- コールセンターのデータ分析ってどうやる？
- コールセンターのデータ分析をするメリットは？
- コールセンターのデータ分析で使えるツールって？
とお悩みではありませんか。
コールセンターの運営においてデータ分析を行うことは必須と言っても過言ではありません。
なぜなら、データ分析を行うことで、顧客対応の向上やコストカットに繋げられる可能性があるからです。
本記事では、
- コールセンターの運営の際にデータ分析を行う3つのメリット
- コールセンターのデータ分析に必要なデータ
- コールセンターのデータ分析方法
などについて解説していきますので、ぜひ参考にしてください。
目次
コールセンターを運営する際にデータ分析を行う3つのメリット
コールセンターの運営において、データ分析を行うことはとても重要になります。
なぜなら、データ分析を行っていないと、無駄なコストをかけてしまっていることにも気づけない可能性があるからです。
ですが、データ分析を行えば、以下のような3つのメリットが得られます。
- コールセンターのコストを削減できる
- コールセンターのオペレーターの対応の質を向上できる
- 顧客の声から商品やサービスの品質を改善できる
以上のようなメリットがあることから、データ分析を行った方が良いのです。
それでは、以上のメリットについてそれぞれ詳細に掘り下げていきます。
【メリット1】コールセンターのコストを削減できる
コールセンターの運営コスト削減はデータ分析を行うことで実現できます。
なぜなら、コールセンターの運営状況のデータを分析することで、オペレーターの効率向上や人件費の削減を行えるためです。
コスト削減を実現するためには、以下のようなことを行う必要があります。
- 一回あたりの応対時間を短縮する
- 需要の予測から最適な人員配置を行う
以上のことを行うためにも、データ分析を行って「どこに無駄が生じているのか」を把握しなければなりません。
無駄なコストをデータ分析で把握して削減できれば、より重要な業務にコストを回せるようになるのです。
とはいえ、オペレーターの対応の質とのバランスを取ることも必要ですので、注意しましょう。
【メリット2】コールセンターのオペレーターの対応の質を向上できる
データ分析を行うことで、コールセンターでのオペレーターの対応の質も向上させられます。
なぜなら、通話内容や応対時間、顧客の反応など、さまざまなデータを分析することで顧客対応を改善するためのヒントが得られるからです。
実際に、データ分析を行うことで、以下のように改善できます。
- 顧客の問い合わせに対して素早い対応を行える
- 対応の質の向上による顧客満足度を向上させられる
直感ではなくデータを基にした改善が行えるので、オペレーターの対応の質を大きく向上させられるのです。
また、オペレーターの対応の質は企業のイメージに大きく影響する要因でもあるため、コールセンターのデータ分析で改善する必要があります。
【メリット3】顧客の声から商品やサービスの品質を改善できる
通話の内容などをデータ分析することによって、顧客の声を拾えるメリットもあります。
コールセンターで収集された顧客の声を分析することで、商品の具体的な改善点が見つけられ、商品の品質をさらに上げられる可能性があるのです。
例えば、以下のような情報が得られる可能性があります。
- 顧客が本当に望んでいるサービス案
- 商品に関する具体的な改善点
- 顧客の満足度を下げてしまっている問題
顧客の声から以上のような情報をデータ分析によって得られるため、市場のニーズに対して迅速な対応が行えるのです。
また、顧客の声から商品を改善することで顧客満足度が向上し、長期的な顧客ロイヤルティの確保にも繋がります。
とはいえ、お問い合わせされる顧客の意見が必ず正しいものであるとは限らないため、商品の改善は慎重に行わなければなりません。
以下では、コールセンターのデータ分析で良く知られているデータ分析手法について解説していきます。
コールセンターのデータ分析でよく知られている分析手法3つ
コールセンターのデータ分析では、主に3つの分析手法が用いられています。
以下の手法を理解して活用することで、データ分析をコールセンターの運営効率や顧客満足度の向上に繋げられるのです。
コールセンターのデータ分析でよく知られている3つの分析手法は以下になります。
- KPIをもとにした指標の定量分析
- オペレーターの対応改善のためのトーク分析
- 顧客の声に基づいたVOC分析
3つの中で最も重要なデータ分析は「KPIをもとにした指標の定量分析」です。
そのため、「KPIをもとにした指標の定量分析」が軸となる分析であり、KPIを良くするために他の2つの分析手法を用いるイメージを持ちましょう。
それでは、それぞれ詳しく解説していきます。
【手法1】KPIをもとにした指標の定量分析
