コールセンター分析：顧客満足度とエージェントの生産性を向上させる方法

公開: 2021-10-06

すべての顧客とのやり取りには、データの宝庫が含まれています。 しかし、顧客体験を改善するためにそれを使用していますか？ 残念ながら、Salesforceの調査によると、これらの顧客インサイトに基づいて行動しているのはわずか17％の企業です。

コールセンター分析の力を活用するには、それらを実際のビジネス上の課題に適用する必要があります。 さまざまな指標とKPIのそれぞれの背後には、人間の動機、関心、およびニーズがあります。

オムニチャネルコンタクトセンターの役割を拡大するときは、チームのパフォーマンスを測定して、チームが総合的な顧客満足度を確保できるようにする必要があります。 包括的なガイドに従って、コールセンターから分析をナビゲートします。

  • コールセンター分析とは何ですか？
  • コンタクトセンター分析の種類
  • コールセンターのデータを使用してCXを改善する
  • 文化をよりデータ主導型にシフトする
  • 必須の分析機能

コールセンター分析とは何ですか？

コールセンター分析は、コンタクトセンター内のパフォーマンスメトリックの収集、測定、およびレポートについて説明します。 コールデータと、インバウンドまたはアウトバウンドコールを処理するエージェントのパフォーマンスを追跡します。 一般的なタイプの分析には、処理時間、通話量、顧客満足度、および保留時間が含まれます。

ただし、コールセンターの分析は、通話時間だけではありません。 顧客体験自体を含め、通話の処理方法に影響を与えるのは人的要素を考慮に入れています。

ほとんどの場合、コールセンターのスーパーバイザーは、専用の分析ツールを使用してこのデータにアクセスできます。 ただし、このコールセンターのデータへのアクセスは、多くの場合、スーパーバイザーとチームリーダーに限定されています。 最近のコンタクトセンターでは、このリアルタイムデータをエージェントに提供しているため、エージェントは通話量の増加に気を配ることができます。

ただし、適切なツールと戦略を使用すると、通話データは、卓越したカスタマーエクスペリエンスを提供し、ブランドロイヤルティを高め、全体的な効率を向上させるのに役立ちます。

コールセンター分析のグラフ、チャート、表の図。

コールセンター分析を使用することの長所と短所

コールを分析する利点は、コールセンターの運用を拡張し、一貫性を実現できることです。 コールセンター分析のいくつかの利点も次のとおりです。

  • 測定可能-数値は、「態度」などのソフトスキルよりも簡単に数値化できます。 追跡および解釈する意味のあるメトリックは数十あります。 （読み続けてください、私たちはそれらをカバーします！）
  • 統合-ほとんどのクラウドコンタクトセンターソリューションは、組み込みのコールセンター分析を提供します。 これは、コールセンターのリーダーがSQLを学習したり、CrystalReportsを使用したりする必要がないことを意味します。 （え？その通りです。）
  • 管理可能-適切なエージェントメトリックは、それらがかなりの影響力を持つものです。 たとえば、正しい行動を実践することで改善できるもの。

しかし、時間の経過とともに、コールセンター分析はさまざまな評判を得てきました。 従来のコールセンターは、純粋なコール時間、処理時間、および保留時間だけで測定される場合があります。 コールセンターの分析の欠点は次のとおりです。

  • 操作-多くのコールセンターのベテランは、解決率を犠牲にして通話を短縮する方法を知っています。
  • 非個人的-メトリックは、発信者自身とは異なり、目前の状況に合わせてパーソナライズされていません。 一部のパフォーマンスメトリックは、信頼関係の構築を思いとどまらせます。
  • 孤立-インバウンドコールの傾向は、コンタクトセンター内でのみ関連性を保つ傾向があります。 欠点は、管理チームが顧客からの電話の根本的な原因から離れている可能性があることです。

これが私たちの見解です。 数値と指標は、正しい行動に焦点を合わせたときに人々をやる気にさせることができます。 エージェントは、一部のコールセンター分析（通話量など）を変更できません。 最適なコールガイドを確立し、継続的なフィードバックループの品質保証を活用します。

