コールセンターにおけるデータ分析の重要性 データ収集から分析・活用までのポイントを解説

コールセンターでは、日々の顧客対応から膨大なデータが生まれています。このデータを適切に収集・分析できれば、業務改善や品質向上を推進することができます。また、応対中にお客様から寄せられる「お客様の声（VoC）」を分析し、関連部署にフィードバックすることで、商品やサービス自体の改善活動に貢献にもつなげられます。

この記事では、コールセンターでのデータ分析に焦点を当て、その重要性と、データの収集から分析、そして活用までのポイントについて詳しく解説します。

コールセンターにおけるデータ分析

コールセンターでは、日々の顧客応対から様々なデータが蓄積されています。これらのデータを分析することで、業務実態の理解や顕在化している問題・課題の原因究明、将来的な予測、適切な意思決定などにつなげることが可能です。代表的なデータ活用例には以下が挙げられます。

1. コールセンターの業務改善

   応対率や稼働率などの生産性向上や業務効率化につながるデータを収集・分析し、コールセンター運営にかかる課題や問題点を明らかにするができます。

   例えば、特定のオペレーターへの業務負担が偏っている場合、振り分け設定の見直しや自動音声応答の導入などを検討することが可能です。また、応答率が低い場合は、チャットボットの導入や外部FAQの設置などの対策といった改善策を検討しましょう。

2. 応対品質の向上・均一化

   顧客と直接やりとりするオペレーターの応対品質は、顧客満足度向上や企業・ブランドイメージの向上に直結します。新人からベテランまで一貫した品質を保つために、多くのコールセンターではデータ分析が行われています。

3. 顧客ニーズの把握・商品サービス自体の改善

   コールセンターは顧客の要望を直接受け取る場であり、顧客のニーズを理解し、それをフィードバックとして関連部署に伝えることで、商品やサービスの改善につなげることが可能です。

   商品・サービスに対する顧客のフィードバックは、「お客様の声（Voice of Customer、VoC）」であり、これらを分析することで、企業内部だけでは気付きにくい欠陥や改善点を発見することができます。お客様の声を分析することで、商品やサービス自体の品質改善につなげられます。

4. 売り上げ向上

   かつてコールセンターは「コストセンター」と位置づけられていましたが、現在では重要な顧客接点として「プロフィットセンター」の役割を期待されています。データ分析により業務改善や応答品質向上が達成できれば、それが売上向上につながることも期待できます

   Zendeskが世界20カ国99,000社を対象にしたCXに関する年次調査「CX傾向分析レポート2023」によると、71%が「あらゆるシーンでスムーズな顧客体験を提供するブランドを優先的に利用したい」と回答した一方で、「たった一度でも不愉快な思いをしたら他社にのりかえる」との回答も52%に達しました。

   これらの調査結果から明らかなように、丁寧なサポートやスピーディーな問題解決など、コールセンターでの優れた顧客体験の提供は、競合他社との差別化や競争力向上につながります。

コールセンターでデータを分析する重要性

コールセンターは顧客と直接的な接点を持つ部門であり、商品・サービスに対する「お客様の声」が多く集まります。これらのデータを未活用のままにしておくのではなく、整理、分類、集計、可視化などのデータ分析を行い、得られた知見や洞察を具体的な改善策や施策に繋げることが重要です。

例えば、データ分析から顧客満足度に影響を与える要因を特定し、ピンポイントに改善策を実施することで、さらなる満足度向上や優れた顧客体験の提供につなげられます。ほかにも、顧客の潜在的なニーズを発掘し、商品開発やマーケティング活動にフィードバックする良い循環ができれば、売り上げ・利益への貢献も期待できます。

VoCの活用については、下記記事で詳しく解説しています。あわせてご参照ください。

また、データ分析は効率的なコールセンター運営にもつながります。応答率や稼働率など複数の指標を用いてセンターの現状や担当者のパフォーマンスを定量的に把握することで、改善施策を検討することが可能となります。

コールセンターで分析すべき重要データ

コールセンターで分析すべきデータは、大きく3つです。

1. コールセンターにおけるKPI

   コールセンターのパフォーマンス実態を把握したり、業務効率化・応対品質向上などを達成したりする目的で多様なKPIが用いられています。応答率や稼働率、顧客満足度、オペレーターの欠勤率などが代表的な指標です。コールセンターシステムから集計に必要なデータを抽出したり、顧客へのアンケート調査を実施したりして、データの収集・分析を進めましょう。

