コールセンターの課題解決の相談は
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Vol.42　実践講座（大阪）の振り返り　その2　～悪魔のKPIと言われるKPIは？～

コールセンターのKPIとは最適な管理・運用する上で重要な指標です。その中でも非常に重要なKPIなのですが、（私が勝手にネーミングしているだけですが）「悪魔のKPI」と呼ぶKPIがあるのをご存じでしょうか？

それは、ＣＰＣ（コスト・パー・コール）のKPI指標になります。

 

ＣＰＣは電話1本あたりの単価を示すＫＰＩですので、本来は経営指標として最も重要視されるＫＰＩですが、実際には現場でＣＰＣを計算しているコールセンターは少ないのが実態です。毎年100人以上に対してコールセンターの公開講座を担当していますが、受講者にヒアリングすると、実際にＣＰＣを計算しているセンターは10％～20％というのが実態です。では、「なぜＣＰＣを計算しないのですか？」と聞くと、答えとして多いのが「そもそもCPCの存在を知らない」、「なんとなく知っているが、計算方法がわからない？」という方がほとんどです。

 

本来、コールセンターを所管している経営層の方であれば、「うちのコールセンターの電話1本あたりの単価はどうなのか？」、「トレンドは上昇傾向なのか？下降傾向なのか？」、「上昇傾向であれば何が起因しているのか？」本来であれば、一番気になるポイントと思います。

ただ単に、コールセンター＝コストセンターと揶揄して、人件費を下げろ！と号令をかけるばかりの経営層が多い昨今ですが、本来はコールセンターの実態についてKPIを通してきちんと把握し、打ち手を講じる事を指示するのが仕事です。

 

ここまではCPCの一般的に事について書いてきましたが、冒頭で書きました、「悪魔のKPIとは？」とはいったいどんな意味を持っているのでしょうか？ここからその意味について説明します。
 

CPCの数値（単位：円）は非常にわかりやすいです。初めに仮に「1本単価：1000円」という現状をコールセンター運営を熟知していない本部長や担当役員に見せると、1本単価：1000円という数字が頭に刷り込まれます。応答率、サービスレベルや稼働率などある程度KPIの意義を理解しないと現状がわからないKPIと違って、一目で高い・安いが判断できますので、上層部にとっては複雑なコールセンターKPIの中でもわかりやすいので飛びつかれる傾向があります。

そこで、あまり理解の無い上司・役員に一度CPCを見せてしまうと、毎月のように「CPCはどうなっている？」、「（50円でも上がった場合は）、どうして上昇したの？理由を報告しなさい！」と結構面倒な事になります。

例えば、繁忙期前に新人採用した場合は、人件費コストだけかかって電話の処理件数には貢献しませんので、大きくCPCが跳ね上がりますし、逆に繁忙期のピーク月などはキャパ以上のコールを処理する事になるので、CPCが大きく下降する事になります。

このように、CPCは月単位での推移を細かくチェックするというよりも、冒頭のグラフにあるように、年度単位のトレンド推移を追っていく指標です。

1ヶ月単位での上下動に一喜一憂してしまうと、段々上層部も新人採用したらCPCが上がる。では、新人の採用を抑制すればCPCは下がると思って、必要な採用申請すら却下しかねない事態になるリスクがあります。また、一度経営陣に報告すると、「他のKPIはいらないから毎月CPCだけ報告しなさい！」という事態も起こります。

 

上記の理由から、私はCPCのKPI指標を「悪魔のKPI」と名付けています。

上手にCPCの上昇要因（処理時間の上昇・稼働率の低下・人件費増など）・下降要因（処理時間の減少・稼働率の上昇・本社配布経費の減少など）を分析して、実施した運営施策の効果検証や運営の舵取りに使用してもらえば良いのですが、毎月の10円上がった・下がったの推移だけにとらわれると本末転倒になってしまいます。（CPCは運営施策・経営状況を映し出す鏡である！）

 

非常に重要なKPI指標ではありますが、上層部の報告の仕方・啓蒙の仕方次第では「悪魔のKPI」になってしまうリスクがありますので、慎重に運用を考えてもらいたいKPIの一つです。