コールセンターの運営においては、KPI（重要業績評価指標）の定量分析が1番重要なデータ分析になります。
なぜなら、KPIのような定量的な評価に基づいて分析することで、コールセンターの効率性や生産性を客観的に改善できるからです。
コールセンターの運営において重要なKPIには以下のようなものがあります。
- 平均待機時間：顧客がオペレーターにつながるまでの平均時間
- 平均応対時間：1つの電話を処理するのにかかる平均時間
- 放棄率：顧客がコールを待つ途中で電話を切る確率
- 顧客満足度：顧客がサービスに対してどのくらい満足しているか
以上のような指標を分析することで、コールセンターの現在の問題点を明確にして、改善策を考えられるのです。
定量的なデータは改善の効果を見ることにも役立つため、定期的にKPIを確認することをおすすめします。
【手法2】オペレーターの対応を改善するトーク分析
トーク分析とはオペレーターの対応を分析することであり、コールセンターの顧客対応の品質を高める分析です。
トーク分析で通話内容を分析することで、オペレーターがどれだけしっかりと対応しているかを客観的に分析できます。
実際に、トーク分析では以下のような点が重視されます。
- 顧客の質問に対して迅速かつ正確な回答をしているか
- 顧客の不満を的確に察知し、解決策を提案しているか
- 言葉遣いや話し方が親切かつ丁寧であるか
以上の点を分析することによって、オペレーター1人ひとりのスキル向上を図れます。
トーク分析はKPIを良くするためにトーク内容を分析して改善するための分析であると考えておきましょう。
【手法3】顧客の声を拾って商品の改善を行うVOC分析
VOC（Voice of Customer）分析は、「顧客の声」を拾って商品やサービスの改善に繋げる分析になります。
コールセンターでは会話データなどの顧客の声を分析することで、商品やサービスの改善点を見つけられるのです。
例えば、以下のような方法でVOC分析を行います。
- コールログを収集する
- コールログのテキストデータを分析する
- 課題点を見つけて改善する
以上のようにVOC分析を行うことで、顧客が実際に求めているサービス内容や改善点を把握できます。
また、顧客の声に基づいた改善を行えれば、顧客満足度が高まる可能性があるのです。
VOC分析もトーク分析と同様に、KPIを良くするために顧客の声を拾って商品を改善するための分析であると考えておきましょう。
以下からは、以上のような分析を行うために必要なデータについて解説していきます。
コールセンターの分析のために必要なデータ
コールセンターのデータ分析をするために必要なのは「コールセンターの受電データ」になります。
コールセンターの受電データがなければ、分析するためのデータがない状態なので、分析しようがないのです。
受電データには、例えば以下のようなデータ項目があります。
- 受電者名
- 発着信日時
- 待ち時間
- 応答時間
- お問い合わせ内容 etc.
以上は一部のデータ項目であり、他にもさまざまなデータ項目が受電データにはあるのです。
また、その発着信日時の天気なども、業態によっては呼量(問い合わせの量)が変化することがあるため、天気のデータなども収集することもあります。
受電データがあれば基本的なデータ分析は行えますが、状況に応じて別のデータも収集する可能性があることを押さえておいてください。
コールセンター運営でやるべきデータ分析
この章では、コールセンター運営で行うべき2つのデータ分析について解説していきます。
それぞれのデータ分析で役割が異なっているため、どっちのデータ分析も必ず行う必要があります。
コールセンター運営で行うべきデータ分析は以下の2つです。
- コールセンターのオペレーターの対応の質を上げるためのデータ分析
- コールセンターのコストを削減するためのデータ分析
それぞれ解説していきます。
コールセンターのオペレーターの対応の質を上げるためのデータ分析
1つ目は、コールセンターのオペレーターの対応の質を向上させるためのデータ分析です。
現状のオペレーターの対応の質を正確に把握して改善することで、コールセンターのオペレーターの対応の質を向上させられます。
データ分析を通じて、コールセンターのオペレーターの対応の質を向上させる方法は以下の通りです。
- ①現状のサービスレベルを把握する
- ②問題点を特定して改善策を検討する
- ③定期的にKPIでチェックを行う
それぞれのステップについて、詳しく解説していきます。
①現状のサービスレベルを把握する
まず、コールセンターのオペレーターの対応の質を向上させるにも、現在のコールセンターのオペレーターの対応状況を把握しなければなりません。
現状のサービスレベルを把握できなければ、改善しなければならない問題点も分からないからです。
なので、以下のようなデータを分析してサービスレベルを把握していきます。