統計家カール・ピアソンからのこの有名な引用は覚えておく価値があります。

「パフォーマンスを測定すると、パフォーマンスが向上します。 パフォーマンスを測定して報告すると、改善率が加速します。」

カール・ピアソン

データ分析に基づいて行動する

コールセンターでの分析の意味を理解することは、次の3つのフェーズに帰着します。

  1. 収集：コンタクトセンターからのデータの保存。 たとえば、コールセンターのエージェントが解決率を追跡することはほぼ不可能である可能性があるため、これをCRMまたは分析ソフトウェアに保持すると、その忠実度が向上します。
  2. 分析：レポートを整理し、チームが理解できるようにします。 テンプレートを使用することは、ビジネスインテリジェンスを強化し、全員が同じページにいるようにするための優れた方法です。
  3. アクション：これらの洞察を使用して、エージェントのパフォーマンスを最適化します。 ベンチマークを文書化し、顧客満足度の向上につながったものを追跡することは、持続可能な成長の鍵です。

組織化されていないデータと実行可能な計画は単なるノイズです。 欠陥のあるデータに基づいてビジネス上の意思決定を行うことは、時間の無駄です。 あなたが完全に統合されたクラウドコールセンターを持っていることを確認してください、そうすればあなたは間違った動きをしません。

最大限の利益を得るには、各ステップを慎重に検討する必要があります。

コールセンターの分析の種類

まず、良いニュースです。 利用可能な通話データは大量にあります。 通話時間、最初の通話解決、音声分析からすべて。 データポイントを測定できれば、より優れたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。

さて、悪いニュース。 あなたとあなたのチームが圧倒されないようにそれをパッケージ化する必要があります。 たとえば、20の異なる指標を追跡する代わりに、最も重要な上位10に焦点を合わせます。

ヒント：時間を節約するために、コールセンターソフトウェアに付属している既製のテンプレートを探してください。

コールセンターとサポートチームの規模にもよりますが、1日に数百から数百万分の通話時間を収集することができます。

まず、利用可能なさまざまな分析を見てみましょう。

相互作用分析

インタラクションには、コールセンターのパフォーマンスに関するリアルタイムおよび履歴データが含まれます。 たとえば、応答時間と保留時間、放棄された通話、解決時間、通話転送速度などです。 インタラクション分析は傾向を特定するのに最適ですが、エージェントのパフォーマンスを追跡するために個別に表示することもできます。

音声分析

音声分析は、顧客との会話で述べられたポジティブキーワードとネガティブキーワードを追跡します。 以前は、音声の洞察には数百時間の会話を聞いて分析するチームが必要でしたが、今日では、会話型人工知能（AI）と機械学習を使用してプロセスを自動化できます。

顧客調査

通話後の調査は、残りの分析を補完するもう1つの強力なデータソースです。 満足度調査を自動的に送信して、顧客が最近の経験についてどのように感じたかを理解します。 調査の完了自体でさえ、顧客エンゲージメントの尺度です。

予測分析

ほとんどのデータは以前に起こったことを示していますが、予測分析は次に何が起こるかを示します。 このタイプのコールセンター分析は、カスタマーサポートの水晶玉として機能します。 履歴データを分析し、将来を見据えたモデルを適用することで、人員配置がより効率的になることを予測できます。 たとえば、通話量レポートを確認して、チームのスケジュールを最も忙しい日時に一致させることができます。

他に何があなたの通話分析に巻き込まれますか？

もちろん、顧客があなたに連絡する方法は電話だけではありません。

コール、ソーシャルメディア、チャット、および電子メールで構成されるオムニチャネルコンタクトセンターを使用している場合は、さらに高度な分析にアクセスできます。

考慮すべき点がさらにいくつかあります。

ビジネス・インテリジェンス

コールセンター分析の次のレベルが試され、真の顧客インテリジェンスが試されます。 ビジネスインテリジェンスを使用すると、顧客ベースの最新性、頻度、および金銭（RFM）構造を調べることができます。 RFM分析により、顧客がより多くの購入を完了し、より多くの収益を生み出しているかどうかを判断できます。 これにより、コンタクトセンター、支払い、CRMデータがブレンドされ、顧客の行動が集約されます。

