コンタクトセンターの「接続品質」や、オペレーターの「生産品質」などのパフォーマンス目標に対して、どの程度達成したかについての「KPI分析」が行われています。

KPI分析における主な分析対象は「コンタクトセンター／オペレーター」です。

大きく分けて4カテゴリーあります。今回はそのうち2つに焦点を当てて説明します。

2カテゴリーごとに、KPI指標の「定義」と「計算式」をご紹介します。

コンタクトセンターは、総じて離職率が高い傾向にあります。

そうしたなか、コンタクトセンターの「品質管理」の一環として、「離職率」や「勤怠率」が、分析されることもあります。

「離職率」とは、コンタクトセンターにおけるオペレーターの定着率を測る指標です。年間を通じた採用人数を、離職した人数で割ることで、離職率が算出されます。

一方、「勤怠率」は、オペレーターの勤務状況を測る指標です。出勤したシフトの日数を、実際に出勤した日数で割ることで、勤怠率が算出されます。

コンタクトセンターのKPI指標について詳しく知りたい方は、以下の記事も併せてご参照ください。

2-2.VOC

VOCとは「Voice of Customer」の略で、「顧客の声」を意味します。

コンタクトセンター（コールセンター）では、顧客の声を分析する「VOC分析」が行われています。

VOC分析は「1-2.商品やサービスの品質向上に役立てる」でご説明した通り、顧客の声を分析したうえで、商品やサービスの改善に役立てたり、新しい商品・サービスの開発に役立てるものです。

例えば、ポテトチップスに対して「しょっぱい」「味が濃い」といった意見が多く集まった場合。以下のようなインサイトが得られます。

こうしたインサイトを得ることが、ビジネスの発展につながります。インサイトを得るために、顧客の声を分析するのが、VOC分析ということです。

VOC分析について詳しく知りたい方は、以下の記事もご参照ください。

2-3.トークの内容

コンタクトセンター（コールセンター）では「顧客とオペレーターのトークの内容」も分析対象です。 

トーク内容の分析によって得られた気づきを、オペレーターにフィードバックすることで、能力アップに役立てるのが、トーク分析の目的です。

主なチェック観点は、以下の通りです。

コンタクトセンターの分析項目（分析対象）について、理解いただけましたでしょうか。

本章で取り上げた分析項目3つを以下の表にまとめました。

ご覧の通り、「分析項目」によって、「分析対象」や「得られる効果」が異なります。こうした違いを押さえたうえで、コンタクトセンター（コールセンター）の分析を行っていきましょう。

3.コールセンターの分析対象4つ

前項では、コンタクトセンター（コールセンター）における「分析項目（＝何を分析するのか）」について、解説しました。

本項では、収集した分析対象について詳しく解説します。

一つずつ、見ていきましょう。

3-1.コールセンターシステム

コンタクトセンター（コールセンター）における生産品質/接続品質は、各種定量的な数値を分析することが必要になります。

コールセンターシステムは、「オペレーターの生産品質（業務効率）」や「コンタクトセンターの接続品質（稼働状況＝つながりやすいか）」などを分析するシステムです。

以下の通り、「定量的なデータ（時間、件数など）」を収集して、コンタクトセンターの品質を計測するのが、コールセンターシステムの基本的な特徴です。

3-2.コールログ

顧客からの声を集約する方法としてコールログの分析があります。コールログとは、オペレーターが、顧客応対したあとに、応対内容をCTSに記録したデータのことです。

コールログは顧客が何に疑問をもったか、何に関心があるか、どういう希望を抱いているかが記録された貴重なデータとなります。またどういう応対を行うことで満足されたのか、オペレーターに対応されたときの「顧客の心理・気持ち」もわかるため、VOC分析の基礎データとなります。

自社のコンタクトセンター（コールセンター）のVOC分析はコールログからが始めやすいです。

3-3.アンケート調査 

顧客からの声を集約するもう一つの方法としてアンケート調査もあります。

アンケート調査では、メールやチャットボットなどを通じて、オペレーターの応対品質や商品・サービスに対する満足度を測ります。

「アンケート調査項目」としては、以下のようなものが挙げられます。

このうち、上記の4つ目で挙げた「NPS（Net Promoter Score／ネットプロモータースコア」では、「商品・サービスが、どのくらいおすすめできるか」を顧客に質問することで、顧客推奨度を分析します。

NPSは、コンタクトセンター（コールセンター）でよく用いられるアンケート調査の一つです。

注：ネット・プロモーター、ネット・プロモーター・システム、NPS、そしてNPS関連で使用されている顔文字は、ベイン・アンド・カンパニー、フレッド・ライクヘルド、サトメトリックス・システムズの登録商標又はサービスマークです。