   KPIでは、達成したいゴールや目標（KGI：最終目標達成指標）をを明確に設定し、週次や月次などで定期的に進捗状況を追跡・分析することが重要です。

   コールセンターで設定すべき各KPIの詳細や、効果的な活用・管理方法は「コールセンターにおけるKPI管理の重要性と効果的な管理方法」で解説しています。

2. 応対内容

   顧客とオペレーターとのやりとりの内容を記録し、応対途中でのモニタリング、もしくは録音データの事後確認をするなかで、事前に作成したチェックリストに従って応対内容を評価・データ収集を行います。

   チェック項目では、「話し方は聞き取りやすいか」「顧客の問題を解決できたか」「適切なあいさつはなされているか」「敬語は適切に使われているか」「顧客とのやり取りはスムーズに行われたか」などを確認します。

   チェックリストは5段階で評価するなど、分析しやすいように定量データとして扱える形式にするのが重要です。また、評価者の主観が入らないように複数人でチェックしたり、テキストデータに起こしたりと、客観性や公平性を担保できるようにしましょう。

3. お客様の声（VoC）

   応対途中で顧客の要望や意見を受け付けた場合、顧客対応履歴にそれを記録します。コールセンターに寄せられる「サービスの使い方が分からない」「故障してしまった」「○○の対応をお願いしたい」といった「お客様の声」は、緊急性の高いものや顧客関心が高いものが集まりやすい傾向にあります。これらはSNSや口コミから得られる「お客様の声」よりも重要性が高い傾向にあり、貴重な意見として活用しましょう。

データ分析・活用のポイント

データを分析・活用するためには以下4つのポイントを意識して取り組みましょう。

1. データ分析の目的を設定する

   やみくもにデータを集めるだけでは効果的に活用できないうえに、不要なデータであれば収集・分析にかかる時間や手間がムダになってしまいます。また、必要なデータ項目が不足している場合は、データ収集からやり直さなければならない可能性もあるでしょう。あらかじめデータ収集と分析の目的を設定し、目的を踏まえて必要なデータを過不足なく収集できるようにすることが重要です。

   収集するデータの精度も意識しましょう。具体的には以下のようなポイントを確認します。

   ・分析目的に合わせて全量調査にするかサンプル調査にするかを選択する
   ・不正確な情報が混入しないようにツールやシステムでの自動収集とする
   ・主観を排除した客観性の高いデータが収集できるようにする

2. 継続的にデータを分析しトレンドを把握する

   データ収集・分析は継続的に実施し、トレンドを把握することが重要です。例えば、KPI指標のひとつである「応答率」が悪化したとしても、新商品発売やイベント開催に合わせて問い合わせが増加したのであれば、あくまでも一時的な影響であり、緊急性が高い課題ではないかもしれません。

   対して、継続してデータ分析をした結果、徐々に悪化している傾向があれば、改善策を検討しましょう。また、継続的にデータ分析を実施することで、改善策の実施効果を測定することもできます。

3. 複数の指標・観点からデータを分析する

   データ分析を行い、課題の抽出や判断を下す際は、複数の視点・観点を総合してデータ分析を実施することが重要です。例えば、業務効率化を目的としてKPI指標のひとつである「平均処理時間（AHT）」を分析する場合、単一指標だけを分析して改善策を検討してしまうと、平均処理時間だけを短縮するために応対がおざなりになって、解決率や顧客満足度が悪化してしまう可能性があります。

4. ツールを用いてデータ分析を効率化する

   データの収集・分析はExcelやスプレッドシートなどの表計算ソフトでも可能ですが、多くのデータを扱う場合や、高度な分析をしたい場合はツールを使うのが効果的です。
   特に、KPIの収集・分析にシステムやツールを活用すると、必要なデータを顧客対応記録などから自動で収集し、分かりやすい管理レポートとして出力できるので、管理者の管理負荷を大きく削減できます。

   例えば、世界11万社以上が導入するZendeskのカスタマーサービスソリューションは、カスタマーサポートの業務効率化やFAQサイトの改善といった施策策定に必要な分析レポートを搭載しており、レポートによって具体的な指標の数字を瞬時に確認できます。
   Zendeskのレポート機能

   ほかにも、Zendeskでは顧客とのやりとりの過程で問い合わせチケットにタグ付けをしていく機能が活用できたり、顧客との履歴管理に「カスタムフィールド」を追加して業務に特有な情報を入力できたり、業務に合わせた特定のルールを設定して管理できるなどのカスタマイズ性も有しています。

   Zendeskの問い合わせ対応画面

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コールセンターのデータを分析し業務改善につなげよう

コールセンターにおける業務効率化・応対品質向上や商品サービスの改善を進めるには、コールセンター業務で発生する多種多様なデータを収集し、分析することが欠かせません。

また、多くのデータを収集・分析し、スピーディーに改善につなげるためには、ツールやシステムを活用するのが効果的です。この記事で紹介したポイントを含めて、データ分析を実施することで業務改善を推進しましょう。