テキスト分析

リアルタイムチャットによるサポートを求めるユーザーが増えるにつれ、テキストベースのデータの宝庫に座っていることになります。 テキスト分析は、ライブチャットとAIを利用したチャットボットの両方から会話と指標を収集して分析します。 顧客がすでに知っている用語やフレーズを使用します。 たとえば、顧客に請求情報を更新するためのリンクを提供する場合です。 したがって、「支払い方法を更新する」の代わりに、「クレジットカードを更新する」を使用することをお勧めします。これがカスタマーサービスリクエストに含まれている場合です。

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セルフサービス分析

上記に関連して、セルフサービスオプションを使用して大量の通話を軽減できます。 大多数のお客様は、連絡する前に自分で問題を解決しようとします。 最も閲覧されているヘルプドキュメントのデータを収集することで、潜在的な問題を特定し、エージェントに顧客からの電話の着信に関するコンテキストを提供できます。

これらのデータソースは、顧客をよりよく理解し、より効率的なサポートを提供するのに役立ちます。 目標は、顧客とのやり取りの背後にあるデータをビジネスの成果に変えることです。つまり、収益の増加、顧客の忠誠心の向上、サービスコストの削減です。

インバウンドコール量の傾向を示す図

コールセンターのデータを使用して顧客体験を向上させる

収集する各データは、パズルのピースのようなものです。 個人的には、あまり価値がありません。 しかし、まとめると、カスタマージャーニーの全体像を把握できます。

通話データは、結果をチームと共有するときに最も役立ち、コールセンターのエージェントがそれに基づいて行動できます。

一部の分析ソフトウェアではカスタムダッシュボードを作成できますが、重要なメトリックを理解しやすくするテンプレート化されたレポートから始めることをお勧めします。

エージェントのパフォーマンスの追跡

コールセンターのスーパーバイザーは、特定のレポートを使用して、1人以上のエージェントをチェックインし、ボトルネックを見つけ、コーチングの領域を特定できます。

たとえば、スキルレポートごとに平均処理時間を掘り下げると、解決に達するまでに平均よりも時間がかかり、コーチングが必要かどうかを確認できます。

エージェントのパフォーマンスを向上させるために使用できるその他の標準レポートを次に示します。

  • エージェントの概要レポート：エージェントのパフォーマンスの全体像が必要な場合があります。 要約レポートは、さまざまなタイプの通話に費やされた平均時間と最長時間に関するメトリックをカバーします。
  • スキルレポートによる通話：着信通話のルーティングに自動着信分配器（ ACD ）を使用すると、通話の種類を確認できます。 これは、パフォーマンスの高いユーザーを強調表示し、追加のコールキューを識別するための優れた方法です。
  • アクティビティレポート：特にリモートで作業している場合、エージェントの生産性を追跡することは決して簡単ではありません。 アクティビティレポートは、各エージェントの通話アクティビティ、処理、およびさまざまな通話状態で費やされた時間の履歴ビューを提供します。
  • カスタムレポート：コーチングとパフォーマンスのレビューのために、エージェントのKPIを追跡および分析することもできます。 含めることができる標準的なメトリックには、通話時間、処理時間、応答速度、最初の通話解決、および通話数があります。

顧客満足度の向上

コールレポートは、コールセンターのパフォーマンスでより広範な傾向を評価することもできます。 エージェントが顧客と話していなくても、それを監視する必要があります。

たとえば、放棄率は、エージェントに到達する前に電話を切った発信者の割合です。 場合によっては、これは、営業時間やIVRの住所を聞いた後のように良いことです。 しかし、ほとんどの場合、10％未満の放棄率は業界平均です。

