まとめ
人手不足が叫ばれて久しいコールセンター業界。オペレーターの業務負担を軽減してコールセンター全体の生産性を向上させる施策にはさまざまなものがありますが、そのうちのひとつとして挙げられるのが「通話内容の文字起こし」です。
顧客とのやりとりをテキスト化することでオペレーターの後処理業務の手間を削減したり、応対内容をデータ化して分析したり、オペレーター教育を行ったりとさまざまなことに役立てられます。近年ではAIによるリアルタイムでの自動文字起こしも実現可能となったため、注目を集めています。
本記事ではコールセンターにおける文字起こしAIについて、導入のメリットやサービス選定のポイントなどをご紹介いたします。
日々多くの顧客とやり取りするコールセンターにおいて、通話内容の文字起こし(音声テキスト化)は欠かせないものです。
たとえば顧客の話し方や声のトーンによって言葉をうまく聞き取れなかった場合、音声でしかやり取りしていないとなると、オペレーターが何度も聞き返す手間が生じてしまいます。話がスムーズに進まず顧客にストレスを与えてしまったり、オペレーターの対応時間が延びて対応効率が下がってしまったりといったことになりかねません。
また後になって言った・言わないのトラブルになるなどのリスクもあります。
しかし顧客とのやり取りを自動で文字起こしできていれば、問い合わせ内容を視覚的に確認して対応漏れを防ぐことができます。また後日に顧客とのやり取りを参照する場合でも、音声データしか残っていない場合はいちいち再生して聞き直す必要がありますが、テキスト化しておけばすぐに内容を把握できます。
そのほか、文字起こしをすることで対応履歴をテキストデータとして蓄積しやすくなるため、VOCの収集やサービス改善、FAQの刷新などにも役立てられるでしょう。顧客との会話をテキスト化することでキーワード検索を活用できるようになるため、オペレーターのトーク分析を行えるという点でも必須と言えるでしょう。
一口に文字起こしと言ってもその方法はさまざまですが、慢性的な人手不足や対応の多様顧客ニーズの多様化によりオペレーターの業務負担が増加している昨今、録音したデータを人力で書き起こすのは現実的ではありません。通話内容をそのままリアルタイムで文字起こしできる音声認識AIを導入して、作業負担を軽減するのがよいでしょう。
ここでは、音声認識AIを導入して自動で文字起こしするメリットについて詳しくご紹介いたします。
音声認識AIを導入することで、オペレーターと顧客の通話をリアルタイムで文字起こしできます。これによりデータ入力などの後処理作業が効率化されるのはもちろん、テキスト化した内容をもとにクレームなどの難しい問い合わせへの適切な対応方法を検討できるようになります。
テキスト化したデータであればキーワード検索ができるため、頻出している単語から顧客の要望や不満を特定しやすくなります。これによりオペレーターの顧客対応をブラッシュアップし、ひとつひとつの問い合わせに対する労力を抑えられるようになるのです。
多くのコールセンターでは、スーパーバイザーがオペレーターの通話をリアルタイムでモニタリングしたり録音データをチェックしたりして、さまざまな角度から最適な顧客対応を分析しています。そこから新人研修の資料やトークスクリプトなど、オペレーターの品質を均一化するための教育コンテンツを作成しています。
通話内容の自動文字起こしが実現できれば、成績優秀者の応対内容をテキスト化できるため、実践的なお手本を簡単に作成できます。また各オペレーターが自身の応対をテキスト上で振り返ることもできるため、セルフコーチングの後押しにもなるでしょう。
VOCとは「Voice of Customer」の略称で、コールセンターに寄せられる問い合わせや意見、アンケート結果などの顧客の声を指します。
VOCを収集・蓄積し、分析することによって、自社製品やサービスの改善案や新規サービスを展開するうえでのヒントを見つけられます。「顧客が何を求めているのか」「顧客がどんなことに不満を持っているのか」などがわかるため、より顧客満足度の向上につながる施策を打ち出せるようになるでしょう。
オペレーターの応対の中にコンプライアンス違反がないか、またクレームやトラブルにつながりかねない発言がないかをチェックするのも、コールセンター運営においては欠かせないことです。
音声認識AIによって通話内容を自動録音・自動文字起こしすることで、テキスト化されたデータからNGワードを検索できるようになります。これにより、スーパーバイザーのコンプライアンスチェックにかかる工数を削減できるでしょう。
また会話内容をテキストで残しておくことにより、口頭のやり取りで起こりがちな「言った・言わない」のトラブルを避けられるようになります。確認作業が効率化されるのはもちろん、顧客からの信頼を得るのにも効果的です。
音声認識AIは文字起こしをはじめ、コールセンターのさまざまな業務で活用されています。導入によってどのような効果が期待できるのか見てみましょう。