Vol.41 CRMﾃﾞﾓｶﾝ（大阪）実践講座の振り返り　その1　～離職率の計算式の考察～

5月29日と30日の両日で開催されました、CRMデモ＆カンファレンス（inマイドーム大阪）は大盛況の中で終了しました。私の実践講座にも28日の「コールセンター運営の基本知識＆マネジメント入門講座」、29日の「経営貢献を可視化する！課題解決のためのKPIマネジメント」の2つの講座に30名を超える受講者の方が集まり、皆さん悪戦苦闘しながらも必死に課題に取り組んでくれました。そこで、今回から数回にわたり実践講座で特に皆さんが悪戦苦闘していたり、理解度が今ひとつでフォロアップが必要と感じたテーマを取り上げて振り返りをしたいと思います。今回受講していなかった方も過去の受講者も同様に、ひっかかる可能性があると思いますので、復習の意味でご参照下さい。
 

まず、上記の１月～6月末までの6ヶ月間経過した時点のコールセンターの離職率は何％だと思いますか？　ちょっと電卓で計算してみて下さい。

 
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ただ、離職率の計算方法というのも、絶対的な公式が存在しなく、会社によって多種多様な方法を取られているようです。（ネットで離職率の計算式について調べてみた結果です）

●ケースA

「起算日（年度初め）から1年間の離職者数÷起算日における在籍者数×100」
・100名の企業で、起算日までに年間10名が退職。在籍者数が90名となった場合（その間に新たに採用した人数は除く）
⇒10名÷90名×100＝離職率約11％
 

●ケースB

「起算日（年度初め）から1年間の離職者数÷起算日から積算された在籍者数×100」
・100名の企業で、起算日までに年間10名が退職。在籍者数が90名となった場合（その間に新たに採用した人数10名を含む場合）
⇒10名÷（100名＋10名）×100＝離職率約9％
 

●ケースC

「新卒社員が3年以内に離職した割合」
・100名の企業で、10名の新卒社員を採用。3年以内に5名が退職した場合
⇒5名÷10名×100＝離職率50％ （新卒の３年以内離職率）
 
私の経験上はケースBで計算する事が多かったです。分母の人数は起算日（年度初め）に期間内に採用した人数、分子は期間内に退職した人数（会社都合＋自己都合）
 
そのため上記のコールセンターの年度初めの1月の期初の在籍人数が100人だとすると、1月は入社：10人、退社：5人なので、2月の月初在籍数は105人になります。同じように入社人数を足して、退社人数を差し引くと、順次マトリクスの数字になります。
このコールセンターの1月を起算日として6月までの人数が100人＋30人（入社数）＝130人。また、退社（離職数）の人数は1月～6月まで合計で25人になります。
よって、このコールセンターの６ヶ月間の離職率は、25/130×100％＝19.23％となると思います。
 
更に細かく、例えば業務を委託している先（アウトソース）の離職率を深掘るのであれば、もう少し細かく数字を取っても良いかもしれません。

①     募集人数→② 合格数→③ 入社（着任）数→④デビュー数→⑤戦力化数

※デビュー直後に離職し、本来、ほしい時期に頭数がそろっていない・・ということが課題になりますので、例えば戦力化数＝3ヶ月目と設定し、着任から3ヶ月のどこの期間で離職が多いかなどの推移を見るのも方法の一つです。
 
なお、6ヶ月目以降になってくると本人の問題だけでなく、家庭事情（介護問題・健康問題など）によるいたしかたない離職や期間限定による契約満了での離職などがまじってきますので、現時点では特に入社から4～5ヶ月目までをWATCHすると良いと思います。 
 
前半にも述べましたように、離職率の計算方法は様々であり、各社での計算式も異なるというのが実態のようですが、重要な点は毎月・毎月きちんと統計結果を取って、「離職の見える化」を行っていく事だと思います。直近６ヶ月の傾向は？　１年の傾向は？　前年同時期と比較してどうなのか？　など、まずは現状把握を行なわないと、対策を行う事も難しくなります。
 
