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2021.07.05更新

コールセンターのデータ分析と活用方法|システム導入で営業効率化ができる理由を解説!

コールセンターでは、膨大なデータが発生します。データは主に顧客のものと、オペレーターのものに分けられ、よりよい営業活動やコールセンターの運用のために活用されます。

活用する際にはそれぞれのデータを分析する必要がありますが、どのような項目を分析すればよいのでしょうか。
ここでは、コールセンターで蓄積されるデータ分析の目的や、分析手法などについてご説明します。

コールセンターの役割

コールセンターは、顧客からの購入から到着までの様々な問い合わせに対応する役割があります。購入前の相談から到着後の商品に関する問い合わせなど、それらに回答していくことで顧客の不安や問題を解消し、商品の購入に繋げることが大きな役割となります。

近年では、コールセンターのあり方が変わりつつあります。例えば、拠点を複数に分散して万が一の場合に備えるマルチサイト化や、在宅勤務の導入によるクラウド化などが挙げられます。また、顧客はコールセンターに対して、より迅速で的確な対応を求める傾向が高まっています。そのため、コールセンターでは、応対の内容や質を向上し、顧客体験価値を高めることが重視されているのです。

コールセンターのデータ分析が大切な理由


【コールセンターのデータ分析の重要性】

  • 顧客のニーズを把握する
  • 顧客の属性や傾向を知る
  • 製品やサービスの向上
  • オペレーターの質の向上
  • オペレーターを適切に評価できる
  • 作業の効率化

コールセンターでは、電話の受電・架電の応対が終わればそこで終了ではありません。それらで得た顧客データの分析も大変重要です。なぜなら、顧客からの問い合わせの中には、ニーズや商品に対する気付きといった様々なデータが隠されており、これらを正しく分析することがビジネスへの発展へとつながるためです。これらのデータは企業にとってまさに宝の山といえるでしょう。

また、コールセンター業務を担当するオペレーターのデータ分析を行うことは、コールセンター自体のサービス向上に繋がります。作業が滞っている、成果が出ていない場合は、早急に業務改善をしなければなりません。さらにオペレーターの質は、最近は重要といわれている顧客体験価値に直結する可能性があります。オペレーターの応対データを分析することで、コールセンター業務の効率化とオペレーターの質の向上に役立てられます。

顧客のニーズ把握する

コールセンターは、顧客のニーズ把握しやすい業務です。寄せられる問い合わせ内容はさまざまですが、深く分析していくと、顧客が何を欲しているのかという真意が見えてくることがあります。

例えば単にサービスの料金を尋ねる問い合わせだったとしても、顧客がとってそのサービスか最適かどうかはわかりません。顧客は他のサービスを知らない可能性もあるためです。このように、顧客が具体的な何かを求める場合は「ウォンツ(手段)」であることが多いのです。手段を求める場合はそこに「ニーズ(目的)」があるので、コールセンターはその背景にある目的を探る必要があるのです。

それらの問い合わせを分類していくことで、どのような問い合わせが多いかが把握でき、そのデータから顧客のニーズが見えてきます。顧客のニーズを知ることで、企業が販売している商品やサービス、営業方法などの改善や、新しいビジネスのヒントにつながる可能性があるのです。

顧客の属性や傾向を知る

顧客データを分析することで、顧客の属性や傾向を把握できるようになります。コールセンターでは問い合わせしてきた方の氏名、年齢、住所、性別、家族構成、購買履歴などの個人情報に加えて、通話日時、通話時間、通話内容といった情報を記録し保持しています。

これらのデータから、利用者の性別や年代によって、どのような内容の問い合わせがあるか、どのような商品と合わせて購入しているか、どのようなアクセスポイントを経て購買に至ったか、などの切り口で分析することができます。分析結果は、新たな見込み顧客の開拓や新商品の開発、広告やイベントなど、営業活動やマーケティング活動に活かせるのです。

商品やサービスの向上

コールセンターのデータ分析は、商品やサービスの向上にも役立ちます。多くのコールセンターでは、通話内容を記録しています。記録された内容を、問い合わせや相談、あるいはクレームなどに大きく分類し、さらにそれぞれの分類の中でも通話内容をグループに分けて分析することが可能です。

特に商品に対するクレームは、顧客が改善を希望していることがほとんどです。そのため、クレームを深く分析することは、企業が気づかなかった問題点の発見につながる可能性が高いのです。この問題点を解決できれば、商品やサービスの質の向上につながります。

このように、顧客データの分析は、顧客のニーズを反映させたサービスや商品の改善・開発・提供に大いに役立ちます。これらは顧客満足度を向上させるため、企業イメージの向上、ひいては企業のビジネスを発展に繋がっていくでしょう。

