コールセンターの運営に関わる悩みは音声マイニングで早期解決！

Q: 音声マイニングがもたらすメリット

１. 応対品質が向上しやすい ２. VOCの活用につながる ３. 人手不足の解消にも効果的

更新日：2023.10.23電話代行

コールセンターの運営担当者は、様々な悩みを抱えているものです。悩みの内容によっては、音声マイニングを導入することで解決できるかもしれません。業務改善が急がれる場合、この機会に同技術の理解を深めておくと役立つでしょう。そこで今回は、コールセンターが抱える悩みをふまえ、音声マイニングの仕組みやメリットをご紹介します。

1 コールセンターが抱える悩み
2 音声マイニングの基本的な仕組みなど
- 2.1 基本的な仕組み
- 2.2 テキストマイニングとの違い
3 音声マイニングがもたらすメリット
4 音声マイニング導入時の注意点
- 4.1 データ抽出の精度
- 4.2 費用面の問題
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コールセンターが抱える悩み

コールセンターで多くの運営担当者が抱える悩みは、応対品質の向上やVOCの活用に関わる問題です。これらの課題解決に苦労しているとの声は、少なくありません。以下では、コールセンターの運営担当者が直面している悩みを具体的にご紹介します。

応対品質の向上が容易でない

コールセンターを運営するうえで、応対品質の向上は容易ではなく、運営担当者にとって大きな悩みの種となっています。ビジネスに関わる電話対応でお客様に喜ばれるには、電話の用件に応じて的確かつ迅速に受け答えることが大切です。とはいえ、オペレーターの業務スキルには個人差があり、全員が適切に顧客対応できるとは限りません。

コールセンターの応対品質が思わしくない場合、業務レベルを向上するには、電話対応に不慣れな人員の教育指導が必要です。ただし、教育体制を整えるとなれば、手間や時間がかかります。通常、コールセンターにおける応対品質の向上は簡単に解決できる課題でなく、多くの運営担当者は頭を悩ませています。

VOCを活用できていない

VOCを十分に活用できていない状況も、多くのコールセンターで悩みの種になっている問題です。VOCは、Voice of Customerの略であり、お客様のニーズをはじめとする各種の顧客情報を意味します。コールセンターの電話対応で得られる顧客情報は、商品・サービスに対する要望・疑問からクレームまで広範囲に及びます。

お客様から寄せられる電話の用件は多岐にわたるため、日々の電話対応でコールセンターに蓄積する顧客データの量は基本的に膨大です。すべてのデータを人手で確認すると時間がかかり、業務効率は低下します。一般的に時間がないとVOCのデータ処理は進めにくいため、運用担当者は十分に活用できず悩まされています。

必要な人材の確保が難しい

人材確保の難しさも、コールセンターの運営担当者が見舞われている悩みの代表例です。昨今は、国内で少子化傾向が止まらず、労働力不足は深刻化していると指摘されています。多くの企業からは、従業員の負担を減らしたくても人員を補充できないとの声が聞かれます。

コールセンターの場合、クレーム対応などでストレスを感じるケースが多く、以前から人手不足に悩まされる傾向がありました。さらに最近は、労働力不足の問題も加わり、これまで以上に人材確保は難しくなっているといわれています。現在、多くのコールセンターは離職率の高さと国内の労働力不足に直面し、必要な人材を確保できず苦労しています。

音声マイニングの基本的な仕組みなど

音声マイニングは、音声情報のテキスト化やテキストデータの分析処理を一括で実行できる技術です。以下では、音声マイニングの仕組みや同技術に類似する「テキストマイニング」との違いをご紹介します。

基本的な仕組み

音声マイニングは、音声を認識する技術とテキストマイニングの技術が組み合わされたツールです。この技術を用いた場合、電話対応した時の通話記録は、AIにより認識されテキスト化されます。次に、テキストデータは、テキストマイニング技術により単語レベルでの分類・整理が進められていきます。

以上のデータ処理にもとづき、単語の出現頻度や関連性を分析するシステムが、音声マイニングの基本的な仕組みです。各単語の分析結果からは、それぞれの言葉の重要度や単語同士の結びつきの強さが調査されます。また、必要があればグラフを作成するなど、人が見やすい形式で可視化することも可能です。

