✔️ コール受信量の増加要因を分析
→ 問い合わせ内容の種類ごとに対応を最適化
✔️ 協力会社別・オペレーター別のパフォーマンスデータを分析
→ 成果が低い要因を迅速に改善
✔️ AI分析で管理が必要な業務を自動識別
→ 管理業務の負担を軽減し、意思決定のスピードを向上
コールセンターの運営で、このような問題に
悩んでいませんか？
コールセンター管理者が最もよく抱える悩み
コールセンターの運営を担当する管理者なら、誰もが応答率の低下、
オペレーターのパフォーマンスのばらつき、特定の問い合わせの急増といった問題を経験します。
・コール受信量の急増
予想外のコール増加により、オペレーターが不足し、顧客の待ち時間が長くなる
・協力会社の応答率管理
複数の協力会社を運営する場合、各社のパフォーマンスにばらつきが生じ、
サービス品質の均一化が難しくなる
・現状把握以上の深い分析の難しさ
一般的なコールダッシュボードで現状を把握できても、大量のコールデータの中から重要な管理ポイントを特定するのが難しい
コールセンター管理者は毎日数千件のコールデータを分析しなければなりませんが、応答率の低下に最も大きな影響を与える要因を迅速に特定するのは容易ではありません。 こうした問題は最終的にコールセンターの運営コストの増加や顧客離れの加速につながり、長期的には企業のサービス競争力を低下させる要因となる可能性があります。
コールデータの管理と分析を支援する HEARTCOUNT Call Analyzer
Call Analyzer は、コール統計に最適化されたダッシュボードとAI分析を統合し、リアルタイムでコールの課題を把握し、問題解決のための詳細な分析ニーズに対応する AICCソリューション です。
AICCとは何ですか？
AICC（Artificial Intelligence Contact Center） は、AI技術を活用してコールセンターの運営を自動化し、対応品質を向上させるソリューションです。HEARTCOUNTの Call Analyzer もAICCに適用されており、コール受信量の増加やオペレーターのパフォーマンスのばらつきといった問題をAI分析によって解決します。従来のコールセンターダッシュボードが単なる現状把握にとどまっていたのに対し、Call Analyzerは高度な分析を通じて運営効率を最大化できるよう支援します。
今回のコンテンツでは、コールセンター運営における主な課題を解決し、運営を効率化するための3つの方法をご紹介します。
コール受信量が急増した際、AIコール分析で応答率を最適化
コール受信量の増加による応答率低下の課題
コールセンターでコール受信量が急増すると、オペレーターの不足により顧客の待ち時間が長くなり、顧客満足度の低下につながります。
このような状況は、プロモーション、サービス障害、季節要因などによって発生することがあります。また、特定の曜日や時間帯にコールが集中したり、業務の種類によって対応時間に差が生じたりすることが、応答率の低下を引き起こす要因となる可能性があります。
AI分析で課題となる問い合わせ内容を特定 → 対応の最適化
まず、ダッシュボードで応答率に大きく影響を与える通話時間や無音時間をフィルタリングし、応答率の低下が顕著な主要なコールの種類を特定できます。さらに、個別の通話内容を確認すると、未成年者の預金口座開設に関する問い合わせが目立っていることが分かります。
応答率の低下が目立っていた未成年者の預金に関する問い合わせは、コール受信量にも影響を与えていたのでしょうか？
「AI分析」ボタンを押せば、すぐにこの疑問の答えを確認できます。
スマートプロットメニューで、X軸をコール要約 Y軸を レコードに設定して最も多く寄せられるコールの種類を確認したところ、実際に未成年者の口座開設、預金、店舗訪問に関する問い合わせなど、予想していたタイプのコールが非常に多いことが分かりました。
コール受信量が多く、応答率を低下させるコールの種類を特定したら、該当する問い合わせ内容に対する知識テンプレートの追加、チャットボット対応の強化、問い合わせプロセスの最適化などの対応を通じて、コールセンターの応答率を改善することができます。
協力会社の業績管理、成果が低い要因を特定し
集中的に改善
3つの協力会社のうち、B協力会社の応答率が特に低い状況
複数の協力会社とともにコールセンターを運営する場合、各協力会社の応答率に差が生じることがあります。特定の協力会社の応答率が低い場合、全体のサービス品質に悪影響を及ぼす可能性があります。
