コンタクトセンターの改善に役立つ対応品質評価、膨大なコールを把握する方法は

　コンタクトセンターの顧客対応は、改善や最適化のヒントにつながる貴重なデータだ。ただ、コール量が膨大なため評価しきれず、持て余しているのが現実ではないだろうか。ベトナムで1000万人の顧客を抱える消費者金融大手企業もまた、同様の課題に直面していた。毎月120万件もの問い合わせに対し、モニターできるのは0.6～1％が限界だった。

　これでは顧客の意図も、オペレーターのパフォーマンスも把握しがたい。この環境を変えるため、同社は自然言語処理と機械学習を用いた対話分析ソリューションを導入する。このツールは、オペレーターが適切な商品を売り込んでいるか、顧客の反論に対して正しく説明できたかなどを評価する、QAスコアリングを音声分析で再現できた。これならば、きめ細かなKPIの測定も可能になる。

　本資料では、同社に債権回収額の増加と営業の効率化をもたらしたという対話分析ソリューションを紹介している。評価というと、コール終了時にCSATやNPSなどを測定するアンケートを行う手法もあるが、回答率を高めることが難しい。業務を圧迫することなく、顧客の“本当の声”を把握できるメリットは大きいだろう。