その場合、「回答の速さ」を主要な指標にすることを選択できます。

使用できるコールセンターレポートは次のとおりです。

  • 着信レポート：顧客は、電話をかけたときに迅速な応答を期待しています。 このレポートには、待機時間、キューに入れられた通話、不在着信など、着信通話の処理方法に関する履歴およびリアルタイムの顧客データが表示されます。
  • サービスレベルレポート：サポートチームがどこにマークを付けていないかを知るのは必ずしも簡単ではありません。 サービスレベルレポートは、コンタクトセンターが定義された期間内に一定の割合のコールにどれだけうまく応答できるかを示します。 業界の例：85/30は、通話の85％が30秒以内に応答されることを意味します。
  • 要約レポート：これは、クラウドコンタクトセンターのヘルスチェックと考えてください。 要約レポートには、平均待機時間、放棄率、回答の速度、および占有率を表示できます。

詳細なガイダンスとして、 Forresterは、さまざまなカスタマーエクスペリエンス（CX）メトリックと、この図でそれらをコンテキスト化する方法を分類するという優れた仕事をしています。

3種類のCXメトリック：相互作用、認識、結果（Forrester）

リアルタイムで顧客データに基づいて行動する

これまでのところ、これらのコールセンター分析のほとんどは毎週および毎月集計されています。 今日、エージェントは平凡な電話を優れたカスタマーエクスペリエンスに変えることができます。

どのように？ それはすべて、リアルタイムの顧客感情に関するものです。 特に、エージェントは、アカウントの調査回答、未解決のリクエスト、およびその他のカスタマージャーニーデータを表示して処理できます。

クラウド電話システムの機能を使用すると、コールセンターで作業していなくても、リアルタイムデータを使用してカスタマーエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。

従業員は、次のような実用的な洞察を見ることができます。

  • 過去の購入
  • 顧客満足度スコア
  • 顧客努力スコア
  • 顧客収益
  • アカウントの保有期間/年齢
  • IVRキーが押された
  • 最近のサポートに関するお問い合わせ
  • 希望する連絡方法（メール、電話、ソーシャルメディア）
  • 注文の好み（シャツのサイズ、フレーバー、支払い方法）
  • セルフサービスの試み

Nextiva Call Popは、スクリーンポップで顧客インテリジェンスを表示します

コールセンターの運用をよりデータ主導型にシフト

真実は、顧客に関するデータの収集は比較的簡単です。 しかし、そのデータを意味のある方法で使用することは、はるかに困難です。

誰もがデータを使用してビジネスを拡大することに精通しているわけではありません。 HBRがまとめた調査によると、 72％の企業がデータ主導の文化の構築に遅れをとっています。

問題の半分はテクノロジーです。 従来の電話システムでは、通話データを適切に収集して分析することはほとんど不可能です。 ただし、Nextivaのようなクラウドベースのビジネス電話システムに切り替えるチームが増えるにつれて、それは急速に変化しています。

データに精通するための4つのステップ

  1. 明確なビジョンと戦略から始めます-どの洞察が最も重要であり、その理由を理解します。 平均処理時間を短縮しますか？ または、予測分析を使用して顧客体験を向上させますか？ レポートやデータポイントをビジネス目標に結び付けずに、チームを攻撃するだけではいけません。
  2. データの分析に必要なリソースを入手する-チーム全体が直感的で簡単にアクセスできるソフトウェアを選択します。 Tableau分析ソフトウェアが急すぎる場合は、PowerBIを試してみてください。 それ以外の場合は、コールセンターの分析に固執します。 以下に、いくつかの「必須」機能の概要を示します。
  3. チームがデータに基づいて行動する準備ができていることを確認してください-チームの受信トレイを退屈なスプレッドシートでいっぱいにしないでください。 エキサイティングでシンプルな方法でデータを配信します。 カスタムウォールボードを活用して、リアルタイムのコールセンターデータを表示します。
  4. 客観的な意思決定の文化を受け入れる-本能ではなくデータを念頭に置いて意思決定を行うようにチームを関与させます。 データを信頼します。 ボーナスを顧客満足度と顧客維持目標に結び付けることを検討してください。

コールセンターソフトウェアの重要な分析機能

コールセンター分析ソフトウェアは、データの使用をよりアクセスしやすくする必要があります。 難しくはありません。 リモートおよびハイブリッド作業の時代では、よりスマートに作業するための適切なコミュニケーションツールが必要です。

