トーク分析は、コールセンターの品質向上と効率化を実現するうえで欠かせないものです。トーク分析の実施を検討しているなら、どのような目的で実施するのかを明確にしましょう。自社の課題に対して、改善のヒントを見つけやすくなります。
この記事では、トーク分析の定義や目的、実施時のポイントを紹介します。またトーク分析をより活用するためのツールについても見ていきましょう。
コールセンターにおけるトーク分析とは
コールセンターにおけるトーク分析とは、オペレーターと顧客の会話内容を解析・評価する手法のことです。「会話の流れが自然であるか」「提案をわかりやすく伝えられているか」といった点を検証し、顧客対応の最適解を見つけることを目的としています。
トーク分析の代表的な手法として、現状の会話内容から最適なトークの流れを見出す方法や、優秀なオペレーターの話し方をベンチマーク化する方法などが挙げられます。
トーク分析を実施することでオペレーターの業務均質化やスキルアップを実現し、組織全体で顧客の対応方法を最適化できます。
コールセンターでトーク分析を実施する目的
コールセンターでトーク分析を実施する目的は、主に4つ挙げられます。それぞれの目的に対してどのような効果をもたらすのか見てみましょう。
セルフコーチングにより対応品質を向上させるため
コールセンターは、顧客と企業をつなげる直接的な接点の一つです。特にオペレーターには、顧客の疑問や悩みを汲み取って適切かつ丁寧に対応することが求められます。
トーク分析によって得られたデータをセルフコーチングに活用することで、オペレーターの癖や苦手な問い合わせ内容を可視化できます。各々のオペレーターが可視化された課題に対して改善のアクションを実行することで、コールセンター全体の対応品質も上がるでしょう。結果として、顧客体験の向上にもつながります。
オペレーターごとの対応品質を均一化させるため
コールセンターで働くオペレーターはそれぞれ経験もスキルも異なります。特に新人など、経験が浅く知識の少ないオペレーターの場合、問い合わせ対応がうまくいかず顧客に悪印象を与えてしまったり満足度を低下させてしまったりするケースもあるでしょう。
トーク分析によって各人の話し方や手順、会話内容を見直したり、優秀なオペレーターの対応方法を組織全体に反映させたりすることで、オペレーターごとの対応品質のバラつきをなくして均一化を実現できます。またオペレーター一人ひとりのスキルの底上げや、業務の標準化にもつながるでしょう。
オペレーターの負担を軽減するため
オペレーターの負担を軽減することも、コールセンターでトーク分析を行う目的の1つです。
少子高齢化が進む日本では、慢性的な労働力不足により、オペレーター1人あたりの対応件数が増えてしまっています。このような問題を放置すると、離職率の上昇や対応品質の低下につながりかねません。
トーク分析を実施して、オペレーターが日頃からどのような会話を行っているか細かく検証することで、それぞれのオペレーターが抱えている問題点や状況を管理者が把握しやすくなります。分析結果に基づいたフォローやアドバイスの実施にもつながるでしょう。
問い合わせデータをさまざまな業務領域で活用するため
トーク分析では、オペレーターと顧客の会話内容を細かく洗い出すことが可能です。そのため、顧客が抱えている課題や悩みも把握しやすくなります。トーク分析によって得られたさまざまな情報は、顧客対応の品質向上のほかにも、営業やマーケティング、製品開発などの分野にも活用できるでしょう。
一般的に顧客の課題や悩みを聴き取るには、アンケートやリサーチ会社を利用する必要があり、手間や費用がかかります。しかしトーク分析を実施すれば、顧客からさまざまな意見が寄せられるコールセンターならではの特性を最大限に活かすことが可能です。
顧客のニーズを反映して営業方法や製品仕様を改善することで、営業効率のアップやリピート率の向上にもつながります。
コールセンターでトーク分析を行う際のチェック項目
コールセンターでトーク分析を実施する際は、主に「モニタリング」の手法がとられます。モニタリングとは、スーパーバイザーなどの管理者が、実際にオペレーターと顧客がやりとりした応対記録を聴いて評価することです。
その際は、チェック項目を目的別にグルーピングして記載した「コールチェックシート」に基づいて評価します。コールセンターのトーク分析は、以下のような項目で実施されることがほとんどです。