オペレーターの質の向上

データ分析は、オペレーターの質の向上のためにも欠かせません。コールセンターでは、顧客とオペレーターの通話を録音しているケースが多くあります。顧客からの問い合わせに対してオペレーターの回答内容や、オペレーター言葉や態度などを後で確認することが目的のひとつです。

例えば、新人オペレーターの通話をベテランオペレーターが聞いて指導を行うことができ、スキルの平準化を進める際に役立ちます。また、顧客との衝突があった場合にどの対応が良くなかったか、といった振り返りが可能となります。

オペレーターの質が向上すると、顧客が問い合わせをしたときに安心して通話することができ、顧客満足度も向上しやすくなります。それに伴って企業に対する信頼性が向上すれば、新たな市場や顧客の獲得などにもつながる可能性が高まります。

オペレーターを適切に評価できる

オペレーターと顧客の通話記録を分析することで、オペレーターの評価にも活用されます。上司やベテランオペレーターが、各オペレーターを評価する際は、言葉遣いや態度といった基本的な点や、商品の知識や勤務状況といった情報も含めて分析します。オペレーターの通話記録が多いほど、そのオペレーターを適切に評価することができるでしょう。

適切な評価が受けられると、オペレーターのモチベーションアップにもつながります。オペレーターの離職を防止する効果も期待できるのです。

作業の効率化

コールセンターのデータ分析によって作業の課題が発見しやすくなるため、業務の効率化に役立ちます。オペレーターの応対数や応対時間、成約数などのデータ分析を行うことで、無理や無駄を突き止めることができます。

特定のオペレーターへ集中している傾向があれば、オペレーターへの割り振り方法を変更する必要があるでしょう。一人の顧客に長い時間がかかっているのであれば、自動音声対応などで応対時間を減らせる可能性もあります。このように、データ分析によって効率化できることはないかを精査することができるのです。また作業の効率化はオペレーターの負担を軽減させることになりますので、オペレーターの質の向上や離職の歯止めにもなるでしょう。

コールセンターのデータの分析方法

コールセンターでのデータの分析方法には、以下のものが挙げられます。

  • KPI分析
  • VOC分析
  • オペレーターと顧客の会話分析

KPIやVOCはコールセンターに限らず、一般的な分析手法の1つです。これらをうまく活用して、コールセンターのデータを数値化することで、誰が見てもコールセンターの状況が一目で分かるようになります。また、オペレーターと顧客の会話を分析することで、商品やサービスの質を数値化できます。それぞれの分析方法については以下で説明します。

KPI分析

KPIとは、Key Performance Indicatorsの略で、目標に対する達成度合いを示す指標のことです。

コールセンターでは、インバウンド、アウトバウンドによって数値化し分析する項目は異なります。例えば、一般的なコールセンターではインバウンドが主業務となることが多く、インバウンドの場合は以下の項目を数値化し、高い品質やサービスを顧客に提供できているかを分析します。

コールセンターで分析するKPIの例としては、以下のものが挙げられます。

【アウトバウンドのKPI】

  • 架電数
  • 通話数
  • 応対時間
  • 平均通話時間
  • 稼働率(勤務時間のうち応対業務が占める割合)

【インバウンドのKPI】

  • オペレーターの応対品質
  • 作業の効率性
  • 顧客満足度
  • マネジメント

KPIを出すだけでは意味をなさず、分析して出したその値を比較することが重要です。業務の改善点や改善度合いを可視化し、全員が同じ目標に向けて進んでいく指標とするためです。

このようなKPI分析をしなかった場合は、目標が明確になっていないために、どのように改善を進めていったら良いか分からない、どこまで改善できているか現状が把握できているか分からない、といった状況になるため、全員が向かうべき目標が分からないためストレスを溜め込む状況にもなり得ます。

KPI設定について知りたい方は以下を参照ください。
コールセンターにおけるKPI(インバウンド・アウトバウンド)一覧|KPI設定のポイントを解説

VOC分析

VOCとは、Voice of Customerの略で、商品やサービスに対する意見・要望といった顧客から寄せられる声を基にサービスの品質を向上させることです。まさに「お客様の声」を意味します。

コールセンターでVOC分析をする場合、多くは「顧客満足度」をKPIに設定することが多く見られます。VOCで顧客の声を文書データに変換し、商品やサービスに対して改善すべき点を探ります。顧客の声を聞いた商品やサービスの開発・改善を行たことで、その企業に対する信頼にも繋がり、顧客満足度の向上に繋がるでしょう。データ化しておくことで、改善点が見つかった場合に、営業や商品開発、マーケティングなどの関連部署やオペレーター全員へ共有しやすくします。