この問題は、協力会社ごとの受信コール数、オペレーター数、オペレーターのスキルなどの要因によって発生することがあります。
B協力会社のエージェント別パフォーマンスを把握 → 低成果要因を迅速に改善
コールアナライザー(Call Analyzer)は、系列会社や協力会社の管理が必要な場合、別途のダッシュボードを設定することができます。 協力会社、相談員別の応対状況を確認してみると、B社が比較的応対率が低く、着信コール数が多かったことが確認できます。
オペレーターの個別パフォーマンスとも関連があるかを確認する必要があります。期間内のオペレーター別応答状況をAI分析することで、問題を正確に把握できます。
応答率が低く、総通話件数が少ないオペレーターが各協力会社にどの程度分布しているかを確認するために、条件に合ったレコード（記録単位）を特定できるスマートサーチ機能を活用してみます。
円の中心に近いほど、検索条件（応答率の低さ、総通話件数の少なさ）に合致していると解釈できます。
最も中心にあるレコードを選択すると、B社のオペレーターであることが分かりました。さらにview moreボタンを押して同じタイプのオペレーターを確認すると、B社のオペレーター全体のパフォーマンスが低いことが明らかになりました。
AI分析を通じて、B協力会社の応答率が低い原因を迅速に特定しました。 パフォーマンスが低いオペレーターグループを素早く識別し、
教育プログラムを実施することで、 応答率の実質的な改善が期待できます。
コールセンター運営、主要管理ポイントをAI分析で自動識別
日々増加するデータの中から、どの要因が主要な管理ポイントなのかを特定するのは難しい
コールセンターでは毎日数千件のコールデータや問い合わせ記録が蓄積されるため、それらを分析し、主要な管理ポイントを特定することは管理者にとって大きな負担となります。
限られた業務時間の中で膨大なデータをリアルタイムに把握するのは容易ではありません。特定の指標が急変したり異常なパターンが発生しても、早期に検知できなければ対応が遅れ、顧客の不満増加や運営の非効率化といった問題につながる可能性があります。
AI分析で変化の核心原因を迅速に特定 → 管理業務の負担を軽減し、意思決定のスピードを向上
全体的な運営状況のダッシュボードだけでは、トレンドに影響を与える異常パターンや核心原因を特定するのは困難ですが、AI分析を活用すれば簡単に識別できます。
時系列分析 シグナル
AI分析メニューのダイアログでトレンドに関する質問を選択すると、シグナル機能を活用してデータ内の異常パターンや主要な変化を自動で検知できます。これにより、管理者は重要な課題を素早く把握し、適切な対応を取ることができます。
シグナルの上部にある概要では、全体的な傾向を確認できます。
下部の主要インサイトでは、
- 直近4期間で連続して増加している業務
- 減少傾向から増加傾向に転じた業務
- 継続的に減少している業務
など、各変数ごとの変化パターンを分析できます。
特に管理が必要なポイントを特定するために、連続的な変化のみを表示し、業務カテゴリを検索することで、管理が必要な継続的に増加している業務を確認できます。
Text to sql, 膨大なデータからシンプルな質問で必要な情報を検索
特定の管理課題を手軽に解決するために、TTS機能を活用できます。Text to SQL 機能は、自然言語の質問を入力することで、膨大なロー（行）データの中から必要な情報を検索できる機能です。知りたい内容を自然言語で入力し、「生成」ボタンを押すと、SQLクエリが自動で作成されます。さらに、「実行」ボタンをクリックすると、即座に該当データを確認できます。
AI分析を活用すれば、リアルタイムで最も重要な管理要因を簡単に把握できます。 対応が必要な領域を迅速に特定し、コールセンターの運営を最適化しましょう。
顧客接点が拡大するにつれ、コンタクトセンターではコールデータだけでなく、チャット、SMS、AI問い合わせなど、さまざまなチャネルから膨大なデータが生成されています。特にAICCへ移行する過程では、データの正確な分析がこれまで以上に重要になります。
「応答率が低い原因は何だろう？」
「運営効率を向上させるために、どこから改善すべき？」
こうした悩みに、もう多くの時間を費やす必要はありません。コンタクトセンターの環境に最適化されたダッシュボードとAI分析ソリューションを活用すれば、
即座に解決策を導き出し、運営効率を最大化できます。
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