音声認識AIを搭載したシステムをコールセンターに導入することで、通話の録音や文字起こし、顧客の感情分析などを自動化できるようになります。また顧客の問い合わせ内容から関連するFAQや参考記事を自動で参照するといったエージェントアシスト機能が備わったものもあるため、オペレーターの顧客対応にかかる時間を短縮できます。
1件あたりの対応時間が短くなるということは、それだけ待ち呼の状態にある顧客が減るということでもあります。通話がつながるまでの待ち時間が短くなって顧客満足度が向上するとともに、コールセンター全体の業務効率も改善できるでしょう。
音声認識AIによって応対内容をテキストデータ化し、併せて感情分析・トーク分析を行うことによって、セルフコーチングやオペレーター教育をより効果的に行えるようになります。また先述のとおりオペレーターの対応時間がAI導入によって短縮されるため、空いた時間をスキルアップの研修に充てることも可能です。
また特に優秀な成績を残しているオペレーターの対応をテキスト化し、それをもとにしたトークスクリプトなどを作成することで、オペレーター全体の対応品質を向上させることも可能です。高い水準で品質の均一化を図り、誰が問い合わせを担当しても満足度の高い対応が行えるようになれば、企業のイメージアップにもつながるでしょう。
コールセンターにおいて文字起こしを自動化するなら、音声認識AIを搭載したコールセンターシステムを導入するのが現実的です。ここではサービス選定の際に意識したいポイントについてご紹介いたします。
自動で文字起こしができるとしても、話している内容が正確にテキストにできないのであれば意味がありません。音声認識をどれくらいの精度で行えるのかは重要なポイントとなります。
また専門用語を扱うことが多い業界の場合、テキスト化した際に変換などの手間が生じないよう、辞書登録機能が備わっているシステムを検討するとよいでしょう。
電話を文字起こしするサービスには導入費用のかかるものがあります。またランニングコストもサービスによってさまざまです。そのためまずは予算を決めなければなりません。予算は顧客との会話を文字起こしするサービスの重要度によってかわります。
コールセンターがあるのであれば重要度は高いでしょうし、電話の問い合わせが少ないサービスであれば、そこまで予算をかける必要がないとなるでしょう。目的に合わせてまずは予算を決めてからサービスを選ぶようにしましょう。
通話内容の文字起こしはテキスト化して終わりではありません。そのデータを社内の既存システムと連携させて、マーケティングや分析に利用することが目的です。
新しく導入する予定のコールセンターシステムがすでに導入しているCRMやSFA、そのほかの分析ツールなどと連携できるかどうか、あらかじめ確認しておきましょう。
問い合わせの内容によっては顧客の個人情報などもテキストデータ内に残ります。そのためセキュリティ面の安全性が保たれているかどうか、取得できたデータがどこで保有・管理されるのかなども事前にチェックしておきましょう。
コールセンター全体で自動文字起こしを実現するには、音声認識AIを搭載したシステムを導入するのが最も現実的です。ここでは特におすすめなコールセンターシステム・サービスをご紹介します。
「ujet.cx」は、スマートフォンの普及によって大きく変わったコミュニケーション手段に適応する、スマートフォンの機能をフル活用できるコンタクトセンターソリューション(CCaaS)です。モバイル端末の機能を最大限に活用し、シームレスで優れたカスタマー・エクスペリエンスを提供します。
音声通話、メール、チャット、SMS、SNS(WhatsApp)などを利用したマルチチャネルに対応しており、消費者のニーズに合わせた自然なコミュニケーションを行えます。またGoogleが提供する各種AIにより、チャットボットやボイスボットによる自動応答、通話内容のリアルタイムな文字起こしや感情分析、さらには自動要約も可能です
MiiTelは音声解析AIを搭載したクラウドIP電話&クラウドコールセンターサービスです。電話営業や顧客応対の録音から文字起こし、内容の要約、さらに感情分析までを音声解析AIが自動で行うことで、担当者が顧客と「何を」「どのように」話しているのかを解析・可視化でき、電話応対の課題であるブラックボックス化を解消できます。
また応対記録を自動でデータ化できるため、議事録作成や報告といった事務作業の工数を減らせます。担当者がコア業務へ注力できるほか、蓄積されたデータをもとにしたセルフコーチングも可能です。音声・テキスト化されたデータをさまざまなことに役立てられるため、生産性はもちろん、商談獲得率や成約率の向上にもつながるでしょう。
まとめ
コールセンターにおいて欠かせない「文字起こし」をAIで自動化することで、オペレーターの業務負担を軽減できるのはもちろん、コールセンター全体の生産性を改善できます。
またテキスト化した通話内容をデータとして蓄積しておくことで、セルフコーチングやオペレーター教育、FAQの作成、VOCの収集分析などさまざまな分野に役立てられます。ぜひこの機会に、音声認識AIを搭載したコールセンターシステムの導入を検討してみてはいかがでしょうか。