- 平均応対時間
- 問い合わせ解決率
以上のようなKPIの指標となる項目のデータを分析することで、コールセンターの現状をしっかり把握できるのです。
コールセンター運営の現状をしっかり把握できれば、どこに問題があるかをピンポイントで見つけられます。
なので、しっかりと現状のサービスレベルをしっかりと把握するようにしましょう。
②問題点を特定して改善策を検討する
データ分析で現状を把握して問題点を明確にしたら、次に改善策を検討していきます。
現状のサービスレベルを把握したことで適切に問題点を理解できているため、より効果的な改善策が見つけられるのです。
例えば、以下のようなことがコールセンター運営の問題点として挙げられます。
- 長い応対時間による顧客の不満
- 解決率の低い特定の問い合わせ
- 低い顧客満足度を示す特定の時間帯
以上のような問題点を①で特定した上で、具体的な改善策を検討していく必要があるのです。
特に、長い応対時間などはコールセンターの効率化にとっても課題となりうるため、早めに対処しなければなりません。
先ほど挙げたコールセンター運営の課題に対する一般的な改善策として以下のようなものがあります。
- お問い合わせに対するマニュアルを強化する
- オペレーターの再教育を行う
- オペレーターの配置計画を変更する
以上のような改善策を1つ1つ検討していくことで、問題点の解決に向けて動き出せるのです。
また、解決すべき問題の大きさによって、優先順位をしっかりと決めておくこともおすすめします。
③定期的にKPIでチェックを行う
改善策を実施した後は、定期的にKPIをチェックし、その効果を評価していきます。
KPIによる評価を行わなければ、せっかく施策を打ち出しても改善されているかどうか分からないためです。
①で用いた以下のようなKPIをチェックするようにしましょう。
- 平均応対時間
- 問い合わせ解決率
以上のようなKPIを定期的にチェックし、必要に応じてさらなる改善策を検討していくことも重要です。
また、すぐに施策の効果が出ないケースもあるため、辛抱強くKPIのチェックを行いましょう。
コールセンターのコストを削減するためのデータ分析
コールセンターの運営コスト削減にも、データ分析が非常に重要です。
コスト削減を実現するためには、まず現状のオペレーターの対応状況を把握する必要があります。
コールセンターのコスト削減のためのデータ分析の流れは以下の通りです。
- ①現状のオペレーターの対応状況を把握する
- ②対応状況が悪いところを特定する
- ③効率的なオペレーター配置を計画する
以上の流れでデータ分析を行うことで、より効果的なコスト削減策を立てられるのです。
それぞれ解説していきます。
①現状のオペレーターの対応状況を把握する
コストを削減するためのデータ分析の場合にも、コールセンターでのオペレーターの対応状況を正確に把握することが重要になります。
オペレーターの対応状況を分析することで問題点を洗い出せ、無駄なコストが発生しているポイントを特定できるからです。
実際に、コールセンターでの対応状況を把握する際には以下のようなデータが必要になります。
- 応対までの時間
- 解決までの時間 etc.
「コールセンターの対応の質を上げるためのデータ分析」の時と同じように、KPIの指標となる項目のデータを収集し分析することで、オペレーターの対応状況が把握できるのです。
そして、対応状況が把握できれば、現在のオペレーターの対応のどの部分に問題があるかが把握できて改善へと繋げられます。
とはいえ、解決までの時間が短くても顧客の満足度が低ければ意味がないので、応対時間が短いから良いと考えないようにしましょう。
②対応状況が悪いところを特定する
オペレーターの対応状況の把握が行えたら、悪い部分を特定するステップに入ります。
データ分析からどの部分に課題があるかを明らかにすることで、具体的な改善策を導き出せるのです。
例えば、オペレーターの対応状況を見ることで、以下のような時間帯を特定できます。
- 応答までの時間が長い時間帯
- 応答までの時間が短すぎる時間帯
以上の課題をしっかりと特定することで、効果的な改善策を考えられるのです。
課題をしっかりと特定できていなければ、改善を行っても失敗してしまうので、正確に課題を把握できるようにしてください。
また、顧客満足度の高いオペレーターと低いオペレーターとの比較を行えば、オペレーターごとに課題を提示することも行えます。
③効率的なオペレーター配置を計画する
対応状況が悪いところを特定できたら、その分析結果をもとにオペレーターの効率的な配置計画を立てます。
オペレーターの教育なども有効ですが、オペレーターの配置を最適化することで、無駄な人件費のカットを検討できるのです。
効率的なオペレーター配置には以下のようなポイントを意識しましょう。
