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音声認識ソリューション「transpeech」活用事例〜アウトバウンドコールセンターで、アポ獲得率が2.3倍にアップ!〜

「アウトバウンドのコールセンターで働いているが、アポ獲得率が伸びずに困っている」
「テレアポのセンターで、オペレーターの応対品質に差がありすぎる」

アウトバウンドの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。)に勤務していて、そんな悩みや課題を抱えている方は多いでしょう。

そんな場合におすすめなのが、トランスコスモスが提供する音声認識ソリューション「transpeech」です。

「transpeech」は、以下のようなさまざまな機能を備えています。

◎音声認識:顧客との通話内容を自動でテキスト化
◎感情解析:通話中の感情を、「興味」「期待」「怒り」などに分けてパラメータ表示
◎セールストーク解析:トークスクリプトの傾向を分析
◎対話要約オプション:音声認識された会話テキストを要約
◎品質管理プラットフォーム:オペレーターの応対をAIが顧客目線で分析      など

これを導入したことで、業務効率化や業績アップを実現した企業も多くあります。

そこでこの記事では、実際に「transpeech」の導入に成功し、テレアポの獲得率を2.3倍に向上させた企業の事例をくわしくご紹介しましょう。

以下のクライアント企業のアウトバウンドのコンタクトセンターにおいて、「transpeech」がどのように導入されどのような成果をあげたのかを、担当者へのインタビューで解き明かしていきます。

クライアント・A社

採用サービス全般を提供する企業。求人媒体の運営、採用支援ツールの提供、採用支援・コンサルティング、顧客へのフォローコール・テレマーケティングの請負などを幅広く手がけている。

「transpeech」を導入したのは2021年10月からで、採用媒体の訴求、営業アポイントを目的としたセールスアウトバウンドのコンタクトセンターが対象。

この記事で、あなたのコンタクトセンターの業績をアップさせる方法が見つかるよう願っています。

 インタビュイー・インタビュアー紹介

1.抱えていた2つの課題

── 今回「 transpeech」の導入事例として取り上げるA社様では、事前にどのような課題を抱えていたのでしょうか?

そうですね、課題としては主に以下の2点がありました。

・オペレーターごとのアポイント獲得率の格差
・きめ細かいトーク改善に対する従来の指導方法の限界

1-1.オペレーターごとのアポイント獲得率の格差

── まず、「オペレーターごとのアポイント獲得率の格差」とは具体的にどんな状況でしたか?

今回ご相談のあったA社のコンタクトセンター(コールセンター)では、採用媒体への掲載に向けて中小企業を中心に営業訪問のアポイントを獲得する業務を担当していました。
そのため、目標として「獲得率」が設定されていて、達成はし続けていました。

しかし、同じトークスクリプトを使って、同じ属性の顧客に架電しても、オペレーターごとの獲得率に開きがあることが指摘されていました。
具体的に言うと、「1ヶ月かけてもまったくアポが取れない」というような人は絶対に出ませんが、1日単位で見るとアポの獲得件数に1〜2件の開きが出て、それが積み重なっていく……という状況でした。

「transpeech」を導入する前の段階では、顧客に電話が繋がってから実際に獲得に繋がる確率を比較すると、アポが取れる人と取れない人とでは最大で20%くらいの差があったのです。

1-2.きめ細かいトーク改善に対する従来の指導方法の限界

── では、もうひとつの課題「きめ細かいトーク改善に対する従来の指導方法の限界」とは?

前述したオペレーターごとの格差については、もちろんコンタクトセンターの現場でも「その差異を埋めていかなければ……」という課題感を持っていました。
そのため、オペレーターには個別にフィードバックを実施していたのですが、それだけでは改善に限界があったのです。

というのも、オペレーターも管理者も人間ですから、評価のポイントなどがどうしても個々の価値観に左右される部分があって、全員が同じ肌感にはなりづらい。

その結果、フィードバックによって獲得率が伸びるケースもあれば、そうでないケースも生じてしまうので、そこを改善したいと感じていました。

2.transpeech導入までの経緯

従来のオペレーションとtranspeech導入後のオペレーションの比較

2-1.クライアント独自で課題解決に取り組むも、限界があった

── まず、導入前にクライアントであるA社様が、自社で課題解決のために行った解決策や施策は何かありましたか?