コールセンターにおける離職問題が社会問題化している昨今ですが、まずは、自社のコールセンターの離職率・傾向値をしっかり把握する事から始める事をお勧めします。
 

Vol.40　実践研修「経営貢献を可視化する！課題解決のためのKPIマネジメント」

先週のブログで今月：5月28（火）と29日（水）の2日間にＣＲＭデモ＆カンファレンス（大阪）で登壇する実践講座の紹介をしました。
その後の問い合わせで詳しくはどうような内容ですか？　過去の研修と同じですか？という質問がありましたので、少し詳しく紹介します。
特に今回特にお勧めしたのは、「経営貢献を可視化する！課題解決のためのKPIマネジメント研修」になります。
この研修は15年前には「実践！ＫＰＩマネジメント100本ノック研修」の名前で研修を開始、その後5年ほど前からKPIを活用した課題解決に焦点を置いた「KPIマネジメント課題解決研修」とリニュアルをしてきました。そして、今回は更に、最新のコンテンツを加え「経営貢献を可視化する！課題解決のためのKPIマネジメント研修」という名前で、大幅にリニュアルをしています。研修項目は冒頭の図にて添付していますので、そちらをご参照下さい。

私のブログでも特にアクセス率の高い「アーランという言葉を見る事はあるが、正直説明ができない？」という方には、この研修受講で明日から、「アーラン式とコール予測ロジック」を他者に説明できるようになります。また、「一体自分のコールセンターで受けているコールの1本あたりの単価はいくら？」と疑問に思う方にはCPC（Cost　Per　Call）の計算手法で自社の1本あたりの単価のロジックも学べます。
更には、「1本あたりの処理時間（AHT）を削減」する上で、効果的な検証ロジックの講義や、昨今、離職率の悪化で苦悩しているコールセンターが沢山ありますが、経営層に窮状を訴える際に、「離職ロスコストの算出方法」を学ぶことで、効果的な訴求・稟議を出す事が可能です。（冒頭の添付資料）
 
特に、処理時間の削減手法については、以前のブログでも書きましたが、ある程度の規模のコールセンターでは年間平均1分の処理時間の短縮で数千万のコスト削減効果がでてきます。また、離職ロスコストについても一人当たりの離職ロスコストは職制や研修期間・独り立ち期間によって変わりますが、一人あたりのコスト50万は最低でもかかります。
上長や経営層に、離職率改善のための追加投資を稟議する際に、この離職ロスコストの算出計算式はかなり有効です！
 
今回のような実践的な研修からの学びで、処理時間を1分短縮、離職者を一人でも防止できれば、費用対効果も十分高い研修です。
是非、下記の実践型のKPIマネジメント研修については、同僚の方や部下の方に推奨頂ければ幸いです。（ほとんどのSV層、マネジャー層に有効です）

5月29日（水）「経営貢献を可視化する！課題解決のためのKPIマネジメント」を実施します。

詳細はここを参照
 
【こんな方にお勧め】
・ＫＰＩは重要だと思っているが、専門的な事を学ばずに現在に至ってしまった
・日々の運営課題に頭を悩ませているが、解決の糸口が見えない
・ＫＰＩを活用して「離職率の改善」や「処理時間の削減」の取り組み事例などを学びたい
 
【受講特典】下記のエクセルマクロシート、レポートテンプレートをファイル形式で提供
・簡易アーラン式のマクロ・エクセルシート
・効果的なレポートテンプレート
 
私の研修の基本コンセプトはとにかく実践力を身につける事です。
単純にコールセンターの専門用語、最新トレンドを講義するだけでは、実践力は身につきません。
コールセンターの現場で皆さんが困っている事は、「新人がどんどん辞めていく」、「生産性が一向に上がらない」、「常に繁忙状態で待ち呼の管理ができない」など、一筋縄では解決しない問題ばかりです。このような課題を解決していくにはコールセンターの専門用語を知っているだけでは解決しません。KPIデータの分析力も必要ですが、想定された課題に対して、仮説・分析・解決案の考察などのケーススタディを一つでも多く経験していくことです。私の実施する研修では、ネット上に掲載されている表面的な解決手段では無く、私が過去28年にも及ぶ経験と実践の中から身に着けた解決手法を論理的かつわかりやすく伝える内容になっています。
 

Ｖｏｌ.38　CC最新システム紹介　～予測型ACDルーティング～　その4

先週まで「音声認識」にフォーカスを当てたシステムをしましたが、今回は、GENESYSさんの「予測型ACDルーティング＝プレディクティブ・ルーティング」についての紹介です。
 
