データマイニングとは? コンタクトセンターにおける活用メリットや事例

 2021.01.12  コンタクトセンターの森 編集部

コンタクトセンターは企業と顧客をつなぐ窓口となる重要な部門です。さまざまなチャネルを通じて集まる顧客の声を収集・分析し、業務改善につなげる架け橋となるのもコンタクトセンターの役割と言えます。そこで重要となるのがデータマイニングです。今回はコンタクトセンターの業務にデータマイニングを活用するメリットについて解説します。

データマイニングとは? コンタクトセンターにおける活用メリットや事例

コンタクトセンターで活用できるデータマイニングとは

データマイニングとは、大量のデータの中から有益な情報を抽出することを指します。コンタクトセンターは顧客や見込み客との接点となり、問い合わせ対応や注文対応といったサポート業務を行います。

これは顧客との関係性を深める上で必要な業務であり、企業のブランドイメージ向上の役割も担う重要な役割でもあります。このような顧客とのコミュニケーションを通じて蓄積された通話データは、商品やサービスの品質向上や業務改善につながるヒントになるでしょう。顧客の声という膨大なデータから必要な情報を発掘し、需要予測や解約率などを分析して事業戦略に活用することがコンタクトセンターにおけるデータマイニングの目的です。

データマイニングで使われる主な分析手法は「クラスター分析」「ロジスティック回帰分析」「マーケット・バスケット分析」の3つに分類されます。

「クラスター分析」は、大きな集まりの中から類似するものをグループ化する統計的な手法です。「ロジスティック回帰分析」はYESとNOを明確に定義できるものの予測に使われます。「マーケット・バスケット分析」は製品やサービスの相関性を見つけ、同時購入されることの多い商品を見つける際に使われる手法です。

データマイニングを行うことのメリット

コンタクトセンターでは日々顧客への対応業務を行っていますが、その中で寄せられた意見はデータマイニングに活かすことが可能です。
この項ではコンタクトセンターにおいてデータマイニングを取り入れることで得られるメリットについて詳しく解説します。

顧客の声をデータとして可視化できる

データマイニングを取り入れることで得られる最大のメリットは、顧客の声をデータとして可視化してくれる点にあります。企業にとって顧客の求める商品やサービスの把握は重要です。データマインニングは、顧客の要望をより効率的に、業務改善へつなげます。

例えば、あるサービスの解約率改善が目標とします。その場合、真っ先にやるべきことは顧客の声を収集して分析することです。コンタクセンターを通して集まっている顧客の声をデータ化して問題点を調査します。顧客の声を拾い上げることで、サービスの品質、競合他社との比較、利用料金など、解約率を高めているさまざまな要因が浮き彫りになるでしょう。従来であれば埋もれていた顧客の声をデータとして可視化することで、ユーザー目線に基づいた具体的な改善策の立案が可能になります。

情報の属人化を防ぐ

ビッグデータから重要度の高い情報を抽出することで、さまざまなデータやノウハウが組織全体で共有可能になります。どのような職種であれ、多くの企業が抱えている問題が業務の属人化です。業務の属人化とは、ある業務を特定の人物しか遂行できない状態を指します。専門的なスキルやノウハウをもった人物しか行えない業務は、担当者が休職・退職した場合に立ち行かなくなるでしょう。

そこで、まずはデータマイニングによって個人がもつ専門スキルやノウハウといった暗黙知を可視化します。次に見える化したスキルやノウハウを言語化・マニュアル化して形式知へと変換します。そうすることで情報が組織全体で共有可能になり、業務の属人化を防ぐことにつながるのです。

雇用の流動化も業務の属人化を招く要因です。とくに定着率が低く人材の入れ替わりが激しいコンタクトセンターは、ベテランの暗黙知の継承が困難になっています。データマイニングを取り入れることで、こうした事態を避ける一助となります。

需要予測に活用できる

大量のデータの処理・分析を行うことで、商品やサービスの今後の需要をより正確な予測が期待できます。

ビジネスにおいて最も役立つと思われる用途は株価の予測です。各銘柄の過去の値動きや、現在の時流や、季節的なイベント、さらにはSNSで話題になっているトピックなども加味して今後の株価を予測します。需要予測の使い道はこれだけではありません。

例えば、小売業であれば売上を販売エリアや店舗別にグループ分けし、得られたデータを基に関連要素を見出すことで、売上予測に役立てることができます。製造企業であれば、生産施設や設備の保守・整備業務の時期を予測可能になり、業務効率の最大化や生産ラインのスケジュール順守に役立つでしょう。

こうした事例と同様に、コンタクトセンターに寄せられた顧客の声を集めてデータマイニングすることで、どのような商品やサービスが求められているのか需要を予測できるのです。

データマイニング導入の注意点

データマイニングは、これまでになかった新たな知見を与えてくれる有用な手段ですが、正しく運用しなければ十分な効果を発揮できないでしょう。
また、あくまでもデータマイニングで得られたデータは、分析のための素材に過ぎません。「実際にこのデータをどのように活かすか」という判断自体は、データマイニングでは不可能です。

データは活用して初めて意味が生じるため、闇雲に情報を収集しても徒労に終わるでしょう。つまりデータマイニングを効率的に活用するためには、明確な目標設定が重要です。

その目標に基づき、収集する情報を取捨選択しましょう。つまり収集するデータは多ければ多いほどよいというわけではないのです。もちろん、サンプルが多い分析ほど、精度は上がりやすくなりますが、難易度も上がってしまいます。大切なことは、目的に沿ってサンプルとして集めるデータ量を定めることです。

さらに集め終わったデータについては、ほかの部門の担当者が見てもすぐにわかるような形で加工しておきましょう。各担当者にとってもデータが明瞭に可視化されていれば、全体の作業効率はますます向上するでしょう。

まとめ

企業と顧客の架け橋となるコンタクトセンターは、事業戦略においても重要な役割を担う部門です。コンタクトセンターに寄せられる顧客の声には、商品やサービスの品質向上に欠かせない大きなヒントが散りばめられています。ぜひ、今回の記事を参考にしてデータマイニングを自社の事業戦略に取り入れてください。

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