テキストマイニングとの違い

テキストマイニングは、音声マイニングと類似した技術の一例に挙げられます。両者の違いは、各々の技術で実行できる作業内容の差です。音声マイニングは、AIが音声認識する技術を搭載しています。そのため、コールセンターが電話対応した時の音声データは、お客様の会話も含めてテキスト形式に変換できます。

一方、テキストマイニングは、テキストデータを分析する技術です。通話内容を音声データのまま聞いても、言語情報を分類・整理できません。この技術でデータ処理する場合、先に音声データをテキスト化しておく必要があります。音声マイニングは音声データのテキスト化から分析まで行えるのに対し、テキストマイニングはテキスト形式でないと処理できない点が、大きな違いになっています。

音声マイニングがもたらすメリット

音声マイニングの導入でコールセンターが見込めるメリットは、応対品質が向上しやすくなるところなどです。以下では、音声マイニングがもたらすと期待される主なメリットをご紹介します。

応対品質が向上しやすい

電話対応の応対品質が向上しやすい点は、コールセンターが得られる音声マイニングの大きなメリットです。コールセンターで音声マイニングを活用した場合、通話時の音声データは比較的に短時間で分析処理されます。オペレーターが電話対応で用いた単語や言い回しは、多くの労力をかけずに確認可能です。

すべての通話記録を簡単にチェックできれば、人材育成の手間は減ります。不適切な表現の出現頻度が高い時は、すぐに指導できるでしょう。そのため、応対品質を向上する業務は効率化すると期待できます。

VOCの活用につながる

VOCの活用につながるところも、音声マイニングを導入する時に大きく期待されている利点です。音声マイニングは、電話対応の音声データを手早く処理できます。お客様の言葉を分析する際、人手ほど多くの時間はかかりません。顧客ニーズや商品・サービスの問題点に関する情報は、速やかに分析できます。

顧客ニーズを把握する作業が効率化した場合、お客様の声は既存品の改善や新しい商品・サービスの開発に活かしやすくなるでしょう。また、VOCを客観的に分析できる点でも、音声マイニングは有益です。

人手不足の解消にも効果的

コールセンターが人材確保で悩んでいる場合、音声マイニングは人手不足の解消にも効果的です。音声マイニングを導入すると、通話記録のテキスト化やテキストデータの処理にかかる人手は減らせると考えられます。顧客データの情報量が膨大でも、お客様の声を分析する作業はスムーズに進められるでしょう。

通話記録を分析処理する手間が少なくなれば、人員を補充する必要性は低下する可能性があります。そのため、音声マイニングの導入は、人手不足の解消にも効果を発揮する期待されています。

音声マイニング導入時の注意点

音声マイニングの導入時には、データ抽出の精度や費用について注意が必要です。以下では、この技術を採用する時に気をつけたい注意点をご紹介します。

データ抽出の精度

コールセンターで音声マイニングを導入する際、データ抽出の精度に注意を向ける姿勢は大切です。音声マイニングは、必要に応じてオペレーターの言葉遣いやお客様の声に関する情報を抽出できます。ただし、ツールによって、データ抽出の精度は一律でないといわれています。そのため、音声データを有効活用するには、精度の高さに対する注意が不可欠です。

費用面の問題

どの音声マイニングを選ぶか検討する時は、費用面にも気をつける必要があります。音声マイニングは大きくクラウド型とオンプレミス型に分けられ、それぞれ運用コストは異なります。データ抽出の精度だけ考えて選択すると、予算オーバーになるかもしれません。

初期費用・月額費用は、提供する会社やプランにより異なりますが、無料のものから10万円以上するものまで大幅に差があります。サービスやサポートの内容を比較し、希望に合うものを選びましょう。個人で利用する場合は無料版でも十分ですが、ビジネスで利用するなら有料版がおすすめです。導入サポートやアフターサポートがしっかりしているものを選べば、知識や経験がなくても安心して始められます。

使い勝手とともに費用面も考慮したい場合、比較的リーズナブルな種類の音声マイニングを導入するのが良いでしょう。