皆さん、電話が入電してきた際のオペレーターへの着信ルールはご存じですよね？
一般的には、オペレーターの待ち時間の長い（受付可状態）方から順番に着信していきます。この機能はACD（自動着信呼分配）機能として、均等にオペレーターに対応してもらうために30年以上も前（1980年代）から私がコールセンター業務を開始した頃から変わらない機能です。
そして現在では主流になっているのが、「スキルベース・ルーティング」。○○スキルを持っているAさん、△△スキルを持っているBさんなどスキル毎に分かれ、そして優先順位設定（プライオリティ・ルーティング）と併用して、優先順位設定が高ければ待ち時間に関わらずにそのオペレーターに着信する設定です。例えば、新人オペレーターがデビューしたてに簡単な○○なスキルの経験を積ませようとして優先順位を高く設定して集中的に着電させたり、SVや高度なスキルを持つベテランオペレーターは逆に優先順位を下げて通常時にはあまり一次対応の着電には対応せずに、エスカレーションや新人フォローを行うように設定しているコールセンターがほとんどだと思います。
 
今回紹介する予測型ACDルーティングはそんな常識を覆すようなルーティング機能を持っています。今の時代背景ですが、
1.    顧客のニーズもどんどん多様化してきている。
2.    オムニチャネルと言われるように「あらゆるチャネル」でのコンタクトが可能である
3.    今までのCS（顧客満足度）だけでは無くCX(カスタマーエクスペリエンス)の向上を企業は目指している。
そんな時代背景もありますので、今までのようにただ単に空き時間の短いオペレーターから順番に対応する事ではCXの実現を達成する上では不十分と考えられます。
オペレーター個々の能力を加味（経験・年齢・トークスタイル・モニタリング結果など）をルーティング要素に組み入れて常に最適なオペレーターに着信できたら、お客様の満足度も相当UPすると思います。


例えば、（過去のモニタリング結果によるデータより）聞き上手な高齢者対応に長けたオペレーターAさんと、少し早口で一方的に話す傾向のあるBさんがいたら、自分が高齢者のお客様であればAさんに対応してもらった方が顧客体験価値・満足度はUPするはずです。
また企業視点の例ですが、クレジットカード会社でカード解約スキルに着電した後に解約防止を行う窓口の場合、過去の解約防止率などの成果指標がありますので、そのデータをルーティング要素に加味しておけば次のようなルーティング調整が可能なのです。非常に解約防止率の高いCさん（受付可時間：最短）と、解約防止率の低いDさん（受付可時間：最長）がいた場合、待ち呼に3人（①⇒②⇒③）が並んでいれば、①のコールは通常Dさんに着信するはずですが、①のお客様が非常に高額な利用実績のある優良なお客様と事前のカード番号入力で判断がついていれば、①のコールは少し待つことになりますがCさんに着電させる事も可能になります。
このような最適なルーティングを一年・二年と続けていけば、お客様の顧客体験価値の向上はもちろんのこと、会社の収益にも多いに貢献していくと思います。
 
ただし、上記の説明文を読んで？と疑問を持った方もいると思います。まず、上記の予測型ACDルーティングを実施していくと、解約防止率の高いCさんにコールが集中するのでは無いかという懸念ですが、これもGENESYSさんの統計結果によると、一日の短時間や短期的なバラツキは発生しても、予測型ACDルーティングはオペレーター一人一人の稼働状況も加味してルーティング調整を決めていくので過度な偏りは発生しないそうです。
また、仮に上記の解約防止率の例で解約防止率の高いCさんが話し中の場合、本来すぐに着電できたはずの①の方が、当初よりも長く待たされるという事も発生しますが、これもGENESYSさんの統計結果によると、お客様の「待ち時間に対する耐性」というリサーチから、最適なオペレーターに繋がるのであれば通常より2～3分追加で待っても気にしないという結果がでています。
 
以前は近未来のイメージの強かった予測型ACDルーティングですが、これも現実のものとして使われ始めています。
今回の予測型ACDルーティングの機能にご興味がありましたら下記を参照下さい。
https://www.genesys.com/ja-jp/company/newsroom/announcements/1805_predictive_routing
 