オプションを比較すると、必要な5つの必須機能があります。

1）データ統合

コンタクトセンターソフトウェアは、 CRM 、チームチャット、および電子メールと緊密に統合する必要があります。 エージェントのパフォーマンスと顧客満足度に関する品質データを収集するだけでなく、チームが最も必要とするときに洞察を提供します。 クラウドコンタクトセンターは、安全なAPIを利用して、舞台裏で他のサービスとデータを交換します。

2）コールセンターの指標への即時アクセス

通話データにはさまざまな形式があり、適切な戦略が実施されていないと圧倒される可能性があります。 隠しリポジトリにデータを保存するだけではいけません。 分析ソフトウェアには、最も重要なビジネス指標に接続する事前に作成されたレポートが付属している必要があります。

これらのレポートを使用すると、カスタムダッシュボードの作成に苦労することなく、データを実用的な洞察にすばやく変換できます。

コールセンターでのコール処理のエージェントビュー。

3）エージェントとスーパーバイザーのためのリアルタイムのコールセンター分析

履歴データだけを見るだけではもはや十分ではありません。 代わりに、顧客体験を向上させるためのリアルタイムデータを提供するソリューションを探してください。 これらのツールは、顧客の感情、コールセンターのパフォーマンス、およびビジネスの成果をまとめたものです。

コールセンター環境の外では、インバウンドコールが従業員の電話に到着したときに、実用的な洞察がCTIベースの画面ポップの形で表示される場合があります。

4）カスタマージャーニーに沿った実用的な洞察

すべてのビジネスはユニークです。 レポートは通話データをすばやく活用するのに役立ちますが、すべてのKPIを網羅しているとは限りません。 次のような、ビジネス目標にとって最も重要なパフォーマンスメトリックを追跡できる分析プラットフォームを探します。

  • 最初の応答時間（FRT）
  • First Contact Resolution（FCR）
  • 平均回答速度（ASA）
  • 平均処理時間（AHT）
  • 通話量
  • 平均待機時間

カスタマージャーニーに沿ってこれらの指標を追跡することで、カスタマーサクセスプロセスを確実に作成できます。 顧客からの電話を超えて、より深い顧客エンゲージメントを達成します。

5）顧客満足のためのオムニチャネルアプローチ

最後に、コールセンター分析ソフトウェアを他のビジネスから切り離してはなりません。 優れた分析ソリューションは、チャネル全体のデータを組み合わせ、オムニチャネルアプローチを利用します。

次のような他のコンタクトセンターデータと統合するインテリジェントなソリューションを探してください。

  • ライブチャット、SMS、およびモバイルアプリからのテキスト分析。
  • 対話型音声応答入力とAI応答。
  • 通話後の満足度調査を含む、顧客調査の回答。
  • キャンペーン、電子メール、およびWebサイト訪問からのマーケティングデータ。
  • チャットや電話での会話からの感情スコア。

まとめることができる顧客データが多ければ多いほど、自動化されたワークフローを作成し、競合他社を凌駕する素晴らしいサービスを提供することが容易になります。

CXを改善するためのカスタマーサービスエージェントの品質保証。

コールセンターを差別化要因に変える

Zapposは、カスタマーサービスにマニアックであることで名を馳せました。 そして、彼らはそれを生き、卓越した顧客サポートの文化を作り出すことによって何年にもわたってそれを証明しました。 私たちのすばらしいサービスがUCaaS市場では異例であると言わなかったら、私は失望するでしょう。

これまで以上に、顧客体験は、価格ではなく、取引を勝ち取り、顧客の忠誠心を高める重要な要素になりつつあります。 顧客からの電話の背後にある「何」と「理由」を明らかにするには、正しいデータを使用します。

将来的には、オッズはあなたに有利です。 マッキンゼーの調査によると、コールセンター分析を採用している企業は、平均通話処理時間を40％短縮し、コンバージョン率をほぼ50％最適化しています。

適切なコールセンターソリューションと、会社の意思決定を促進するための戦略があれば、群衆から目立つようになります。

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