このようなVOC分析を行わなかった場合、商品やサービスの改善が顧客のニーズにそぐわなくなっていき、改善がなされないまま陳腐化してしまう、といったことが起こってしまいますので、この点からもVOC分析は重要な分析の1つといえまるのです。

オペレーターと顧客の会話分析

オペレーターと顧客の会話を分析することで、正しい対応ができているか、適切な流れで説明ができているか、といったコールセンターのサービス品質の現状が分かります。

この会話分析で特に重要視されるのは、「会話の流れ」と「回答の明瞭さ」です。コールセンターは顧客からの問い合わせを受けることを主業務としているため、その対応内容や回答が分かりやすいことは大変重要なポイントとなるのです。オペレーター顧客の会話の流れが適切ということは、顧客が会話で感じるストレスも少なくなり、顧客満足度の向上にも繋がります。

このようなオペレーターと顧客の会話分析をしなかった場合、いつまで経ってもオペレーターの対応品質は向上せず、商品やサービスの売り上げ減少へと発展してしまうなどといったことにもなりかねません。

データ分析をする時のポイント

一言にデータ分析を行う、といってもポイントを押さえ分析しないと、正しい分析結果とならない場合があります。データ分析を行う場合に重要なポイントを抑えておきましょう。

データの正確さ

データを分析する場合において、その分析の元となるデータが正確であるかいうことは重要なポイントです。不正確なデータでいくら分析したところで正しい結果は得られません。正確なデータを得るためには、ツールを使って自動でデータを収集することがよいでしょう。今は各企業が様々な自動計測ツールや計測サービスを出していますので、それらをうまく活用し、より正確なデータを収集することがデータ分析にとって重要です。

データの可視化

収集したデータを可視化することは、データの分析において大事なポイントの1つです。集められた大量のデータを可視化することは、分析結果を共有できるようにすることも繋がり、目標を確認する上でも有効です。データを可視化するには、一般的なアプリケーション、またはコールセンター専門のツールを使うとよいでしょう。一般的なアプリケーションを使う場合は、コストを低く抑えられますが、その分ほぼ一から作成することになりますので、時間と手間がかかります。コールセンター専門のツールを使う場合は、一から仕組みを構築せずに最適なデータ分析をすることができます。コストは一般的なアプリケーションを使う場合と比べて高くなる場合がありますので、導入・運用コストを確認しておきましょう。

適当な計測期間

データ分析に必要なデータにおいては、その計測時間も重要です。短い計測期間では、大きなデータの変動があったときに、それが一過性のものなのか、その期間のデータの傾向として現れているものなのかが判断できないからです。このことより、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できるようになります。データ収集の期間は最低でも3ヶ月や必要で、それ以下では正確な分析はできないでしょう。

データのばらつきに着目

データを分析する上で大事なことの1つとして、データのばらつきに着目することがあげられます。通常データを分析する場合には、1つの指標として、率を計算して可視化することで判別を行います。しかしそれだけでは、データを平均した値だけが判別基準となってしまうので、そこにデータの最高点数や最低点数のばらつきも加味して分析しましょう。

総合的な判断

データ分析を基にコールセンターの評価を判断する場合、1つの指標だけでなく、複数の指標で総合的な判断をする必要があります。少ない指標だけでは、物事の特定の面だけしか見えず、偏った判断をしてしまう恐れがあるためです。より多くの面を判断材料とすることで、判断の偏りを防げるでしょう。

コールセンターのデータ分析ツール

コールセンターデータ分析は項目が多くて複雑化しやすいため、分析ツールを活用するのがおすすめです。一般的なアプリケーションを使用してデータ分析を行う仕組みを構築する方法もありますが、分析に特化したツールを使うと効率的に進められるでしょう。

データ分析ツール できること
Excel Excelは一般的なアプリで、自由に自分が行いたい分析を行う仕組みを構築できます。既に分析方法などが決められた専用ツールと違い、一から自分の思うように仕組みを構築でき、カスタマイズも自在です。
KPI分析ツール KPI分析ツールは主にインバウンド型のコールセンターの分析に役立つツールで、顧客からの入電時間や対応時間といった必要な情報を自動収集し、分析を行います。コールセンターに特化しているため、コールセンター運用に必要な分析の仕組みが短期間で構築できます。
VOC分析ツール VOC分析ツールは、コールセンター業務を行う中で顧客からもらった相談や意見などを分析して、商品やサービスの向上に役立たせるツールです。既にVOCを分析するための機能が備わっているため、導入から運用まで短期間で行うことが可能です。
CRM CRMは顧客管理を中心としたツールで、顧客情報とコールセンターを連携させることで、多様なデータ分析を可能とし、コールセンターの安定した運用に一役買ってくれるツールです。
コールセンターシステム コールセンターシステムは、コールセンターの運用に特化したツールで、受電・架電の管理や、それらの情報管理し分析をサポートします。
テキストマイニングツール テキストマイニングツールは、大量のテキストデータを分析するツールです。最近では問い合わせや相談をチャットで行うケースも増えてきており、それらのチャットやメールなどで収集したテキストデータを分析することで、企業の様々な課題点などを浮き彫りにします。