- 無駄に人員を配置している時間帯には人員を減らす
- 高い対応能力を持つオペレーターを忙しい時間帯に配置する
以上のことを考慮した配置計画を立てることで、コールセンターの運営をより効率的に行えるようになります。
例えば、暇な時間（オペレーターを過剰に配置している時間）の人員を削減することで、コスト削減に繋げられるのです。
また、忙しい時間帯に高い対応能力を持つオペレーターを配置することで、顧客の待ち時間が減り顧客満足度の向上にも繋がります。
「コールセンターの最適な人員配置を組みたい…」とお悩みの方は『コールセンターの最適な人員配置は？予算内で成果を出すための方法3選』の記事をご参照ください。
今回紹介した中には比較的難しい分析もあるため、自社で行えない場合は外部委託を行うことをおすすめします。
コールセンターの分析に使えるおすすめの3つのツール
外部委託を行う以外にも、適切な分析ツールを導入することでコールセンターのデータ分析を行えます。
コールセンターの分析におすすめの3つのツールは以下の通りです。
- CRMツール
- コールセンターシステム
- エクセル
以上の3つはあくまで自社で分析を行う場合のおすすめツールになります。
しかし、実際に自社で分析を行うのは難しいことも多いため、外部にデータ分析を委託することも検討しましょう。
それでは、それぞれのツールの特徴やメリットを詳しく見ていきます。
CRMツール
CRMツールとは、顧客情報の管理と分析を効率化するために使われる重要なツールです。
CRMツールを用いることで、顧客とのコミュニケーション履歴や傾向を詳細に分析でき、より良い顧客サービスの提供を行えます。
コールセンター向けのCRMツールは基本的に以下のような機能が備わっていることが多いです。
- 顧客の情報管理機能
- お問い合わせ管理機能
- 検索機能 etc.
顧客の情報管理機能があることから、コールセンターのデータ分析に活用できるのです。
また、CRMツールの以上の機能を活用することで、以下のような点でメリットがあります。
- 顧客対応の履歴から分析を行える
- お問い合わせの情報を保持できる
- 何か分からないことがあるときに検索できる
顧客それぞれについての対応履歴を残せるものもあるため、データを貯められます。
分析機能があるものも増えてきているため、分析ツールとして活用できるのです。
また、コールセンターにCRMツールを活用するのであれば、CTIとの連携も必要になります。
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営に特化したシステムで、CRMツールなども含んだシステムになります。
通話記録、応対時間、顧客からの問い合わせ内容などを自動的に記録し、分析までをカバーしていることから、分析ツールとしておすすめです。
コールセンターシステムを使用することで、以下のようなメリットがあります。
- 通話の効率化と品質向上
- 問い合わせ内容の分析によるサービス改善
顧客からのフィードバックを直接的に分析できるので、サービスの質を向上させるための重要な情報を発見できるのです。
また、他にもコールセンターの運営に必要な機能が揃っているので、早めの導入をおすすめします。
エクセル
エクセルでもコールセンターのデータ分析は行えます。
低コストで分析を行え、分析のカスタマイズ性も高いため、費用を抑えたい場合におすすめです。
エクセルでデータ分析を行うことのメリットをまとめると、以下のようになります。
- 低コストで手軽に利用できる
- 複雑なデータも自由に加工・分析可能
- レポート作成やプレゼンテーションに便利
特に小規模なコールセンターや初期段階での分析では、エクセルで分析を行うと低コストで分析を行えるでしょう。
ただし、エクセルは高度な分析を行う場合には限界があるため、データ量が増えると他のツールとの併用が必要になります。
今回紹介したツールでは高度な分析を行えないことから、より高度な分析を行いたい場合は、外部にデータ分析を委託するのがおすすめです。
【補足】かっこのデータサイエンスでコールセンター分析を行う
「かっこのデータサイエンス」でも、コールセンターのデータ分析を行えます。
かっこのデータサイエンスは、コールセンター運営の呼量予測や、その呼量に基づいた人員配置の最適化を行った実績があり、無駄な人件費のカットに貢献できます。
実際に、以下のようなデータを収集し、分析を行いました。
- コールに関してのトランザクションデータ（いつ誰から電話が来て、誰が電話を取って何分話したか）
- 曜日（業態の関係上）
- 天気（業態の関係上）
以上のようなデータから呼量(問い合わせの量)をかっこでは予測しました。
その結果、特定の時間帯の呼量が少ないと予測できれば余分に配置していた人員を削減でき、規模にもよりますが数千万円の人件費カットに繋がります。