月に1回、A社から担当の方がセンターに来られて勉強会を実施いただいたり、別室でオペレーターの対応をモニタリングしてもらっていました。

勉強会では、既存の知識の深掘りや新しい知識の定着を図ったり、オペレーターに「トーク全体の流れのどこで行き詰まってしまうのか?」をヒアリングし、管理者側からそれに対する解決策やカウンタートークを教示いただいたりする会です。

オペレーターのモニタリングでは、実施結果をセンターの管理者側が具体的なフィードバックを受けて、その内容をオペレーター全体に周知するというやり方で、これは現在も続いています。

ただ、この指導方法には限界というか、A社様も私達も若干の手詰まり感を感じていました。

── そこで「transpeech」の導入に踏み切ったわけですね。

2-2.transpeechの「セールストーク解析」を中心に導入を提案

── 実際に導入の決め手となったきっかけは何でしたか? 

実は「transpeech」は、アウトバウンドのセンターではこれまで導入事例があまりなかったのです。

そのため、アウトバウンドで何ができるか、どう活かせるかはわかりませんでした。

ただ、さまざまな機能の中でもトークをテキスト化して傾向を分析する「セールストーク解析」の機能は、オペレーターの指導に活かせるのではないか、その事例を作れれば……というところから、ご提案をしました。

transpeechの「セールストーク解析」

会話テキストを活用しスクリプトの傾向を分析。トークのボトルネック要因を特定し
改善施策やチェックの仕組みを構築します。

transpeechのセールストーク解析の流れ

2-3.クライアントの興味をひき、提案から1〜2ヶ月でスピード導入

── その提案に対して、A社様の反応はどうでしたか?

「セールストーク解析」については、「概要を聞くだけでもおもしろそう、実際に導入してみれば、オペレーター間の成績の差異を埋める手段が何か見つかるかもしれない」という反応でした。

「(transpeechで)何ができてどう活かすことができるのかを探ってみたい」という、どちらかというと模索されていた感じでしたね。

── では、提案から導入まではどんな流れでしたか?

ご提案してからは、とんとん拍子に進みました。

実はこの案件を担当した弊社の事業所では、私のチームでは「transpeech」の導入は初めてでしたが、他のクライアント様のアウトバンド業務で「transpeech」の導入実績があったんです。

その経験と知見を踏まえて、何かあればすぐに事業所内でフォローももらえたので、A社様のケースは特に困難もなく進められました。

提案から導入まで、1〜2ヶ月だったと思います。

3.トランスコスモスが提案した2つの施策とは

── 「セールストーク解析」を中心にご提案したとのことですが、その提案内容についてもっとくわしく教えてください。

はい、具体的には以下の2軸でご提案しました。

  • 会話のテキストデータ、感情値を用いてトークのチェック方法を変革する
  • セールストーク解析を活用し、成功トークを標準スクリプト化する

3-1.会話のテキストデータ、感情値を用いてトークのチェック方法を変革

── 「会話のテキストデータ、感情値を用いてトークのチェック方法を変革する」とは?

具体的に言うと、「transpeech」でオペレーターのトークをテキストデータ化して、それをもとに、トークをチェックし、改善する提案をしました。

3-2.セールストーク解析を活用し、成功トークを標準スクリプト化

── もうひとつの「セールストーク解析を活用し、成功トークを標準スクリプト化する」というのは?

transpeechの導入を考えたときに、私たちがまず利用してみたいと考えたのが、「セールストーク解析」の「キーワード分析」だったのです。
キーワード分析は、音声認識の技術でトークの中から頻出ワードなど注目すべきキーワードを抽出する機能です。

これを利用してアポイント獲得に成功したトークと失敗したトークを比較することで、どのワードを使えば成功しやすいか、逆にどのワードは使わない方がよいかが見えてきます。

それを踏まえて、トークスクリプトを改善、獲得率を高めていこうという施策をご提案しました。

4.活用されたtranspeech3つの機能

── その提案に沿って、導入が進められたのですね。
  実際に活用されたのは、「transpeech」のどんな機能でしたか?

