コールセンター分析とは？KPI・VOC・問い合わせログの改善方法
コールセンターの分析ポイントは？しっかと分析をして業務効率と顧客満足度の向上を進めよう！
コールセンターの分析は、業務効率や顧客満足度を向上させるために不可欠です。
効果的な分析を行うことで、問題点の特定や改善策の実施が可能となり、ビジネスの成功に直結します。
本記事では、コールセンター分析の重要性、主要な指標（KPI）、分析手法、使用するツール、そしてベストプラクティスについて詳しく解説します。
1. コールセンター分析の重要性
コールセンターは顧客との直接的な接点であり、その運営効率やサービス品質が企業の評価に大きく影響します。
分析を通じて以下の点を改善することが可能です。
分析を通じて改善するポイント
分析を施策に落とすなら、分析結果を業務改善に活かす方法も確認しておきましょう。
| 目標 | 達成方法 |
|---|---|
| 業務効率の向上 | 無駄なプロセスを削減し、リソースを最適化。 |
| 顧客満足度の向上 | 顧客のニーズに迅速かつ的確に対応。 |
| コスト削減 | 効率的な運営により運営コストを削減。 |
| エージェントのパフォーマンス向上 | エージェントの強みと弱みを把握し、適切なトレーニングを実施。 |
2. コールセンター分析の主要な指標（KPI）
コールセンターのパフォーマンスを評価するためには、以下の主要な指標（KPI）を追跡・分析することが重要です。
分析する上の重要なKPI
一次解決率をKPIとして見る場合は、分析で見るFCRも参考になります。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 応答時間（Average Speed of Answer, ASA） | 顧客が電話をかけてからオペレーターが応答するまでの平均時間。短いほど顧客満足度が高まります。 |
| 通話時間（Average Handle Time, AHT） | 一件の通話に要する平均時間。効率的な対応が求められますが、質を犠牲にしないバランスが重要です。 |
| 解決率（First Call Resolution, FCR） | 初回の通話で顧客の問題を解決できた割合。高い解決率は顧客満足度の向上につながります。 |
| 顧客満足度（Customer Satisfaction, CSAT） | 顧客がサービスに対してどれだけ満足しているかを測る指標。アンケートやフィードバックを通じて評価されます。 |
| エージェントの生産性 | エージェントが処理する通話の数や対応品質を評価する指標。効率的なトレーニングとサポートが必要です。 |
| 離脱率（Abandonment Rate） | 顧客がオペレーターに繋がる前に通話を切った割合。高い離脱率は顧客の不満を示します。 |
| 通話後フォローアップ率 | 通話後にフォローアップが必要なケースの割合。適切なフォローアップは問題の再発防止に役立ちます。 |
3. コールセンターの分析手法
コールセンターのデータを効果的に分析するための手法を紹介します。
データ収集
| ツール | 用途 |
|---|---|
| 通話録音 | 通話内容を録音し、品質管理やトレーニングに活用。 |
| CRMシステム | 顧客情報や通話履歴を一元管理。 |
| アンケート調査 | CSATやNPS（Net Promoter Score）を測定するための顧客アンケート。 |
データ分析
| 分析方法 | 目的 |
|---|---|
| 定量分析 | KPIを数値で分析し、トレンドやパターンを把握。 |
| 定性分析 | 通話内容や顧客のフィードバックをテキストマイニングや感情分析で解析。 |
| パフォーマンス分析 | エージェントごとのパフォーマンスを比較し、ベストプラクティスを導入。 |
レポート作成
| ツール | 用途 |
|---|---|
| ダッシュボード | リアルタイムでKPIを可視化し、即時対応を可能に。 |
| 定期レポート | 週次や月次でパフォーマンスを総括し、改善点を特定。 |
4. コールセンターの分析ツール
効果的なコールセンター分析には、適切なツールの導入が不可欠です。
分析ツール
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| CRMシステム | 顧客情報の管理や通話履歴の追跡を行う。SalesforceやZendeskなどが代表的。 |
| ビジネスインテリジェンス（BI）ツール | データの可視化や高度な分析を行う。TableauやPower BIが広く利用されています。 |
| 通話録音・分析ツール | 通話を録音し、内容を分析する。NICEやVerintなどが提供するソリューションがあります。 |
| 感情分析ツール | 顧客の感情を解析し、サービス改善に役立てる。IBM WatsonやGoogle Cloud Natural Languageなどが利用可能。 |
5. コールセンター分析のベストプラクティス
コールセンター分析を効果的に行うためのベストプラクティスを紹介します。
継続的なモニタリング
KPIを定期的にモニタリングし、トレンドを把握し異常値や急激な変動に迅速に対応。
データの一貫性と品質管理
応対品質の管理に分析を使うなら、品質管理に使う分析も役立ちます。
データ収集プロセスを標準化し、一貫性を確保しデータの正確性を保つための品質管理を徹底。
エージェントのフィードバック活用
分析結果をエージェントと共有し、改善点をフィードバックしトレーニングプログラムに分析結果を反映。
テクノロジーの活用
AIや自動化ツールを活用して、データ分析の効率化を図りリアルタイムデータの活用で、即時対応を実現。
顧客中心のアプローチ
顧客の視点に立ったサービス改善を目指し顧客フィードバックを積極的に取り入れ、サービスの質を向上。
コールセンター分析の成功には、適切な指標の設定、効果的な分析手法の採用、適切なツールの活用、そして継続的な改善が不可欠です。 顧客視点で改善を進めるなら、問い合わせデータを使ったCX改善も確認しておきましょう。
これらを実践することで、業務効率の向上や顧客満足度の向上を実現し、企業の競争力を強化することができます。
コールセンターの分析を丁寧にすることで他社との優位性を築くことができるでしょう。
分析結果を改善施策へ落とし込む流れ
コールセンター分析は、KPIや通話ログを眺めるだけでなく、改善テーマ、担当部署、実施日、効果測定まで決めて初めて運営改善につながります。
KPI、VOC、問い合わせ分類を分けて見る
分析対象は、応答率やAHTのようなKPI、顧客の声であるVOC、通話録音やチャットログ、問い合わせ分類に分けると整理しやすくなります。
数値の変化だけでは原因が見えない場合は、VOC分析で顧客の声を整理するや通話ログを合わせて確認し、顧客がどこで困っているのかを把握します。
応答率が悪いときは応答率の原因と改善策を確認する、保留が長いときは保留時間を短縮する運用を確認するのように、分析結果を具体的な改善テーマへつなげます。
改善テーマを社内外の運用へつなげる
問い合わせ分析で同じ質問が多いと分かった場合は、FAQや商品ページの改善だけでなく、外部委託やBPOの範囲を見直す材料になります。
顧客体験そのものを改善したい場合はCX改善へ問い合わせデータをつなげるへ、窓口業務の委託を検討する場合はカスタマーサポート外注の委託範囲を確認するやBPOサービス比較で委託範囲を確認するへ接続して考えると、分析が施策に変わりやすくなります。
分析結果を会議で共有するときは、問題点だけでなく、影響範囲、優先順位、次に直す担当部署、確認する指標までセットで出すと動きやすくなります。
| 分析対象 | 見るデータ | 改善につなげる先 |
|---|---|---|
| KPI | 応答率、AHT、FCR、保留時間 | シフト、教育、ナレッジ改善 |
| VOC | 顧客の声、アンケート、通話内容 | CX改善、商品改善 |
| 問い合わせ分類 | 理由別件数、チャネル別件数 | FAQ、外注範囲、BPO設計 |
| 録音・ログ | 応対内容、説明ミス、確認漏れ | 品質管理、個人情報管理 |