Ｖｏｌ.37　CC最新システム紹介　～対話型音声認識IVR～　その3

先週に引き続き「音声認識」にフォーカスを当てたシステムの紹介です。
前回は応対履歴入力の簡素化という機能で、「Voice　To　Text」＋「AI機能」＋「要約機能」のシステムを紹介しました。
今回は、「自然発話×意図理解」の対話型の音声認識IVRの紹介です。
 
まず下記のYoutubeの音声認識デモ音声をお聞き下さい。特別にニュアンス・コミュニケーションズ様からお借りしたデモ音声です。
（音声が出ますので、周囲の状況を確認した上でクリックして下さい）
https://youtu.be/vtoN8lSg_Vg
 
アメリカン航空で実際に使っている音声認識IVRのデモですが、システムの音声とお客様との会話の間のタイムラグがほとんど無く自然なやり取りと感じるはずです。これは、かなりチューニングした結果だそうですが、このクオリティーレベルであれば実際の現場で使用できる領域まで来ていると思います。
 
従来のプッシュトーン型のIVRでは「XXXの方は1番、△△△の方は2番を押して下さい」といったガイダンスを延々と聞くことになります。階層が深い場合など、操作ボタンを1度間違えると、また初めに戻ってやり直しや・希望の窓口に繋がらなかった場合にはまた転送されるなどたらい回しが発生する事もあります。特に高齢者の方にはこのプッシュトーン型のIVRは不評ですね。
しかし、ニュアンス・コミュニケーションズの「対話型音声認識IVR」では、こうした煩わしさが解消されるようです。
利用者が自然発話で用件を伝えると、自然言語処理技術で意図を理解し適切な対応を行います。例えばFAQによる自動回答や、適切なオペレーターへのルーティングなど、あたかも有人オペレーターのように一次対応を行ってくれます。対応がスムーズになる事で通話時間の短縮にも貢献し、顧客満足の向上と運営コストの削減を同時に実現できます。
 
また声紋認証機能を併用することで、さらに活用範囲が広がります。声紋は個人特有の生体情報を利用するため、従来のパスワードやPINのような盗難や推測されることもありません。なりすましに強く・パスワードを忘れてしまった！という事もなくなります。（現在は非常に多くのパスワード・PINを覚えていないと、電話操作の際にうっかり忘れたという事は私も時々遭遇しますので、自分の声紋認証で事前登録・本人確認してくれると非常に助かります。）
声紋認証という安全かつ簡単に本人確認が可能になるため、特に金融サービスをはじめとした厳重なセキュリティ管理に最適です。
こちらの音声認識IVRシステムの詳細については下記を参照して下さい。
https://callcenter-japan.com/it-search/2974.html
 
音声認識IVRで一次対応を自動化し、本人確認も声紋認証で自動化する事で、現在の処理時間も2分～3分の短縮に貢献すると思います。
前回も書きましたがAHTの削減効果のシミュレーションとして、例えば月間：10万件のコールを処理しているコールセンターがあるとすると年間で約120万件のコールを処理する事になります。今年度のAHTの平均が10分30秒の場合、翌年の平均AHTを1分短縮するだけで約2000万円のコスト削減効果になる計算を説明しました。これが3分ともなれば、約6000万円のコスト削減効果も期待できます。
 
今回の対話型音声認識IVRと声紋認証機能は、現在社会問題になっている「オレオレ詐欺」、「振り込め詐欺」にも絶大な効果を発揮するのではと思います。国策として、地方自治体などで高齢者対象に、事前に家族・子供の声紋を登録しておけば「俺だよ！」と言っても、その時点で「声紋で認証されず！」とその後の振り込め詐欺を撲滅できるのではと思います。そのような対策が実現化するのも、そう遠くは無いと思ってしまいます。
 
“音声認識機能”や“Voice　To　Text”は今ではスマートフォンで日常的に使われている機能ですので広く利用者にも馴染まれた機能です。コールセンターの運用でも単にプッシュ選択型のIVRの時代もそろそろ時代代わりしても良いと思います。
次の時代では「音声認識」＋「感情解析」で、自然発話の用件と声の感情分析によって、高齢者の優良顧客は○○さんへ、怒っている癖のある方は初めからベテランの△△さんへと最適なオペレーターへのルーティングが実現される時代もすぐそこかもしれません。
 