そうですね、実際には主に以下の3つの機能を利用しました。

  • テキストデータ
  • 感情値
  • セールストーク解析

4-1.テキストデータ

── 「テキストデータ」は、「transpeech」の基本機能である音声認識ですね。

はい、transpeechの基本機能である音声認識は、会話をテキスト化することで「オペレーターの応対支援」や「品質管理」、「テキストデータ活用」が可能です。
つまりオペレーターとお客様の通話内容をすべて自動でテキストデータ化することができます。

A社様のケースでは、この機能を以下のように活用しました。

①オペレーターのセルフチェック
 アポ獲得に失敗した際には、すぐにそのトーク内容をテキストで確認、振り返りを行い、次のトークの改善に活かすことができるようになった

②管理者からのフィードバック
 フィードバック時に、管理者とオペレーターがお互いにトークのテキストデータを見ながら行うことで、「内容が重複している」「敬語が間違っている」など改善点が明確になり、フィードバックがしやすくなった

【イメージ】

トークのテキストデータのイメージ

4-2.感情値

── 2つめは「感情値」ですね。

これは、通話中のお客様とオペレーターそれぞれの感情を、「興味」「期待」「怒り」などに分けてパラメータ表示する機能です。

これをテキストデータと組み合わせてみると、全体的なトークの流れが可視化されるので、フィードバックがしやすくなると考えました。

感情値の例

具体的な活用のしかたは2つです。

①お客様の感情の動きをリアルタイムで把握する

 こちらのトークに対して、お客様がどう感じているのかがリアルタイムで目に見えるため、「興味がない→別の切り口から話してみよう」「興味を引かれている→アポを獲得するチャンス」「怒りの兆候が見える→怒りが爆発する前に、鎮めるトークをしよう」といった対応が即座にできる

②オペレーター自身の感情の動きも目に見える

 自分の声からどのような感情が伝わるかが視覚化されるので、「ネガティブな印象→もっとトーンを上げてポジティブな話し方にしよう」「ポジティブな印象→この調子をキープしよう」など、自分のトークをコントロールできる

現状では、トーク全体の抑揚や、特定の単語を口にしたときの感情の「ポジティブ/ネガティブ」を見ながら、「重要なキーワードをどのようなテンションで言うか」などを判断しています。

それをトークスクリプトに反映するのは難しいのですが、ポジティブに話す部分は目立つ色でフォントサイズも大きくするなどの工夫で対応しています。

ただ、この感情値に関しては、もっと活用の可能性が広がるのではないかと期待しています。
まだモヤの中で、掴めるものを探しているような状態ですが、「何か新しいことができないか」とメンバー間で考えているところです。

4-3.セールストーク解析

── 最後は「セールストーク解析」です。

はい、「セールストーク解析」は、トークスクリプトの傾向を分析する機能です。

A社様のケースでは、まず「アポ獲得に成功したトーク」と「失敗したトーク」のそれぞれで使われたキーワードをランキング化して比較しました。

すると、同じように頻出しているキーワードがある一方で、特定のキーワードに関しては、成功例ではよく使われて、失敗例ではあまり使われないことがわかったのです。

たとえば、「ご存知」というワードは、成功例では55%の出現率であるのに対して、失敗例では9%にとどまっていました。

そこで、トークスクリプトを変更しました。
導入トークで「現在の採用状況ですが、募集はされていらっしゃいますか?」としていたところを、「採用ホームページが作成できるサービスですが、ご存知でいらっしゃいますか?」としたのです。

これにより、オープニングトークが簡潔になると同時に、商品認知度のヒアリングも兼ねられるようになりました。
その結果、商品訴求に繋げられるスクリプトへと改良することができました。

【イメージ】

セールストーク解析のSTEP1

セールストーク解析のSTEP2

── トークスクリプトの改善に役立っているわけですね。

そうですね、現在はこのように、成功したトーク内容をスクリプトに組み込んだり、反対にお客様の断り文句の中によく出てくるワードを抽出して、「それに対してどのように切り返せばいいか」を議題に挙げたりといった活用のしかたがメインです。

5.結果 ── アポイント獲得率が2.3倍アップ!