3-4.モニタリング

トーク分析を行うには応対内容を確認し、適切な応対がされているかの分析が必要になります。そのため分析手法としては「モニタリング」が最適です。

モニタリングとは、スーパーバイザーなどが、録音されたオペレーターと顧客の「応対記録」を聴き、その評価をオペレーターにフィードバックすることで、能力アップに役立てることです。

先述の「コールセンターシステム」は、「時間や件数などの定量的なデータ」を収集・分析する一方、モニタリングは、「定性的な情報（＝オペレーターと顧客がやり取りする音声）」を分析する点で、大きな違いがあります。

モニタリングでは、「オペレーターに求める理想の応対」を明確化したうえで、あらかじめ設けたチェック項目と突き合わせて評価するのがポイントです。

「モニタリングのチェック項目」としては、以下のようなものが挙げられます。

4.コールセンターの分析を行う際のポイント2つ

続きまして、コンタクトセンター（コールセンター）の分析において、「データ分析初心者」が絶対に押さえておきたい「ポイント」を解説します。

ポイントは2つあります。

一つずつ、見ていきましょう。

4-1.「 データ分析の目的」を明確化する

コンタクトセンター（コールセンター）の分析を行う時には「データ分析の目的」を、明確化しておきましょう。

一言でいえば「データ分析を行うことで達成したいゴールを決めておく」ということです。

「流行っているから、うちもデータ分析を行おう」といった曖昧な目的で行っても、なんの成果も生み出さないからです。

「分析のための分析」にならないよう、注意してください。達成したいゴールを決めることで、おのずと「データ分析項目」も定まります。

データ分析の目的は、以下の公式に集約することができます。

上記の公式を参考に、

自社がデータ分析を行う目的は何か？

を考えてみましょう。

例えば、ポテトチップスを製造する菓子メーカーの場合。
以下のようなプロセスに従って、データ分析の目的を設定します。

4-2.「仮説」を立てて分析する

データ分析を行う際には「どのデータを分析すべきかについて仮説を立てる」のがポイントです。

数えきれないほど存在するデータ項目のすべてを分析することはできないからです。

最短ルートで知りたい情報を得るためには、仮説を立てて（＝あたりをつけて）、分析に取り組むことが大切です。

たとえば、ポテトチップスを製造する菓子メーカーが「女性向けの低カロリーポテトチップス」を開発したが、売上が低迷している場合。

「どんな項目を分析すべき」だと、仮説を立てられるでしょうか。
少し、考えてみてください。

考え方は、さまざまあるため、「これが正解」というものはないかもしれません。
しかし、一つの考えとしては、以下のような項目を分析するのではないでしょうか。

「現状の課題は〇〇だから、△△にアタリをつけて分析する」といったプロセスを経ると、スピーディかつ確実に、現状改善につながるデータが得られます。

データ分析の際には、この2点を押さえることが、何よりも大切です。
ぜひ、覚えておいてください。

5.コールセンターの分析はプロに任せよう

「コンタクトセンターの分析をどうすればいいのかわかったが、工数がなく自社でやり切る自信がない…」

「チャネルも多様化してきており、複数チャネルでの結果をどのように分析していけばいいかわからない」

もしかしたら、このような課題をお持ちの方もいるのではないでしょうか。

とりわけ、中規模～大規模コンタクトセンター（コールセンター）の場合であれば同様の課題をお持ちの方も多数いらっしゃいます。

扱うデータ量が増えるため、自社だけで対応するのが困難になってくるので、そういう際にはアウトソーシングを検討してみてもよいでしょう。

コンタクトセンターの状態により分析すべきポイントは多種多様になり、状況から分析すべき部分と新たな分析の手法を考えることができます。

トランスコスモスでは、運営を委託いただくことによりコンタクトセンターの品質向上だけでなく、企業で重要となるVOCを活用した商品やサービスの品質向上に向けた提案も実施していくことが可能ですので、コンタクトセンターの品質を向上させて、価値を上げたいとお考えの方はお気軽にご相談ください。

なお、データ分析においては、顧客とオペレーターのやり取りをテキスト化するサービスもございます。

「transpeech2.0」は、AI搭載の音声認識により応対内容をテキスト化することでデータベースとして保有し分析することができます。

Transpeech2.0について興味がある方は、以下より資料をDLください。

まとめ

いかがでしたか。

ここまでの記事を通じて、コンタクトセンター（コールセンター）の分析に関して、理解が深まったのではないでしょうか。

ここで、本記事の内容をまとめます。

・コールセンターの分析を行う目的2つ
・コールセンターの品質を向上させる
・商品やサービスの品質向上・開発に役立てる

・コールセンターの分析項目3つ
・コールセンターのKPI
・VOC
・トークの内容

・コールセンターの分析対象4つ
・コールセンターシステム
・コールログ
・アンケート調査
・モニタリング

・コールセンターの分析を行う際のポイント2つ
・「 データ分析の目的」を明確化する
・「仮説」を立てて分析する

本記事が、データ分析について知りたい方のお力になれましたら幸いです。