カスタマーエクスペリエンスは、「顧客経験」や「顧客体験価値」といった意味です。
商品やサービスを利用するプロセスで、顧客が感じる心理的な価値のことを指します。
現代社会では、すでに物質的な価値だけでは差別化が難しくなっており、カスタマーエクスペリエンスによる差別化が必要と言われています。

そのような中、コールセンターでカスタマーエクスペリエンスを向上させるためには、どうしたらよいのでしょうか？
近年コールセンターでは、顧客やオペレーターの音声から感情を把握するための感情分析の導入が進んでいます。
今回は、音声録音データの感情分析がもたらす、カスタマーエクスペリエンスの向上についてご紹介します。

感情分析システムを利用して、コールセンターの改善や、AIを使った感情分析に興味がある方は必見の内容です。

■コールセンターでカスタマーエクスペリエンスが重要視されている理由

カスタマーエクスペリエンス（Customer Experience）とは、顧客が体験する価値のことを意味します。
商品を購入したとき以外にも、商品を実際に使用した際や、購入後のサポートといった経験も含まれます。
コールセンターにおけるカスタマーエクスペリエンスが重要視される理由として、最近は顧客が商品を自由に選べるようになった点が挙げられます。
商品の価値のみでは、激化した競争の中で、顧客満足度を向上させることが難しくなりました。
そのため、コールセンターにおけるカスタマーエクスペリエンスの重要性が増してきたのです。

コールセンターは、直接顧客と接する業務のため、人間にしかできない共感や親切さ、臨機応変な対応によって「経験」や「体験」を提供することができます。
人間にしかできない細やかな対応が、カスタマーエクスペリエンス向上に大きく貢献することができるのです。
デジタル化によって直接的な顧客との接点が減少する現代において、コールセンターはカスタマーエクスペリエンスを創り出す接点として重要度を増しています。

購入後のアフターフォローやクレーム対応が丁寧であれば、顧客はまた利用したいと考える可能性が高くなります。
また、口コミでサービスや商品を広めてくれる可能性も高くなります。
そして、潜在顧客まで獲得もできるようになり、企業の利益アップへとつながります。
もちろん、顧客が購入後すぐに結果が出るものではないため、カスタマーエクスペリエンス向上には長期的な取り組みが必要となります。

■カスタマーエクスペリエンス(CX)とは？ UX・CSとの違い

「UX」と「CS」は、よくカスタマーエクスペリエンス（CX）と混同してしまうワードです。
内容はそれぞれ全く異なるため、CXについて理解するにはUXとCSの内容も把握しておきましょう。
ここから、CXとUX・CSの違いについて解説していきます。

　｜UX（ユーザーエクスペリエンス）とは？

UXとは、 「User Experience」の略です。顧客が商品やサービスを使用したときの体験を重視したアプローチを指します。
CXの場合は、商品・サービスに関わる全顧客の体験を意味します。
一方、UX場合は1つの商品やサービスを使用する、利用者の体験を示しています。
UXにおいては、顧客が特定の商品・サービスを利用することによって得た体験をフィードバックして、商品やサービスの向上を目指すという考えです。
UXはCXをさらに細分化したもので、個々の商品を単位としてみる、よりピンポイントな視点といえます。

　｜CS（カスタマーサティスファクション）とは？

CSとは「Customer Satisfaction」の略です。いわゆる、日本語での顧客満足度と同義です。
商品やサービスに対して、ユーザーがどの程度満足しているかを測って、指標とする顧客満足度を意味します。
CXは、顧客の購入からサポートまで、商品・サービスの機能や品質も含めて一連の流れで感じた体験を総合的に評価した概念です。
CSの場合は、顧客が購入した商品・サービスの「サポートによる顧客満足度」の向上を目標としています。
CSによって、顧客満足度を向上させることができれば、リピート率がアップに繋がり、高い口コミ評価による新規顧客の獲得も期待できます。
CXは企業が提供し顧客が価値を得るという体験全体を示すのに対し、CSは企業側の提供した体験が顧客にとって満足するものだったかというフィードバックです。