── 「transpeech」の導入、活用によって、A社様の課題は解決されましたか?

はい、アポイント獲得率、オペレーターへの指導ともに改善することができました。

5-1.導入による成果

── 具体的にはどのような成果がありましたか?

前述した2つの課題に対して、それぞれ成果が上がりました。

  • オペレーターごとのアポイント獲得率の格差
     → アポイント獲得率が導入前の2.3倍にアップ
  • きめ細かいトーク改善に対する従来の指導方法の限界
     → オペレーターへの指導を効率化

特に、獲得率が低かったメンバーに対しては、その方の発話のデータを活かして教育することで、実際に獲得率が上がった例がありましたね。

インタビュー風景

5-1-1.アポイント獲得率が2.3倍に

── アポイント獲得率2.3倍は大きな成果ですね!

はい、各企業様の担当者の方に電話を繋いでいただいた接続後の獲得率なのですが、導入前の昨年9月時点では10%程度だったものが、導入後の11月には23%を超えました。

transpeech導入後にアポイント獲得率がアップ

それ以降、月によって多少の上下はありますが、導入前の水準まで下がることは無くなりましたね。

5-1-2.オペレーターへの指導も効率化

── オペレーターへの指導はどう変化しましたか?

以前はリアルタイムでモニタリングしていましたが、管理者の人数的にもすべてのオペレーターを一律に監視するのは難しく、それが指導のボトルネックになっていました。

またリアルタイムでモニタリングが出来なかったオペレーターに対しては録音データの聞き起こしを行っており、聞き起こしには1件あたり5分程度かかっていたところ、「transpeech」の音声認識機能を活用し、オペレーターの発話データがすべて自動的にテキスト化され、1案件1分~2分で応対内容を確認することが出来るようになりました。

それによってフィードバックやディスカッションがしやすく、効率的になりましたし、傾向分析に留まらず、トークの細かい部分の掘り起こしなどの改善活動にも今まで以上に力を入れられるようになりました。

5-2.管理者やオペレーターの反応

── 導入によって、現場の管理者やオペレーターの反応はどうでしたか?

今回導入したA社様のセンターでは、メンバー全員が「transpeech」を使うのは初めてだったんです。

そのせいか、事前の説明で「しゃべったことが機械に読み取られて、客観的にテキスト化される」と聞くと、「おもしろい」と興味深く受け止めてくれる人もいれば、びっくりしたり、不安を感じたりする方もあったようです。

そういう方は、導入後にすぐに馴染めたかというとそうでもなく、PCを立ち上げたときに「transpeech」の画面を見て、「何か知らないものが出てきた、壊れたんじゃないか⁉︎」という反応をした方がひとりいましたね(笑)。

ですが、そういう方も含めて多くのメンバーは、自分の発話データがテキストになったり、話しているときに感情値のグラフがリアルタイムで動く様子を、すごく興味を持って見てくれました。

中には、トーク中の自分の感情値の動きを注視して、対応を改善しようとするメンバーも出たりして、思いがけない効果もあったと思います。

6.今後のさらなる取り組みとは

── では、A社様のケースは「transpeech」に関してアウトバウンドでの貴重な成功事例になったわけですね。

 ただ、導入前は「アウトバウンドで何ができるか探ってみたい」という模索的な意図もあったとのことでした。

その観点から、今後A社様のセンターで「transpeech」を活かしてどのような取り組みを行っていきたいと考えているか、最後に教えてください。

6-1.キーワードではなくトーク全体の分析・改善にも取り組みたい

── まず、具体的に考えている施策などはありますか?