①コールの開始
- 挨拶が適切か
- 自己紹介が行われたか
- 顧客の名前を確認したか
②問題解決
- 顧客の問題を正確に把握したか
- 問題解決のための手順を説明したか
- 解決策が明確で理解しやすかったか
③コミュニケーションスキル
- 言葉遣いが丁寧であったか
- 顧客の発言に対して適切な反応をしたか
- コールの進行がスムーズであったか
④コールの終了
- 顧客に対して感謝の意を示したか
- 必要なフォローアップの説明を行ったか
トーク分析用のツールを導入すると、このような項目がダッシュボードに自動表示されます。ただしオペレーター各人の会話内容を手作業で解析することは現実的ではないため、実際に評価を行う際には、音声解析用のAI機能を搭載したツールの利用がおすすめです。
コールセンターでトーク分析を行う際のポイント・注意点
コールセンターでトーク分析を実施するには、いくつかのポイントや注意点があります。ここでは、トーク分析を成功させるための重要な要素について解説します。
トーク分析の目的を明確にする
トーク分析の目的が不明瞭だと、途中で分析の方向性がブレてしまう可能性があります。そのためトーク分析を実施する際は、誰にとってもわかりやすいゴールを定めることが大切です。
トーク分析の目的は企業ごとに異なります。オペレーターのスキルアップを目的に設定するケースもあれば、データ活用のために実施するケースもあるでしょう。自社ならではの明確な目的を設定することで、分析の焦点が絞られ、より効果的な結果が得られます。
ほかの分析手法と組み合わせる
コールセンターの分析手法はトーク分析だけではありません。複数の手法を組み合わせることで、より精度の高い人材教育や品質の向上につながるでしょう。コールセンター全体のパフォーマンス改善や生産性の向上にも効果的です。
以下は分析手法の一例です。ぜひ活用してみましょう。
KPI分析
KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）とは、最終目標達成に向けた数値を用いた定量的な中間目標のことです。トーク分析と組み合わせる場合は、設定したKPIに基づき、最終目標達成までの評価や改善点発見などの分析を行います。
＜内部リンク｜コールセンター kpi＞
VOC分析
VOC（Voice Of Customer）は顧客の声を分析し、サービス品質や業務効率の向上を目標とする手法です。利用者の声をサービスや商材に反映することで、CX（顧客体験）やEX（従業員体験）の向上を目指します。
認識精度を意識してツールの導入を検討する
コールセンターのトーク分析には、AI搭載型の音声解析ツールがおおいに役立ちます。
ただしAIの音声認識精度は100％ではなく、誤った結果を出力する場合もあります。音声ツールの導入を考えているなら、すでに幅広い種類のデータを学習したAIなど、高い認識精度を持ったツールを選びましょう。
ほかにも、コールセンターに特化したタイプや過去に導入実績があるものもおすすめです。適切なツールを選ぶことで、より正確かつ効果的なトーク分析を実施できます。
コールセンターでトーク分析を始めるには？
コールセンターのトーク分析を実施するためには、先述のとおり、トーク分析AIを搭載したクラウドコールセンターシステムの導入がおすすめです。
たとえばクラウドIP電話＆クラウドコールセンターサービスの「MiiTel」では、電話営業や顧客応対の録音から文字起こし、内容の要約を音声解析AIが自動で行います。これによりそれぞれのオペレーターが顧客と「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「MiiTel」の音声解析AIなら、感情分析も可能です。顧客の声のトーンや大きさ、発言内容を解析し、顧客が喜んでいるのか・怒っているのかを分析します。これらの分析結果はダッシュボードからいつでも振り返れるため、トーク分析をより効率的に進めることができるでしょう。
また応対記録は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るのはもちろん、蓄積されたデータをもとにコーチングを行って応対品質を向上させることができます。さらには成績優秀者の話し方を分析してマニュアル化することで、品質の均一化を図ることも可能です。
まとめ
執筆者情報