■カスタマーエクスペリエンスが重要視される理由

現在、カスタマーエクスペリエンスは多くの企業で重要視されています。
顧客の体験がなぜ重要視されるようになったのでしょうか？ここから、その理由について解説いたします。

　｜リピーターの獲得

カスタマーエクスペリエンスが重要視される理由として、まずリピーターの獲得が挙げられます。　　
顧客が商品に関連する良い体験をし、カスタマーエクスペリエンスが向上することで、「またこの企業の商品を使いたい！」という思いを持つファンを増やすことができます。
特に、顧客の理想を超えるようなカスタマーエクスペリエンスを提供した場合は、何度も同じ企業を利用したいと感じてもらえます。
商品やブランドに愛着を持つファンは、一度商品を購入したあとも、繰り返し購入してくれる傾向にあります。
一度リピーターになってもらえると売上の安定化が叶い、競合他社への顧客流出を防ぐことも可能です。

　｜ブランドイメージの向上

カスタマーエクスペリエンスを提供するメリットのひとつに、ブランドイメージの向上があります。
顧客が質の高いカスタマーエクスペリエンスを受けることで、ブランド自体へのイメージが急上昇します。
ブランドイメージが向上すれば、顧客はブランドへの愛着を感じてくれるようになり、ブランドへの信用感が高まります。
そして、同じブランドで購入しやすくなり、普段は購入しないような高額な商品に対しても、顧客が選んでくれる可能性が高くなります。

　　・ポジティブな口コミと評判の形成

良質なカスタマーエクスペリエンスを提供することによって満足感を得た顧客は、口コミによって商品やサービスを自発的に宣伝してくれます。
現代ではインターネット環境の発達により、SNSなどで口コミを拡散してくれるため、高評価レビューが注目されれば大きな宣伝効果が期待できます。
ファンが発信する口コミは個人の感想であり、その投稿によって収益を得ることはないため、企業が自ら発する情報に比べ信頼性が高いと感じる層が多い傾向にあります。
一方、簡単に口コミができる環境なため、ネガティブな口コミが広まってしまった場合は商品やサービスの成長を止めてしまうことがありますので、カスタマーエクスペリエンスは常に高水準に維持することが大切です。

　　・満足度と顧客忠誠度の向上

顧客満足度とは、顧客の期待が満たされている状態かどうかという指標です。
ロイヤルティとも呼ばれる顧客忠誠度は、商品を買った顧客が企業に対して持つ「愛情」や「思い入れ」など、ポジティブな感情を表す言葉です。
カスタマーエクスペリエンスの向上によって、顧客満足度や顧客忠誠度が創出されると、お客様はその企業を信頼するようになります。
その結果、高頻度で同じ商品を購入してくれるように仕向けることができるのです。

　　・カスタマージャーニーを理解して、顧客満足度を向上

　・カスタマージャーニーを理解して、顧客満足度を向上
カスタマージャーニーとは、顧客が商品やサービスを知り、購入・利用意向をもって実際に購入・利用するまで、また、利用後に利用の継続や再購入の意思決定をするまでに、顧客がどのような行動や思考、感情を経験するかを時系列で可視化したものです。
カスタマージャーニーは、マーケティングにおいて重要な考え方です。自社の商品やサービスにおいて、カスタマージャーニーを理解し、活用することで、顧客満足度の向上につなげることができます。

　　・既存顧客との関係維持「リテンションマーケティング」

リテンションとは、「維持・保持・保有」という意味を持っています。
マーケティングで使用される場合は、「既存顧客維持」という意味で使用されます。
リテンションマーケティングは、企業と顧客とのリテンションを構築します。
新規顧客の獲得より、既存顧客のリテンションを行ったほうが売上増加につながりやすいという事実があるため、リテンションマーケティングは非常に重要です。
カスタマーエクスペリエンスを向上することによって、既存顧客との良い関係が維持されれば、会社の発展に繋がります。