そうですね、これまでは、獲得率が高い方のトークスクリプトをキーワード解析するなど、「キーワード」にフォーカスしてきました。

が、今後はトークの始まりから終わりまでの全体を見ていけたら、と考えています。

たとえば、お客様の状況をどう聞き出しているのか、それを踏まえてどんなトークを展開してアポを獲得しているのか、などです。
過去のトーク内容もデータとして残っているので、まずはそれらを分析することから始めたいですね。

6-2.「transpeech + 人力での分析・サポート」で導入効果の最大化を目指す

── その他にも、A社様からの要望など何かありますか?

それは、「もっとアポを獲得できるのであれば獲得したい」、最終的な結論はそこになるでしょう。

ただ、「transpeech」にはそれ以外にも、さまざまに活用できる可能性があると感じていますし、それはクライアント様も同様です。
ですから、「どんなことができるのかを一緒に探していきたい」というスタンスだと伺っています。

それも含めて考えれば、私たちトランスコスモスが手がけているBPO業務というのは、結局は「ツール」ではなくて「人」が重要なんですよね。
デジタルツールやデジタルサービスを導入するだけでは十分ではなくて、それを活かすのは人の力です。

そこで、「transpeech」を扱う事業所には、分析の考え方を持っている人=アナリストが1名は必要だな、と感じています。

たとえばトークの中から単純にキーワードを抽出して、使用頻度などをランキング化することは、ツールがあればワンクリックで簡単にできます。
ただ、その差について分析したり、頻度以外の要素や条件との相関性を紐付けて解釈したりといったことは、人の役割です。

「transpeech」と分析力を持った人材とのシナジーで、その効果をより引き出して最大化を目指したいと思っています。

トランスコスモスが提供する音声認識ソリューション
「transpeech」

「transpeech」は、コンタクトセンターなど電話応対業務を行う企業・部署向けの音声認識ソリューションです。

顧客との通話に対して、以下のような機能でその意見や感情を収集・分析することが可能です。

◎音声認識

顧客との通話内容を自動でテキスト化します。
また、全応対テキストの中から特定のキーワードを含む通話を検索することもできるため、VOC=顧客の声を体系的に分析することも可能です。

◎品質管理プラットフォーム

オペレーターの応対を、AIが顧客目線で分析し、「丁寧語の使い方」「口ぐせの頻度」「NGワードがないか」などを数値的に評価します。

◎感情解析

通話中の顧客の感情を、「興味」「期待」「怒り」などに分けてパラメータ表示します。

CSATの測定に「transpeech」の解析を併用すれば、より精度の高い顧客ニーズが把握できるでしょう。

また、上記の他にも、応対の正誤を自動で判断する「AI defender」、音声認識した会話テキストを要約する「対話要約」、トークスクリプトの傾向を分析する「セールストーク解析」など多彩な機能を備えています。

トランスコスモスでは、この「transpeech」を音声認識環境の導入から運用までをワンストップで提供しますので、あなたのコンタクトセンターの品質向上と業務効率化を実現することができるでしょう。

くわしいサービス内容については、こちらから資料をご確認ください。

まとめ

いかがでしたか?
「transpeech」とその活用法について、具体的なイメージが掴めたかと思います。

では最後にあらためて、この記事のポイントをおさえておきましょう。

◎アウトバウンドのコンタクトセンターでは、「transpeech」は以下のことに有効

  • トーク内容をテキスト化することで、オペレーター自身がすぐに失敗トークを振り返り、改善できる
  • トーク内容をテキスト化することで、管理者からのフィードバックが明確になる
  • オペレーターが視覚化された自身の感情値を見る事で、話し方に対する意識が向上する
  • セールストーク解析で、成功トークのよい点をトークスクリプトに反映して改善できる

◎「transpeech」を導入したA社は、

  • アポイント獲得率が導入前の2.3倍にアップ
  • オペレーターへの指導も効率化

これを参考に、あなたのコンタクトセンターも課題解決の手段を見つけられるよう願っています。

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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