コールセンターにおけるデータ活用とは?

コールセンターにおけるデータとは、コールセンターまたはコンタクトセンターに保存されている任意のタイプのデータです。これには、顧客アカウント、オペレーターのパフォーマンス記録、会社の財務などの情報が含まれます。

コールセンターのデータは、特に顧客の支払い情報が含まれている場合、機密性が高い場合があります。最近では、そのようなデータのほとんどはクラウドベースのサーバーに保存されています。一部の組織はデータをオンサイトサーバーに保持することを好みますが、テクノロジーは大幅に進歩しており、クラウドベースのサーバーは高度なネットワークおよびシステムセキュリティ制御に依存して、ハッカーが企業の機密情報にアクセスできないようにしています。ほとんどのコールセンターは、オンサイトサーバーのインストールと保守に非常にコストがかかる可能性があるため、クラウドベースのストレージを選択します。クラウドベースのサーバーを使用すると、トラブルシューティングもはるかに簡単で、通常はテクニカルサポートに電話をかけるだけで済みます。

情報を安全に保つために、コールセンターは厳格なサイバーセキュリティプロトコルを採用して、ハッカーがサーバーにアクセスするのを防ぎます。さらに、コールセンターは、最新のデータ保護法(ほとんどがPCI DSSおよびSOC 2に準拠しています)への準拠を維持することを目指しています。コールセンターがサービスを提供する業界によっては、リーダーシップがHIPAA、FISMA、またはFedRAMPコンプライアンス基準を実装する場合もあります。コールセンターは、他者が情報を盗むのを防ぐために、保管するデータを厳格な基準で保護することが重要です。

コールセンターにおけるデータ分析の手法とは?

重要業績評価指標(KPI) を特定する必要があります。これらは、平均処理時間 (AHT) 、一次解決率 (FCR) 、顧客満足度 (CSAT) 、放棄率など、ビジネスにとって最も重要な指標です。

次に、データの関連ソースを決定する必要があります。データは、通話ログや顧客調査 、品質保証レポート、オペレーターパフォーマンスレポートなど、さまざまなコンタクトセンターの情報源から取得できます。

次のステップは、チャートやグラフ、ダッシュボードを使ってデータを視覚化し、主要な利害関係者がデータセットや指標を理解しやすくすることです。その後、データを分析 してパターンや傾向、異常を見つけ出し、その背後にあるストーリーを理解します。ピボットテーブルやヒートマップ、回帰分析などの主要なデータ分析ツールを活用して、価値あるインサイトを引き出すことができます。

分析結果を活用して、実行可能な推奨事項を作成できます。これには、コンタクトセンター内の改善点を特定し、カスタマーエクスペリエンスプログラムやオペレータートレーニングプラン、プロセスの最適化に向けたアクションプランを作成することが含まれます。また、進捗状況を監視し、プロセスを継続的に改善する必要があります。測定指標や運用を常にチェックすることで、仮定や推奨事項、実施内容を検証し、改善に必要なフィードバックを得ることができます。

コンタクトセンターにおけるデータ分析の種類

• 運用分析: 運用分析は、通話量や平均処理時間、一次解決率 、サービスレベルアグリーメント（SLA）などの指標を用いて、コンタクトセンターの運営パフォーマンスに焦点を当てています。

• カスタマーエクスペリエンス分析: カスタマーエクスペリエンス 分析では、顧客調査やフィードバック、ネットプロモータースコア（NPS）、カスタマーエフォートスコア（CES ） 、顧客感情分析 などのコールセンターのデータ分析ツールを活用して、顧客満足度を測定します。

• 品質保証（QA）分析: 品質保証分析は、スクリプトや品質管理プロトコルへの準拠などの要素を評価し、各オペレーターのパフォーマンスを測定します。

• 音声分析: 音声分析 では、顧客との会話やオペレーターの通話処理技術を分析し、顧客満足度や通話時間、通話品質に関連するトレンドや音声パターンを特定します。
  

• 予測分析: 予測分析は、機械学習とアルゴリズムを使用して過去のデータから将来の傾向や行動を予測します。この分析は、コールセンターが通話量を予測し、顧客の好みを理解し、トレンドを特定してより良い意思決定を行うのに役立ちます。

• テキスト分析: テキスト分析は、メールやチャット、メッセージングプラットフォームなど音声以外の顧客とのやり取りを評価します。分類や感情分析などのデータマイニング手法に焦点を当てて、顧客の好みや会話のトピック、一般的な問題を明らかにします。