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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。

本記事でわかること

・コンタクトセンターの分析を行う目的2つ
・コンタクトセンターの分析項目3つ
・コンタクトセンターの分析を行う際のポイント2つ
・コンタクトセンターの分析対象4つ

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。

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

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。

オペレーターの「対応満足度」に関する調査

①当社オペレーターの対応について、どの程度ご満足いただけましたか?

1.非常に満足
2.やや満足
3.どちらでもない
4.やや不満
5.非常に不満

②上記を選んだ理由を具体的に教えてください。
(                             )

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。

分析によって得られるインサイトの例

SMSアンケート

・オペレーターの応対に問題点はないか
・オペレーターの応対のよい点はどこか
・顧客から「プラス評価」されるオペレーターの共通点
・顧客から「マイナス評価」されるオペレーターの共通点
・顧客から「プラス評価」されるオペレーターが支持されている理由
・顧客から「マイナス評価」されるオペレーターが支持されない理由

録音音声

・オペレーターの「一次完結率(1回のやり取りでの問題解決率)」
・オペレーターの「会話内容・応対態度」に問題点はないか
・オペレーターの提案に「誤り」はないか

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。

ポテトチップスに対する意見・要望

・塩気が強いが、もう少し抑えられないものか?
・しょっぱい気がする。前のシリーズの方が美味しかった
・味が濃くて美味しいが、高血圧なので、毎日食べても大丈夫か知りたい
・子どもにも食べさせたいので、うす味のポテトチップスを開発してほしい
・食べていると、のどがカラカラに乾いてしまう。味が濃すぎる気がする

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。

コールセンター分析は「顧客満足度(CS)の向上」のために行われる

これまでお伝えしてきた通り、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、以下の2つです。

①コールセンターの品質を向上させる
②商品やサービスの品質向上に役立てる

これらの目的の先にあるのが「CS(顧客満足度)の向上」です。

コンタクトセンターの品質が向上すれば、CS(顧客満足度)が向上します。その結果、顧客は企業に対して良いイメージをもち、継続的に商品を購入してくれる可能性が高まります。

商品やサービスの品質が向上すれば、CS(顧客満足度)が向上します。その結果、リピートで購入してくれる可能性が高まります。

コンタクトセンターの分析は、「企業の収益アップ」」や「事業存続」を支えるうえで重要な指標となる「CS(顧客満足度)」を向上させるために行われるものなのです。

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。

コンタクト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

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。

コンタクトセンターのKPI指標2つ

・接続品質:コンタクトセンターの「つながりやすさ」を測る
・生産品質:オペレーターの「対応の速さ」を測る

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の「接続品質」(つながりやすさ)

応答率

【定義】
全体の総着信に対してオペレーターが対応できた受電件数の割合

【計算式】
オペレーターが対応できた受電数 ÷ 総着信数 × 100

放棄呼率

【定義】
全体の総着信に対してオペレーターが対応できなかった受電件数の割合

【計算式】
放棄呼数 ÷ 総着信数 × 100

サービスレベル
(SL)

【定義】
目標時間内に電話に出られた件数の割合

【計算式】
設定時間内に受電した数 ÷ 総着信数 × 100

平均応答速度
(ASA)

【定義】
顧客が電話をかけてからオペレーターが電話に出るまでの平均時間

【計算式】
オペレーターが電話に出るまでの待ち時間の合計 ÷ 総着信数

話中率

【定義】
顧客が電話をかけたがオペレーターにつながらず、話し中となってしまった着信の率

【計算式】
オペレーターが電話に出るまでの待ち時間の合計 ÷ 総着信数

オペレーターの「生産品質」(速さ)

Call Per Hour(CPH)

【定義】
1人のオペレーターが一定時間内に対応できる処理件数

【計算式】
総処理件数 ÷ 総稼働時間

平均処理時間
(AHT)

【定義】
顧客との通話開始から後処理終了までに要した時間の平均値

【計算式】
(総通話時間 + 総後処理時間 ) ÷ 総処理件数

平均通話時間
(ATT)

【定義】
オペレーターが顧客と通話をしている時間の平均値

【計算式】
総通話時間 ÷ 総処理件数

平均後処理時間
(ACW)

【定義】
通話が終わったあとの後処理(対応履歴の記入等)1件あたりにかかる時間の平均値

【計算式】
総後処理時間 ÷ 総処理件数

稼働率

【定義】
オペレーターの労働時間全体から顧客対応にあてられる時間を判断するために用いられる指標

【計算式】
(通話時間+ 保留時間 +後処理時間+ 受付可能時間)÷(給与時間 ) ×100

占有率

【定義】
顧客 対応にあてられる時間が効率的かどうかを判断するために用いられる指標

【計算式】
(通話時間+保留時間+後処理時間) ÷(通話時間+保留時間+後処理時間 + 受付可能時間)×100

平均保留時間
(AWT)

【定義】
1件当たりの保留時間の平均値

【計算式】
総保留時間 ÷ 総処理件数

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。

・ポテトチップスの塩分を抑えた方がいい
・減塩バージョンのポテトチップスを開発すると売れるかもしれない
・調味料の配合を変えたポテトチップスを開発すると売れるかもしれない

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。

トーク分析のチェック観点

・「自然な会話の流れ」になっているか?
・「解決策」をわかりやすく伝えられているか?
・失礼のない「適切な言葉遣い」か?
・一つの質問に対して、一つの回答を返せているか?
・NGワードを出していないか?
・顧客と「発話被り」していないか?
・顧客の悩みに対して「適切な解決策」を提示できているか?
・マニュアルに沿った応対ができているか?