Ｖｏｌ.36　CC最新システム紹介　～音声認識＆要約力＆ＡＩ～　その2

先週に引き続き「音声認識」にフォーカスを当てたシステムの紹介です。
前回は下記の音声認識で実用化されている3つの機能について書きました。
1.       応対履歴入力の簡素化
2.       オペレーター支援・AI機能として
3.       テキスト・モニタリングによる効果
 
今回は特に、1.の応対履歴入力の簡素化に焦点を絞ったシステムです。
「TRAINA　VOICEダイジェスト」という野村総合研究所（NRI）のシステムです。
簡単に言うと、オペレーターがお客様と会話している内容を、音声認識＋ＡＩ技術で自動でテキスト化して、本来「後処理」で履歴入力する作業を自動的にテキスト化＝要約してくれるシステムです。後処理時間の短縮に大いに貢献してくれるシステムです。

NRIの人工知能（AI）と自然言語処理技術（NLP）を組み合わせて対話を要約していきます。要約レベルも事前に設定が可能です。全文テキスト化の100％とか簡易要約20％とか設定できるので、詳細に残したい場合には％を上げて、簡易版の履歴で良ければ％を下げて調整するなどが可能です。更に同時に電話対応の中でお客さまが伝えた氏名や住所、電話番号、商品名等の属性情報も自動抽出し、応対管理システムに連携・登録まで行なうことが可能です。また、自動作成された要約文は、オペレータが入力した応対履歴と比較して、個人差によるばらつきがなく、お客さまからの重要な苦情や要望がもれなくデータとして残されていきます。そのため、正確なVOCとして、テキストマイニングに連携することができ、精度の高いVOC分析も可能となります。また、お客さまとオペレータの通話内容から、自動的に不足しているFAQ候補を抽出し、FAQ検索・管理システムに連携・活用を行なうことも可能です。
ご興味のある方は下記に詳しいシステム紹介がありますので参照して下さい！
https://www.traina.ai/solution/voicedigest/
 
過去のブログでもAHTの削減効果のシミュレーションについては説明しましたが、例えば月間：10万件のコールを処理しているコールセンターがあるとすると年間で約120万件のコールを処理する事になります。今年度のAHTの平均が10分30秒の場合、翌年の平均AHTを1分短縮するだけで約2000万円のコスト削減効果になる計算を説明しました。
これが2分・3分と短縮されていけば、数千万・1億円を超えるコスト効果をもたらしてくれます。
 
ここ数年はどこのコールセンターでも製品・サービスの多機能化、携帯電話なども料金形態の複雑化など、年々AHTは増加傾向ではないでしょうか？　更に、採用の悪化、離職の増加で新人割合が増えれば更にAHTの悪化に拍車をかけてしまいます。（特に今のスマホ世代の若者はキーボード操作に慣れていないので、ベテランに比べて圧倒的に後処理のキーボード入力が苦手です）このNRIの「TRAINA　VOICEダイジェスト」は、まさにそんなAHTの長時間化傾向を解消する上では最適なシステムでは無いでしょうか？　以前から「Voice　to　Text」というツールで音声を文章化するシステム・ツールなどありましたが、AI技術も取り入れ・自然言語処理技術も向上し、音声認識率も格段に向上してきていますので、これはかなり使えるシステムだと思います。
 
ただし、当然ながらシステムの初期投資や毎年のメンテナンス費用、最適なテキストにしていくためのナレッジの精査など運用面でも結構なコストがかかってきます。
そのため数十席規模のコールセンターには費用対効果としてはどうか？という点はありますが、100席を超える大規模コールセンターではかなり費用対効果は出るのではないでしょうか。NRIのこのシステムを実際に導入した某金融A社（300席）はこのシステム導入でAHTの後処理時間を50％短縮した事で、人件費換算で約1.8億円ものコスト削減を実現したそうです。
 
ここ数年の傾向として、現場の運用努力だけでAHTを短縮化しているコールセンターは数少ないと思います。先ほども説明したように製品・サービスの多機能化・高度化、顧客の高齢化、離職の悪化による新人割合の増加などAHTの上昇要因は沢山ありますので、特に大規模コールセンターにおいてはこんなシステムの検討も有効化と思います。