　・CRMの活用

リテンションマーケティングでは、CRM（Customer Relationship Management）を活用することが不可欠です。CRMは顧客との関係を管理し、データを蓄積するツールであり、リテンション戦略の中心的な要素となります。CRMを通じてパーソナライズされたコミュニケーションや特典提供が実現し、顧客の忠誠心を高めることが期待されます。

■感情解析とは

AIによる感情分析とは、「文章（テキスト）」・「音声」・「画像」などから感情を読み取る技術のことを指します。
コールセンター向けの感情解析システムは、音声やチャット・メールなどの文面から相手の感情を可視化して、コールセンターのオペレーターをサポートするものです。
ここから、コールセンターで利用される音声感情分析について、その仕組みや特徴について見ていきましょう。

　｜感情解析の仕組み

多くの感情解析システムでは、機械学習済みのAIを使って行われます。
感情分析に必要な情報は主に「テキスト（文字情報）」「音声」「表情」の3つです。
コールセンター向けのシステムの場合、相手の「表情」が分析できないため、顧客とのやり取りを録音した「音声」データや、文字起こしやアンケート回答などの「テキスト」データを中心に分析します。

　　・発話のトーンや声のエネルギーの分析

音声による感情分析は、人間の発する声から感情を読み取るAI技術のことです。
AIが音声の周波数を解析し、「満足」「楽しい」「怒り」「悲しみ」「平常」といった感情を分析します。
人間の感情表現は、非言語コミュニケーションによって表現される部分が大きい傾向にあり、言葉だけでは判定しづらいものです。
音声感情分析によって音声の周波数を解析すれば、話し手の感情を理解することが可能になります。
音声感情分析は、顧客との電話によるコミュニケーションが必要なコールセンターで活用されることが多い傾向にあります。
コールセンターでは、AIが顧客の声を解析し、声の出し方、アクセント、息づかいといったものから顧客の満足度を読み取ります。
たとえば、声のトーンが高く、会話内容が「楽しい」といった肯定的な単語が含まれていれば、顧客の感情は良好であると判断できます。
一方、声のトーンが暗く、会話内容も「残念」というものであれば、悪い状態であると判断できます。
発話のトーンや声のエネルギーを分析し、感情的になりそうな顧客に対して、より早い段階でより適切な応対を行うことが可能です。

　　・テキスト化した文章の分析

テキストから感情を分析するAIは、「自然言語処理」という技術を応用しています。
文章に含まれている単語や言葉遣いや表現を分析することによって、その文章を入力した書き手の「怒り」「悲しみ」「喜び」といった感情を判定する仕組みです。
また、顧客とオペレーターとの会話がテキスト化されれば、内容を聞き返したり、随時メモしたりといった業務から解放され、オペレーター業務の効率化が叶います。
基本データと判定基準を事前に学習させておけば、AIは日々データを蓄積させて自動学習していくように設定ができるため、継続的に分析精度を向上させることができます。

　　・特定のキーワードやフレーズの検出

感情解析では、特定のキーワードやフレーズの検出も可能です。
「支払い方法」「解約の方法」といった単語を検知した際に、情報を画面上にポップアップさせることもできます。
その結果、顧客への応対がスムーズになり、カスタマーエクスペリエンスを向上させられることが期待できます。
また、不適切なやり取りや、口にすべきではない単語のチェックも可能です。
NGワードやキラーワードなど特定の単語を検知した場合、アラートで知らせてくれます。
これは、コンプライアンス違反の対策に役立てることができます。

　｜コールセンターで注目されている背景

感情分析市場は急拡大が予測され、コールセンターに関わるのであれば、必ずチェックしておくべき話題といえます。
感情分析は、コールセンターにおける顧客対応やマーケティング活動、そして従業員のメンタルケアなどにも活用されています。
ここから、感情解析がコールセンターで注目されている背景についてご紹介します。