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。

コンタクトセンターにおける分析項目3つ

分析項目

概要・効果

分析対象

KPI分析

●概要
「コールセンターシステムに蓄積されたオペレーターの稼働状況」を分析する

●効果
接続品質/生産品質の改善

コールセンターシステムに蓄積された定量的な情報

例:処理時間、稼働率、処理件数

VOC分析

●概要
「顧客から寄せられた声」を分析する

●効果
商品・サービスの改善・開発

顧客から寄せられた意見・要望

例:コールログ、SMSアンケート、メールフォームからの問い合わせ、チャットボット

トーク分析

●概要
「顧客とオペレーターのやり取り」を分析する

●効果
オペレーターの能力アップ

顧客とオペレーターがやり取りする録音音声

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。

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
・モニタリング
・コールログ
・アンケート調査

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。

コールセンターシステムの分析内容

●オペレーターの生産品質(業務効率)
→「スピーディな応対」が、オペレーターに求められる要件の一つ。
この要件を満たしているかについて、「時間」や「件数」などの指標で計測する

<計測する指標例>
・平均処理時間(AHT)
・平均処理件数(CPH)
・平均通話時間(ATT)
・平均後処理時間(ACW)

●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)
→つながりにくいコンタクトセンターは、それだけ顧客にマイナスな印象を与える。
この要件を満たしているかについて、「時間」や「件数」などの指標で計測する

<計測する指標例>
・応答率
・放棄呼率
・サービスレベル(SL)

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。

アンケート項目の例

●オペレーターに対するアンケート
・オペレーターの応対に満足できたか?
・オペレーターの応対によって、問題は解決されたか?

●商品・サービスに対するアンケート
・商品・サービスについて満足しているか?
・商品・サービスをどのくらい同僚や友人に紹介したいか?
 (=NPS(ネットプロモータースコア))

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(Net Promoter Score/ネットプロモータースコア」

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。

モニタリングのチェック項目例

●オペレーターに対するチェック項目
・あいさつや敬語などを適切に使えたか
・聞き取りやすい話し方だったか
・顧客と円滑に会話できたか
・顧客の悩みを、正確に把握できたか
・顧客がストレスを感じている様子はなかったか
・顧客は再び問い合わせる必要はなくなったか
・顧客から好意的な反応が得られたか
・顧客の感情を理解して受け止め、寄り添う姿勢を示せたか

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。

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

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。

コンタクトセンターにおける「データ分析の目的」

<顧客満足度の向上>
・商品・サービスの改善
・売れる商品・サービスの開発
・オペレーターの能力アップ

に向けて
『顧客の声(アンケート・電話・メール・コールログなど)』
を分析することで

・成果の上がるアプローチを増やす
・成果の低いアプローチを減らす(改善する)

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。

データ分析の目的設定のプロセス

<現状の課題>
・ポテトチップスの売上が落ちている
 ↓
<データ分析の目的(ゴール)>
・〇月〇日までに、ポテトチップスの売上を向上させる
 ↓
<データ分析項目>
・自社のポテトチップスの「味」に関する「顧客の意見・要望」
・自社のポテトチップスに対するポジティブな(もしくはネガティブな)「顧客の意見」
・自社のポテトチップスに対する「イメージ」に関する「顧客の意見」
・ポテトチップスのブランド、メーカーに関する「顧客の意見」
・「こんな商品があったら嬉しい」といった新商品に関する「顧客の意見・要望」

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。

女性向けの低カロリーポテトチップスの売上が低迷している場合の分析項目

・女性顧客の声
ターゲットが女性なので、男性の声は外す

・低カロリーポテトチップスに対する「改善要求」に関する声
売れていない理由を探る

・低カロリーポテトチップスではなく、別のポテトチップスを購入する理由に関する声
売れていない理由を探る

・女性がポテトチップスを食べたい場所・シーンに関する声
食べたい場所やシーンに応じたパッケージデザインに変えるための声を収集する
例:「家でワインを飲みながら食べたい」→「オシャレなおつまみ」を彷彿させるパッケージにするなどのインサイトを得る

低カロリーポテトチップスの「味やパッケージデザイン」に関する声
売れるためのポイントを探る
 ↓
上記の項目をデータ分析すれば、狙ったターゲットに売れるために必要なデータを集められる

「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。

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

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」の分析内容例

・特定キーワードの発生回数
・特定キーワードに付随した問い合わせ件数

音声認識ツール「transpeech2.0」のメリット2つ

・応対内容のテキスト化によりデータベースを作ることができる
・データベースから定量的な分析ができる

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。

トランスコスモスのコンタクトセンター/コールセンターサービスでお取引いただいたお客様は、業界問わず1,700社を超え、様々なノウハウを保有しています。コンタクトセンター/コールセンターの運営に関して、お悩みの方は一度お問合せください。
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