コールセンターにおいて、データ分析を行うことは顧客満足度の向上や業務改善のために欠かせないプロセスです。

しかし、コールセンターには多くのデータが収集されるため、目的や手法を明確にしなければデータを有効活用できません。

そこで今回は、コールセンターでデータ分析を行う目的やデータ分析の方法を紹介します。

データ分析におすすめのツールや、データ分析を行う際のポイント・注意点も解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。

コールセンターでデータ分析を行う目的

はじめに、コールセンターでデータ分析を行う目的を把握しましょう。

目的を明確にすることで、どのようなデータを収集し分析すればよいかがわかります。

効率よくデータ分析を行うためにも、チェックしておいてください。

顧客ニーズの把握

コールセンターにおけるデータ分析は、顧客ニーズを把握する目的があります。

コールセンターへ寄せられる問い合わせを分析することで、どのような内容の問い合わせが多いかが見えてきます。

問い合わせが多い内容＝顧客が求めることであるため、問い合わせを分析することで顧客のニーズの理解につながるでしょう。

顧客ニーズを把握することで、商品・サービスの改善や販売戦略の見直しに役立ち、新たなビジネスチャンスの獲得も期待できます。

商品・サービスの品質向上

コールセンターのデータ分析は、商品・サービスの品質向上のために行う目的もあります。

コールセンターには、問い合わせだけでなくクレームも多く寄せられます。

クレームは顧客が改善を要望していることでもあり、クレームを分析することで、企業がこれまで気づかなかった商品・サービスの問題点の発見につながる可能性もあります。

問題点を解決すれば、商品・サービスの品質向上にもつながるでしょう。

顧客のリアルな声を参考にすることで、市場のニーズに合わせた対応が可能になり、売上アップも見込めます。

また、顧客の声をもとに商品・サービスの改善を行うことで顧客からの信頼も得られ、顧客ロイヤルティの向上にもつながります。

オペレーターの応対品質の向上

コールセンターでデータ分析を行う目的の1つに、オペレーターの応対品質を向上させることもあります。

コールセンターでは、通話を録音していることが多く、オペレーターの言葉遣いや声のトーン、話す速さや質問への回答内容などをあとから確認することが可能です。

そのため、録音した音声をもとにオペレーターの対応をチェックして指導に役立てることができ、オペレーターの応対品質を向上させられます。

オペレーターの対応の質を高めることは顧客満足度の向上にもつながり、企業のイメージアップや新規顧客の獲得も期待できます。

コールセンターにおけるデータ分析の方法

次に、コールセンターでのデータ分析の方法を紹介します。

コールセンターでは、主にKPI分析・VOC分析・オペレーターと顧客のトーク分析の3つの方法が採用されています。

それぞれの方法について、詳しく解説します。

KPI分析

KPIとは、「Key Performance Indicators」の略で、日本語では「重要業績評価指標」と訳されます。

目標に対する達成度合いを示す指標のことで、組織や成果の管理をしやすくするために役立てられます。

コールセンターでは、主に以下のようなKPIが利用されています。

・応答率：顧客からの問い合わせにオペレーターが対応できた割合
・放棄率：顧客がコール途中で電話を切る確率
・平均応答速度：かかってきた電話に応答するまでにかかった平均時間
・平均処理時間：オペレーターが顧客一人あたりを最後まで処理するのにかかった平均時間
・平均後処理時間：オペレーターが通話終了後に後処理にかかった平均時間
・顧客満足度：商品・サービスに対する顧客の満足度