　　・カスタマーエクスペリエンスの重要性の認識

いち早く感情分析の導入を検討するべきなのは、カスタマーエクスペリエンスの重要性を認識しているコールセンターの管理者や経営者です。
感情分析は、カスタマーエクスペリエンス向上に不可欠な手段になっていくと考えられます。
顧客からの深い信頼を獲得するためには、顧客視点に立ったカスタマーエクスペリエンスの提供が欠かせません。
そのために、ダイレクトに効果を発揮してくれるのが感情分析なのです。
感情分析によって、これまでは想像することしかできなかった「顧客の感情」を可視化ができるようになりました。
この技術は、コールセンター担当者にとって、大きな技術革新といえるでしょう

　　・リアルタイム対応の重要性

AIの感情分析によって、顧客の感情をその場で認識することができます。
リアルタイムでの感情分析が可能になれば、いち早く顧客の不満を察知できるようになります。
オペレーターの対応は経験によって品質の差が生まれやすい部分ではありますが、リアルタイム対応を活用することで、より質の高いカスタマーエクスペリエンスを構築できるのです。

　　・エージェントのトレーニングと改善のニーズ

感情分析AIは、顧客だけでなくオペレーターのトレーニングにも活用できます。
感情分析を活用すれば、効率的にデータを収集することができます。
蓄積されたデータを活用し、オペレーターごとに最適なコーチングを行えば、コールセンター全体の業務改善にも繋がっていくでしょう。
音声認識システムがない状態だと、1人のSV（スーパーバイザー）がリアルタイムでチェックできるのは1人のオペレーターのみで、適切なタイミングでのフォローは困難です。
しかし、音声認識システムを導入すれば、複数のオペレーターの会話内容を同時にテキストとして確認できるようになります。
そのため、適切なタイミングで指導を行えるようになるというわけです。
また、蓄積されたデータを活用することによって、顧客満足度の向上に繋げられる対応マニュアルを作成することもできます。

■コールセンターにおける利用イメージ

ここから、コールセンターにおける感情分析の利用イメージについて解説します。
分析を行うシーンは、大きく分けて「リアルタイム」そして「事後」の2パターンです。

｜リアルタイムでの感情解析

顧客とオペレーターが通話している音声データを同時進行でAIに読み込ませることで、現在進行中で行われている会話を分析してくれます。
これにより、注意が必要な応対を即発見することができます。
たとえば、通話中に著しく感情が悪化している顧客がいた場合、SVにアラートを出すといった活用方法があります。
トラブル発生を速やかに検知することができるため、迅速なオペレーターへのサポートが可能となります。

　｜事後的な感情分析

顧客との通話を録音したデータを蓄積し、AIに読み込ませて、過去の会話内容を分析することができます。
この分析によって、その場では検知できなかったトラブルのチェックが行えます。
また、応対の良いオペレーターの技術を、今後に役立てることも可能です。
たとえば、感情分析の結果、あるオペレーターが応対した際に顧客の感情が「良好」になることが多いと判明することがあります。
このオペレーターがどのような会話をしているか分析することで、顧客に好印象を与える応対の理由が明らかにできます。