さらに、かっこのデータサイエンスでは「数理最適化」を用いて、最適なシフト表を作るシステムの提供まで行いました。
現在「かっこのデータサイエンス」では、サンプルデータを確認した上で、どんな分析ができるかの提案まで無料です！（※本格的な分析は有料です）
コールセンター運営でお困りの場合は、お気軽に「かっこのデータサイエンス」までお問い合わせください。
コールセンターのデータ分析で気をつけるべき3つの注意点
コールセンターのデータ分析を行うにも、いくつか注意しておくべき点があります。
以下の注意点を意識していないと、分析しても逆効果になってしまうことがあるので、必ず意識するようにしましょう。
コールセンターのデータ分析で特に注意すべき3つの点は以下の通りです。
- データの取り扱いに気をつける
- 応対時間の短縮ばかりに気を取られないようにする
- KPIを定期的にチェックしておく
それぞれの点について、詳しく解説していきます。
データの取り扱いに気をつける
コールセンターではさまざまなデータが得られますが、データを適切に取り扱わなければ意味がありません。
データの取り扱いと言っても、さまざまなことを考える必要があるため、注意しましょう。
例えば、以下のようなことに気をつける必要があります。
- データの事前処理を行う
- データの漏洩に気をつける
まず、コールセンターにあるデータはそのままでは扱えないため、分析しやすいよう事前に処理する必要があります。
また、データ漏洩は企業の信頼を大きく損なう可能性があるので、特に気をつけなくてはなりません。
データの漏洩を防ぐためには、以下のような対策が挙げられます。
- 情報管理の徹底
- セキュリティシステムの導入と定期的な更新
- 従業員へのセキュリティ教育の実施
以上の対策を実施することで、データ漏洩のリスクをできるだけ軽減できます。
また、万が一の事態に備えて、対応策を事前に準備しておくことも大切です。
応対時間の短縮ばかりに気を取られないようにする
応対時間を短縮することはコールセンターの効率化には重要ですが、対応の質の低下に繋がることもあるので注意が必要です。
顧客の満足度を保つためには対応の質も重要なので、応対時間を短縮したことで満足度が下がる事態は避けなくてはなりません。
なので、以下のような点を意識して、コールセンターの効率化を図るようにしましょう。
- 顧客の問い合わせに対する的確な回答
- 顧客とのコミュニケーションの質を重視
- 定期的にKPIをチェック
以上の点を意識することで、顧客満足度を維持したうえで、継続的なコールセンターの効率化を行えます。
オペレーターに対しても、以上の点を意識するよう教育しておくことも重要です。
KPIを定期的にチェックしておく
KPI（重要業績評価指標）を定期的にチェックし、目標に対する進捗を確認することは、効果的なデータ分析には欠かせません。
新たな施策を打ち出してもKPIを定期的にチェックしていないと、どれだけの効果があったのかを定量的に評価できないためです。
具体的には、以下のような手順でKPIをチェックしていくのがよいでしょう。
- 定期的なKPIのレビューと分析
- 目標達成に向けた戦略の見直し
- 改善策の実施と効果のモニタリング
以上の手順でチェックを行うことで、コールセンターのパフォーマンスを持続的に向上させられるのです。
データ分析を行う際は、以上の注意点を忘れないようにしましょう。
まとめ
コールセンターの運営におけるデータ分析について今回は解説してきました。
コールセンターの分析を行うことで、以下のようなメリットがあります。
- コールセンターのコストを削減できる
- コールセンターの顧客対応の品質を向上できる
- 顧客の声から商品やサービスの品質を改善できる
以上のメリットがあるため、コールセンターの運営においてデータ分析は重要なのです。
コールセンターのデータ分析でよく知られている分析手法には以下のものがあります。
- KPIをもとにした指標の定量分析
- オペレーターの対応改善のためのトーク分析
- 顧客の声に基づいたVOC分析
また、コールセンターのデータ分析を達成したい目的ごとに分けると以下のようになります。
- コールセンターのオペレーターの対応の質を上げるためのデータ分析
- コールセンターのコストを削減するためのデータ分析
以上のポイントを押さえ、コールセンターの運営でデータ分析を行ってみましょう。
もし、「コールセンターの分析ツールを入れているけどうまく活用できていない…」「データはあるけど、何からしたらいいか分からない…」とお悩みであれば『かっこのデータサイエンス』にご相談ください。
今なら無料で、サンプルデータを確認した上で、どんな分析ができるかの提案まで行っております！
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