目標達成までのプロセスを具体的な数値を用いて管理・分析することで、目標達成度・課題・問題点などを可視化することができます。

VOC分析

VOC分析とは、「Voice of Customer」の略で、顧客の意見をもとに商品・サービスの品質を向上させる手法です。

コールセンターでは、通話音声を利用して顧客の意見を分析することで、商品・サービスの改善点を探ります。

顧客の意見から商品・サービスの改善や開発を行うことで、企業に対する信頼度が増し、顧客満足度の向上も図れます。

VOC分析を行わないと、商品・サービスが顧客のニーズに合わないまま提供され続け、顧客離れを引き起こす可能性が高まります。

そのため、コールセンターにおいてVOC分析は重要な分析方法と言えるでしょう。

オペレーターのトーク分析

コールセンターにおけるデータ分析には、オペレーターと顧客のトークを分析する方法もあります。

トーク分析を行うことで、オペレーターの課題や改善点を発見でき、スキルアップが見込めます。

オペレーターの質が高まることで、コールセンターの応対品質もアップし、顧客満足度の向上にもつながります。

なお、トーク分析では以下のような項目がチェックされます。

・会話の流れが適切か
・的確な回答ができているか
・適切な言葉遣いや話し方ができているか

データに基づいたアプローチを行うことで、オペレーターの効率的な改善が可能となるでしょう。

コールセンターのデータ分析におすすめのツール

コールセンターのデータ分析には、分析ツールを活用するのがおすすめです。

ツールを使用することで分析が効率的に進められ、分析結果も容易に作成できます。

社内全体で共有したいときにも役立つので、ぜひ活用しましょう。

おすすめの分析ツールを紹介するので、参考にしてみてください。

CRMツール

CRMツールとは、主に顧客情報の管理を行うツールです。

顧客情報を整理することで必要な情報を抽出して分析しやすくなり、効果的なマーケティングにつなげられます。

顧客の個人情報や問い合わせ内容、購入履歴などを一元管理できるため、他部署との情報共有にも役立ちます。

CRMツールの活用により業務効率化が行えるとともに、顧客満足度の向上や売上の拡大も期待できるでしょう。

KPI分析ツール

KPI分析ツールは、インバウンド型のコールセンターにおすすめのツールです。

KPI分析に利用されるデータを自動収集して分析を行うため、業務の効率化に役立ちます。

グラフやチャートなどで進捗度の可視化もでき、進捗のボトルネックとなっている要因などの発見がスムーズに行えます。

コールセンター向けにKPI分析ツールも開発されているので、チェックしてみてください。

VOC分析ツール

VOC分析のスムーズな導入・運用を求めるなら、VOC分析ツールを活用しましょう。

VOC分析に必要な機能が備えられているため、1から構築する手間がかからず便利です。

顧客からの相談や意見などを分析して商品・サービスの改善に役立てたいときは、ぜひ活用してみてください。

コールセンターシステム

コールセンターのデータ分析には、コールセンターシステムの活用もおすすめです。

コールセンターシステムは、録音機能や顧客情報の管理、受電・架電の管理など、コールセンターの運用に特化したツールです。

分析に必要なデータを自動的に記録するため、データ分析の効率化に役立ちます。

コールセンターシステムにはCRMツールなど、コールセンターの運営に必要なほかのツールも備えられているので、早めの導入をおすすめします。

エクセル

収集したデータを表やグラフでまとめたいときにはエクセルが便利です。

コストをかけずに手軽にはじめられるため、多くの企業で導入されています。

表やグラフにまとめることで、データを比較・分析しやすくなり、改善点の発見につながりやすくなるでしょう。

また、エクセルはカスタマイズ性が高く、整理・分類が自由に行えるメリットもあります。

ただし、データ量が多いと管理に手間もかかるので、ほかのツールとの併用がおすすめです。

コールセンターのデータ分析を行う際のポイント

データ分析は、ただ多くのデータを集めればよいというわけではありません。

効果的な分析を行うためには、いくつかのポイントを抑える必要があります。

ここでは、コールセンターでデータ分析を行う際の4つのポイントをご紹介します。

正確なデータを収集する

データ分析において、正確なデータを得ることは非常に重要なポイントです。

どんなに多くのデータを収集しても、不正確なものが混在してしまうと正しい結果は得られません。

正確なデータを集めるためには、ツールを活用して自動でデータを収集するのがおすすめです。

手動よりも短時間で正確なデータを得られるため、効率的にデータを収集できます。

多くの企業からさまざまな計測ツールが提供されているので、上手く活用しましょう。

データをわかりやすく可視化する

収集したデータは、可視化することで分析をスムーズに進められます。

可視化されていれば目標までの達成度合いがひと目でわかり、また、社内全体で分析結果を共有することも可能になります。

ただし、まとめ方が複雑でわかりにくいと、かえって解釈に時間がかかったり間違った解釈をしてしまったりする可能性があるので注意しましょう。

アプリやコールセンター専用のツールを活用すると、効率的でわかりやすいデータの可視化ができるので、ぜひ利用してみてください。

長期的な計測期間を設ける

データ分析の計測期間は、できるだけ長く設けるのがポイントです。

計測期間が短いと、大きなデータ変動が起こった場合に、一過性のものか否かの判断がつきにくいことがあります。

また、業種によっては、市場の影響や繁忙期・閑散期などさまざまな要因でデータが大きく変わる場合もあります。

精度の高いデータ分析を行うためにも、最低でも3ヶ月以上の計測期間を設定しましょう。

複数の方法で計測する

データ分析を行う際は、複数の分析方法を取り入れて総合的な判断をしましょう。

1つの方法のみで分析を行うと、偏った判断になるリスクが高まります。

複数の分析方法で計測することで、さまざまな角度から分析ができ、偏った判断になることを防げるでしょう。

コールセンターのデータ分析を行う際の注意点

最後に、コールセンターでデータ分析を行う際に注意すべき点を解説します。

コールセンターには多くのデータが集まります。

トラブルを避けるため、データを適切に取り扱い、分析を行いましょう。

データの取り扱いに注意する

コールセンターには、顧客の個人情報などの重要なデータも収集されます。

そのため、データ漏洩には十分注意が必要です。

データ漏洩を防ぐために、情報管理を徹底するとともに、レベルの高いセキュリティシステムの導入や従業員へのセキュリティ教育を行いましょう

データの漏洩により、企業は信頼を失います。

大切なデータの取り扱いには十分気をつけてください。

また、万が一に備えて、事前に対応策を用意しておくとよいでしょう。

定期的にKPIをチェックする

データ分析を行う際は、KPIの定期的なチェックを忘れずに行ってください。

KPIを定期的にチェックしないと達成度合いを確認できず、KPI分析を行う意味がありません。

コールセンターのパフォーマンスを向上させるためにも、定期的なチェックをして、必要に応じて戦略の見直しや改善状況の確認を行いましょう。

まとめ

今回は、コールセンターにおけるデータ分析についてまとめました。

目的を明確にしたうえで正しい手法でデータ分析を行えば、コールセンターの効率的な運用に役立ちます。

また、収集したデータが新たなビジネスにつながることもあります。

自社に適した手法で効率よくデータ分析を行い、売上アップを図りましょう。