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コールセンターでのデータ分析の重要性

コールセンターは、お客様からの問い合わせやクレーム、アンケートなどを通じて、多くの「お客様の声」(VOC)を収集することができます。

VOCとは、Voice of Customerの略で、企業の商品やサービスを利用した顧客の意見や感想のことです。

VOCでのデータ分析とは、VOCを収集し、整理・分類・集計・可視化などを行い、傾向や特徴、因果関係などを明らかにすることです。

しかし、収集しただけでは意味がありません。VOCを有効に活用するためには、データ分析が必要です。

データ分析とは、収集したデータを整理・分類・集計・可視化などを行い、傾向や特徴、因果関係などを明らかにすることです。データ分析によって、VOCから得られる知見や洞察を抽出し、具体的な改善策や施策に落とし込むことができます。

コールセンターのVOCでのデータ分析のメリット

コールセンターのVOCでのデータ分析には、以下のようなメリットがあります。

お客様満足度の向上

VOCからお客様の満足や不満の要因を分析し、商品やサービス、対応などの品質を改善することで、お客様満足度を向上させることができます。また、お客様の声に耳を傾けることで、お客様との信頼関係も強化できます。

具体的には、VOCでのデータ分析によって以下のメリットがあります。

  • 顧客が商品やサービスに対して満足している点や不満な点を把握できます。これにより、商品やサービスの改善点や改善策を見つけることができます。

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  • 顧客が商品やサービスに対して求めているニーズや嗜好、トレンドなどを把握できます。これにより、新しい商品やサービスの開発や提供に活用することができます。

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  • 顧客が商品やサービスに対して感じている感情や評価を把握できます。これにより、顧客満足度や忠誠度などを測定し、向上させるための施策に活用することができます。

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  • 顧客が商品やサービスに対して持っている期待や信頼を把握できます。これにより、顧客とのコミュニケーションや関係構築に活用することができます。

売上や利益の増加

VOCからお客様のニーズや嗜好、トレンドなどを分析し、新しい商品やサービス、キャンペーンなどを開発・提供することが可能になります。新しい商品やサービスは、顧客のニーズに応えたものであれば、市場で競争力を持ち、売上や利益を増加させる可能性があります。また、お客様満足度が高まれば、リピート率や口コミ効果も高まります。

コスト削減

VOCから問い合わせやクレームの原因や頻度を分析し、問題点や改善点を特定することで、無駄なコストや時間を削減することができます。また、VOCからよくある質問や回答をまとめてFAQなどに公開することで、問い合わせ件数を減らすこともできます。

コールセンターのVOCでのデータ分析の注意点

コールセンターのVOCでのデータ分析を行う際には、以下のような注意点があります。

分析目的や仮説を明確にする

VOCは多種多様なデータであるため、分析目的や仮説を明確にしないと、分析がぼやけたり、結論が出なかったりする可能性があります。分析目的や仮説を明確にすることで、必要なデータや分析手法を選択しやすくなります。

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  • 問題・原因発見

コールセンターの運営において、問題や課題が何かを明らかにするための分析です。例えば、クレームの件数や内容、オペレーターの対応品質や生産性、顧客満足度などを分析することができます。問題・原因発見に役立つ分析手法としては、パレート図、、標準偏差、度数分布などがあります。

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  • 現状把握

コールセンターの運営状況が適正かどうかを判断するための分析です。例えば、人員やシフトの管理、入電数や通話時間の傾向、オペレーターの稼働率や占有率などを分析することができます。現状把握に役立つ分析手法としては、稼働率、占有率、相関係数などがあります。

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  • 予測

コールセンターの将来の運営計画や施策効果を予測するための分析です。例えば、入電数や通話時間の変化、オペレーターの必要人数や配置、顧客満足度や売上への影響などを分析することができます。予測に役立つ分析手法としては、単回帰分析、重回帰分析、指数曲線などがあります。

分析結果を可視化する

VOCはテキストデータが多いため、分析結果をそのまま報告すると、理解しにくかったり、伝わりにくかったりする可能性があります。分析結果をグラフや表などで可視化することで、分かりやすく伝えることができます。

分析結果をアクションにつなげる

VOCの分析結果は、そのままでは意味がありません。分析結果をもとに、具体的な改善策や施策を立案し、実行することが重要です。また、実行した結果を再度分析し、効果測定やPDCAサイクルを回すことも忘れずに行いましょう。