コールセンターは、企業と顧客とのコミュニケーションの窓口として、ビジネスにおいて重要な役割を果たしています。コールセンターでの顧客対応は、顧客満足度やロイヤリティを高めるだけでなく、顧客のニーズやフィードバックを収集する機会でもあります。しかし、コールセンターでの顧客対応には、多くの課題も存在します。特に、顧客感情の把握は、コールセンターのオペレーターにとって難しい課題のひとつです。

顧客感情とは、顧客がサービスや商品に対して抱く感情や態度のことです。顧客感情は、顧客の満足度や忠誠度に大きく影響します。例えば、顧客がサービスや商品に対して喜びや満足を感じると、リピートや口コミなどのポジティブな行動につながります。逆に、顧客がサービスや商品に対して怒りや不満を感じると、クレームや解約などのネガティブな行動につながります。したがって、コールセンターでは、顧客感情を正確に把握し、適切に対応することが重要です。

しかし、顧客感情の把握は容易ではありません。顧客感情は、言葉だけでは表現されません。声や表情、トーンなどの非言語的な情報も含まれます。また、顧客感情は、個人差や文化差などによって異なります。さらに、顧客感情は、時間や状況によって変化します。これらの要因をすべて考慮することは、人間のオペレーターにとっては困難です。オペレーターは、自分自身の感情や疲労などにも影響されます。その結果、オペレーターは、顧客感情を誤解したり無視したりする可能性があります。

顧客感情の把握をサポートする感情分析技術

コールセンターでの顧客感情の把握を支援する技術として、感情解析システムが注目されています。感情解析システムとは、人工知能や機械学習を用いて、顧客の声やテキストや表情から自動的に感情を判別するシステムです。感情解析システムは、音声感情解析 、テキスト感情解析 、表情感情解析 などの種類があります。

音声感情解析

音声信号から音声特徴量（声の高さや強さ、速さなど）を抽出し、それらを用いて感情を推定する技術です。音声特徴量は、音声信号を周波数領域や時間領域で分析することで得られます。音声感情解析では、音声特徴量と感情の関係を学習するために、教師あり学習や教師なし学習などの機械学習の手法が用いられます。音声感情解析の応用例としては、コールセンターでの顧客感情のモニタリングやアラート、オペレーターの感情管理やフィードバックなどがあります。

テキスト感情解析

テキストからテキスト特徴量（言葉や文法、絵文字など）を抽出し、それらを用いて感情を推定する技術です。テキスト特徴量は、テキストを単語や文節などの単位に分割し、それらに対して辞書や統計などの手法で重み付けすることで得られます。テキスト感情解析では、テキスト特徴量と感情の関係を学習するために、教師あり学習や教師なし学習などの機械学習の手法が用いられます。テキスト感情解析の応用例としては、コールセンターでの顧客感情のモニタリングやアラート、オペレーターの感情管理やフィードバックなどがあります。

表情感情解析

画像や動画から表情特徴量（顔の動きや表情筋の変化など）を抽出し、それらを用いて感情を推定する技術です。表情特徴量は、画像や動画から顔のパーツ（目や口など）を検出し、それらに対して幾何学的や外観的な手法で特徴量を計算することで得られます。表情感情解析では、表情特徴量と感情の関係を学習するために、教師あり学習や教師なし学習などの機械学習の手法が用いられます。表情感情解析の応用例としては、コールセンターでの顧客感情のモニタリングやアラート、オペレーターの感情管理やフィードバックなどがあります。
　

コールセンターで主に利用されているのは音声感情解析とテキスト感情解析です。

感情解析システム導入・活用のメリット

感情解析システムは、コールセンターでの顧客感情の把握において、以下のようなメリットを提供します。
　

顧客感情の可視化

顧客感情の可視化とは、音声やテキストなどのコミュニケーションデータから、顧客の感情や満足度を把握し、色や形、グラフなどで表現することです。これにより、オペレーターは一目で顧客の状態を理解し、適切な対応を行うことができます。また、管理者は顧客感情の傾向や変化を分析し、コールセンターの業務改善や品質管理に活用することができます。
　

顧客への応対品質の改善

感情解析システムは、顧客の声やテキストや表情から抽出した感情データを分析し、顧客のニーズや要望を予測できます。また、感情解析システムは、顧客の感情に応じてオペレーターに適切な対応方法を提案できます。例えば、怒っている顧客に対しては謝罪や説明を優先し、喜んでいる顧客に対してはクロスセルやアップセルを促すなどです。
　

顧客分析の深化

感情解析システムは、顧客の声やテキストや表情から抽出した感情データを蓄積し、分析することで、顧客の傾向やニーズを把握できます。例えば、どのようなサービスや商品に対してどのような感情が生じるか、どのような対応方法が効果的かなどです。これにより、コールセンターは、顧客満足度やロイヤリティを向上させるための施策を立案できます。
　

---

コールセンターは企業の顧客対応において欠かせない存在であり、顧客の感情解析はその重要な要素です。感情解析を向上させることは、顧客忠誠度を高め、競争力を強化するために不可欠です。顧客の感情を正確に理解し、適切に対処することは、企業の成功に直結します。感情解析システムは、この課題を解決するための有効な技術です。コールセンターを運営する企業は、この技術を積極的に活用することで、競争力を高めるべきです。