■感情解析の導入メリット

感情解析AIをコールセンターに導入することで、どのようなメリットがあるのでしょうか。ここから、その5つの効果について解説します。

　｜顧客満足度の向上

感情分析のメリットとして、顧客満足度の向上が挙げられます。
音声によって感情を判定できるようになれば、声だけでコミュニケーションを図る必要があるコールセンターでも、顧客がどのような感情なのかを知ることが可能になります。
通話中に感情分析を行うことで、顧客のネガティブな感情をその場で検知してアラート表示をしてくれるため、顧客の不満が大きくなる前に対処できます。
たとえば、ネガティブな感情を検知したタイミングで、SVが担当オペレーターに具体的な指示を出したり、オペレーターに替わってSVが通話したりといった対応です。
顧客がネガティブな感情を感じたあと、迅速にフォローを入れることができるため、顧客満足度の低下を回避できます。
また、過去の応対履歴を音声感情分析すれば、顧客感情をポジティブなものにする良い応対パターンを見つけることができます。
そして、そのオペレーターの応対スキルをマニュアル化でき、ほかのオペレーターの応対に活かせるため、オペレーター全体のレベルが上がり、結果的に顧客満足度の向上へと繋がります。
このように、コンタクトセンターで音声感情分析を利用すると、顧客満足度を向上することが期待できます。

　｜問題の早期発見と解決

音声から感情を分析するAIは、ユーザーの感情をいち早く察知することで、クレームに発展してしまう前の段階で対処することができます。
リアルタイムでの感情分析によって、顧客が不満を感じていることを早期に検知し、SVがサポートすることで適切な応対を図ることができるからです。
顧客のネガティブな感情をいち早く察知し、的確な対応ができるようになれば、問題の早期発見と解決に役立ちます。

　｜成約率の向上

感情解析の導入によって、成約率の向上が期待できます。
感情分析を行うことで、オペレーターが通話中に顧客の感情を理解しながらセールスができます。
また、SVにも感情分析結果を表示することで、成約に向けた的確なアドバイスをオペレーターに向けて送ることも可能です。
通話中にリアルタイムで音声感情分析をすれば、顧客の感情に合わせて臨機応変に対応ができ、成約率の向上に貢献します。
また、過去の録音データを分析して、顧客が購買にまで至ったケースの特徴を分析することで、成果が上がりやすいマニュアル作成に活かすことができます。

　｜オペレーターのトレーニングとパフォーマンス向上

感情分析では、顧客が話したフレーズを多角的に解析することで、オペレーターのパフォーマンスを確認できます。
感情分析AIによって、効率的そして客観的にデータ収集できるようになるため、オペレーターのトレーニングもスムーズに行えます。
蓄積されたデータを活用して、オペレーターごとに最適なコーチングを行えば、コールセンター全体の業務改善にも繋がっていくでしょう。

　｜オペレーターの離職防止

慢性的な人材不足は、コールセンター業界における大きな課題となっています。
心理的負担の大きいオペレーター業務は、離職率が高いことが現実です。
人材不足は応答率を下げるだけでなく、オペレーターを疲弊させ、対応品質の低下を招くこともあります。
この人材不足による問題を解決するために、感情分析が活躍してくれます。
感情分析の活用としてメインとなるのは顧客満足度の向上ですが、オペレーター離職防止へも大きなメリットがあるのです。
感情分析は顧客の喜怒哀楽などを分析してくれるため、オペレーションがスムーズになり、やりとりにかかる時間やストレスが軽減されます。
また、通話中にオペレーターに対して音声感情分析を行うことで、SVはリアルタイムでオペレーターの精神状態を把握できます。
ネガティブな感情が強い場合はフォローをするなど、オペレーターに負担がかかりすぎないように支援を行うことが可能になります。
コールセンターのオペレーターは、感情へ大きな負荷がかかりやすい労働で、適切なメンタルケアが欠かせません。
顧客だけでなく、オペレーターの音声データも感情分析にかけることで、オペレーターへの細やかなサポートができるようになり、離職の防止にもつなげられます。

■まとめ

今回は、音声録音データの感情分析がもたらすカスタマーエクスペリエンスの向上について解説しました。
感情分析は、顧客対応が正しい方向に進んでいるかをリアルタイムに確認でき、コールセンターにおけるカスタマーエクスペリエンスを向上させます。
コールセンターに感情分析を導入する最大のメリットは、顧客の真の気持ちを理解できることです。
カスタマーエクスペリエンス向上に大きく貢献する感情分析を、ぜひコールセンターで導入してみてはいかがでしょうか。