コールセンターやコンタクトセンターにおいて、サービス向上において重要な役割を果たす「コールリーズン分析」について、本記事では解説します。
本記事では、経営者・管理職やマーケティング担当、コールセンター管理者の方に向けて、コールリーズン分析の重要性に加え、VoC（顧客の声）やパレート図といった関連手法についてもわかりやすく解説します。
コールリーズン分析とは
「コールリーズン分析」とは、顧客が電話をかけてきた理由や通話内容を分析することです。この分析により、問い合わせ理由を分類して傾向を把握でき、その結果、オペレーターの教育方針を明確にし、効率的に電話応対の品質向上を図れます。こうした背景から、近年ではコールセンターやコンタクトセンターにおいて、コールリーズン分析が積極的に活用されています。
コールリーズン分析を行うには、顧客からの問い合わせ内容を記録する必要があります。従来は、電話機のボタン操作によって問い合わせ内容を分類するコードである「CWC（コールワークコード）」を用いて記録していました。また、応対入力時にカテゴリーを設定し、コールリーズンをCRM（顧客管理システム）に登録する方法もあります。
現在では、音声認識技術により通話内容をリアルタイムまたはバッチ処理でテキスト化し、蓄積されたテキストデータをテキストマイニングツールで分析することで、より具体的に顧客の問い合わせ傾向を可視化し、コールリーズンを把握することが可能です。コールリーズンの集計方法は企業のシステム環境によって異なるため、自社に適した方法を選定する必要があります。
コールリーズン分析で得られるメリット
コールリーズン分析により顧客からの問い合わせ傾向を把握することで、複数の業務改善効果が期待できます。主なメリットは以下の通りです。
サービス改善に繋がる
コールリーズン分析により、顧客の声から商品・サービスの課題を把握できるため、商品・サービスのブラッシュアップに繋がります。その結果、顧客満足度の高い商品・サービスへと改善でき、企業の売り上げにも貢献します。
また、同様の質問が多く寄せられる場合は、問い合わせの必要を減らすためにFAQとして整理し、企業ホームページに掲載することが有効です。FAQを整備することで、企業・顧客双方の問い合わせ対応の手間を削減できます。
問い合わせ対応の優先順位付けに活用できる
コールリーズン分析により、どのような問い合わせが多いかを把握できれば、問い合わせ対応の優先順位付けが可能になります。これにより、オペレーターのスキルレベルの判断や新人教育に活用できます。特にオペレーターのスキルレベルの判断は、コンタクトセンターにおいて重要な要素です。
顧客からのあらゆる問い合わせに対応できるオペレーターが理想ですが、新人の段階ではすべてに対応することは困難です。対応が難しい問い合わせを任せた場合、最終的にベテランへ対応が引き継がれることになり、不要な時間と工数が発生します。
そのため、問い合わせ内容ごとにスキルレベルを設定し、各オペレーターが対応可能な範囲を明確にすることで、効率的な電話応対が実現できます。また、イレギュラー発生時の上司対応の基準としても活用できます。
セルフサービスの導入検討
コールリーズン分析により、オペレーターの案内がなくても解決可能な問い合わせ内容を特定できます。
例えば、荷物の時間指定や注文フォームの入力方法の説明など、対応方法が定型化されている問い合わせであれば、人による対応を必要としません。FAQに整理したり、チャットボットなどのAIツールに対応させることで、コンタクトセンターの問い合わせ対応の負担を軽減できます。
また、これらのセルフサービスは24時間365日利用できるため、顧客にとって利便性の高いサービスです。導入の際には、どの内容までセルフサービスに任せ、どの内容からオペレーターに任せるのか、すみ分けを明確にする必要があります。
異常事態を迅速に把握できる
一般的に、問い合わせ内容によって対応時間に差があります。コールリーズン分析により、各問い合わせ内容における平均処理時間（AHT）を把握しておくことで、想定より対応時間が長いケースを迅速に把握し、適切に対処できます。
異常事態をより正確に把握するには、平均処理時間（AHT）に加え、1時間あたりの対応件数（CPH）、平均通話時間（ATT）、平均後処理時間（ACW）といった指標も把握することが重要です。これらの指標を活用することで、コンタクトセンター全体の生産性やオペレーターの評価指標としても活用できます。
オペレーターの教育研修の見直し
コールリーズン分析により、顧客からの問い合わせ内容を把握することで、オペレーターの教育研修の見直しに大きく寄与します。多く寄せられる質問に対する研修を重点的に行い、問い合わせが少ない内容については段階的に習得する体制を整えることが重要です。
基本的な質問にすべてのオペレーターが対応できれば、対応方法の確認や上司へのエスカレーションに要する時間が削減され、顧客満足度の向上につながります。対応品質を向上させるためには、研修内容の改善と併せて、対応フローやトークスクリプトのブラッシュアップも行う必要があります。
IVRの最適化
顧客がオペレーターと直接話す前に、機械音声の案内に従って問い合わせ内容を選択・入力する仕組みを「IVR（音声自動応答システム）」といいます。IVRは、顧客の入力に応じて自動で案内や振り分けを行い、適切なオペレーターへつなぐ役割を担います。
IVRを利用することで、適切なオペレーターへ振り分けることが可能ですが、設定が不適切な場合、顧客は長時間の音声案内を聞く必要があり、負担となります。
このような課題に対しては、コールリーズン分析が有効です。コールリーズン分析により問い合わせ内容の優先順位を把握することで、その結果をIVRの設定に反映できます。アナウンスの順序を最適化し、不要な選択肢の削除や新規項目の追加を行うことで、IVRの最適化を図れます。
コールリーズン分析とVoC
コールリーズン分析と密接に関係する「VoC」について、本節ではその定義と関係性を解説します。
VoCは「ボイス・オブ・ザ・カスタマー（Voice of the Customer）」の略称で、「顧客の声」を意味します。顧客アンケートや問い合わせの中で直接得られる顧客の要望などが該当します。一方、コールリーズンは顧客が問い合わせた理由を指すため、直接VoCには該当しませんが、問い合わせ理由から顧客の要望を推測できることから、VoCの前段階または一部として捉えられます。
コールリーズンやVoCを集計・分析することで、顧客の要望に沿った商品やサービスの改善に役立ちます。しかし現在は、データの集計にとどまり、利活用まで十分に進んでいる企業は少ない状況です。コールリーズンを集計する際は、積極的に商品・サービスの改善へ活用する必要があります。
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コールリーズン分析に有効な「パレート図」
ここでは、コールリーズン分析に有効な「パレート図」について解説します。
パレート図とは、「パレートの法則」に基づいて作成される図表です。パレートの法則は、イタリアの経済学者ヴィルフレート・パレートが提唱したもので、「上位20%が全体の80%を占める」といった、重要な少数と些細な多数の関係を示す法則です。
この法則の例として、企業において上位20％の優良顧客が、全体の80%の売り上げを占めるとされます。
コールリーズン分析にもこの法則は応用可能です。問い合わせ内容を多い順に並べて棒グラフを作成し、累積割合が100%になるよう折れ線グラフで示すことで、パレート図を作成できます。必ずしも上位20%が80%を占めるとは限りませんが、問い合わせ内容の偏りを可視化することが可能です。
このパレート図を活用することで、優先的に対応すべき問い合わせの順位付けを行うことができます。
まとめ
顧客が問い合わせた理由を分析するコールリーズン分析は、コンタクトセンターだけでなく企業全体にとってさまざまなメリットをもたらします。こうしたメリットを踏まえ、企業の商品やサービスを改善するためにも、コールリーズン分析への理解を深め、活用することが重要です。
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