データ分析ツールを導入することで、コールセンター運用に必要な指標などの分析結果が容易に作成できます。多様な指標で多くの面から分析を行うことで、そのコールセンターの長所・短所が分かり、より効率の良い運用ができることがメリットです。

その反面、ツールを導入するには費用がかかり、有効な分析結果を得るためにはある程度の期間のデータを収集する必要があります。そのため導入して短期間で効果を発揮できる訳でないことがデメリットとしてあります。データが蓄積されるほど精密な分析が可能となるため、これらのツールを導入する際は、長期的な運用を想定して計画することが大切です。

CRMについてくわしくしりたい方は以下のリンクを参照ください。
コールセンターシステムCRMとは?|導入メリットや選び方を紹介

コールセンターシステムの選び方をしりたい人は以下のリンクを参照ください
コールセンターシステムの選び方と比較ポイント!おすすめも紹介

コールシステム「List Navigator.」を導入するメリット

コールセンターで使われるシステムの1つに、「List Navigator.」があります。このシステムは顧客リストの管理や架電の管理など、特にアウトバウンド型のコールセンターにとって便利な機能が多く備えられています。

「List Navigator」では、リスト管理や架電管理といった管理機能でオペレーターをサポートできます。お客様の在宅傾向といった情報についても保持しているため、効率の良い営業活動ができます。さらにオペレーターのデータを収集でき、で、「List Navigator.」でさまざまな分析が行えます。

「List Navigator.」を導入することで得られるメリットには、大きく分けて以下のものが挙げられます。

【List Navigatorを導入するメリット】

  • 一覧分析で効率的な戦略を練る
  • 架電時間分析で架電効率を視覚化
  • アポインター分析でオペレーターを適正に評価
  • 録音機能により会話の分析ができる

これらのメリットについて、以下でそれぞれ詳しく紹介いたします。

一覧分析で効率的な戦略を練る

一覧分析では、受注件数やコール数といった一般的な指標だけでなく、有効コール率などのコールセンターの運用にとって大事な指標を網羅しています。これらを分析することで、現在のコールセンターの運用が適切なのかを知ることができます。

さらに指標は作業の無駄などの洗い出しを行う際にも使えるので、より効率的に架電による営業活用を行うための戦略を立てる際にも役立つでしょう。

架電時間分析で架電効率を可視化

架電時間分析では、各担当者や全体別の発信時間や通話時間を時間ごとにツールが自動収集・自動集計します。結果を棒グラフで表示させることもでき、現在の架電効率の推移やオペレーターごとのばらつきなどが一目で分かります。

架電時間分析の結果をKPIの設定に活用すれば、今後の目標の共有やクリアすべき課題を可視化しやすくなります。

アポインター分析でオペレーターを適正に評価

各アポインターの架電数や架電時間、それに対する有効受注率などを順位別に分析することができます。アポインターの架電効率の指標となるため、オペレーターを適性に評価する際の基準となります。

適正な評価を得られるようになると、アポインターのモチベーションアップにもつながるでしょう。

録音機能により会話の分析ができる

録音機能によって、アポインターの会話や顧客への営業時の会話の流れなどを確認し、分析することが可能になります。

言葉遣いなどの基本的な応対や、会話の流れや商品やサービスの説明内容など、トークの進め方なども確認できるため、そのオペレーターに必要なスキルや顧客ニーズの分析などに活用できます。

まとめ

コールセンターでは、蓄積されていくデータの分析が大変重要です。データ分析をしっかり行うことで、顧客だけでなくオペレーターやアポインターにとっても満足のいくコールセンターの運営につながるためです。

アウトバウンド型コールセンターシステム「List Navigator.」では、データ分析以外にも架電リストの管理やアポインターのアプローチのタイミングといった機能も充実しています。インバウンド型のコールセンターでは、「OSORA」を活用するとよいでしょう。コールセンターシステムの導入をご検討の方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。