次回は、いよいよ実現フェーズになった、音声認識IVRのシステムについて紹介したいと思います。

Vol.35　コールセンター最新システム紹介　　～音声認識システム編～　その１

今回からいくつかコールセンターの最新システム紹介をしたします。
ご存じのようにコールセンター関連ソリューションシステムはある意味星の数ほど無数にありますので、たまに「当社に推奨のシステムを紹介して下さい！」と声を掛けられますが、システム要件定義や何を改善したいのかが曖昧でRFIもRFPも無い状態では正直答えに困る質問の一つです。システムも日進月歩で昨今1年経つと以前は近未来の世界と思っていた事が実現する世の中です。まずは毎年東西で開催される「CRMデ＆カンファレンス」に足を運んで最新システム事例に直接自分の目で確かめる事をお勧めします。
（今年は5月末に大阪、11月中旬に東京で実施されます。詳細は下記を参照）
https://callcenter-japan.com/portal/2184.html
 
冒頭のグラフをご覧ください。「コールセンター白書2018」からの引用ですが「今後導入したいシステム一覧の各社の回答結果」です。2017年と2018年を比較した場合、その増加率が顕著なのがチャットボットと音声認識システムになっています。チャットボットに関しては現在では既に導入企業も増えて馴染みの深いシステムになってきていますが、私はチャットボット台頭の３～4年前から次のコールセンターのキーワードは「音声認識」が有力と勝手に想像していました。昨今、音声をテキスト化するだけでは無く音声の要約ができたり音声認識IVRがでてきたり、オペレーター支援・顧客支援としてAIには欠かせない機能として、一機にその関心が高まってきたと考えられます。
身近にはiPhoneの「Siri」、「OK Google」やAIスピーカーなど、音声認識については日常生活で広く利用され、コールセンターでは10年以上前から音声認識技術は施行されてきましたが、AIの進化と一緒にコールセンターでも特に実用化が進んできたようです。

1．応対履歴入力の簡素化　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
顧客との通話内容結果を応対管理システムに履歴入力する際、通話内容を全て入力する訳にはいきませんし、通話内容を失念してしまうこともあります。通話録音システムにて通話内容を再生し、聞きおこして確認することは可能ですが、非常に時間が掛かります。（通話時間が10分だとしたら、聞きおこしをして、該当箇所の通話を発見するには、およそ3倍の時間がかかると言われています）
その際、音声内容がテキスト化されていれば、単語やフレーズで検索することで、該当の通話をすぐに発見することができます。

2.オペレータ支援AIの一機能としての活用　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
オペレータ支援AIでは、音声認識テキスト化をもとに、FAQや他のデータベースから回答のリコメンドをする仕組みです。AI：ワトソンと音声認識を組み込んだAI支援システムが既に某都市銀行などで実運用が開始されています。会話時間の短縮効果以上に、AI支援によって新人の自己解決率が向上して、新人離職率の改善に大きな効果があった事が報告されています。

3.モニタリングによる活用　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
コールセンター管理者が、音声のリアルタイムモニタリングの代わりに、音声テキストをリアルタイムにモニタリングしている事例があります。音声モニタリングの場合、同時に聞くことができる対象オペレータは1名ですが、テキスト化された文章に対しては複数人のオペレータの管理を同時に行うことができるメリットがあります。

音声認識テキスト化の技術について10年前に比べると、人の声の「音声認識率」が格段に向上しています。昨今ではAIアルゴリズムを活用して音声認識テキスト化を実現。IBM Watsonによる音声認識テキスト化などがその例です。機械学習や深層学習が可能になったことにより、音響モデルと言語的特徴の実績を学習させることで、より精度の高い音声認識テキスト化が実現できるようになってきました。
 
次回以降は、具体的なITベンダーの“ちょっと気になるシステム紹介”をいたします。システム音声認識技術と要約力を生かしたシステム、いよいよ実現フェーズに来た音声認識IVRについて最新システムの紹介をしたいと思います。
 

Vol.34　さつき先生の2時間無料アセスメント・相談サービスのご紹介

いつもは営業色を出さずに、コールセンターの有益なちょっといい話をお届けしていますが、今回は、弊社で実施している2時間の無料アセスメント・相談のご案内です。
 
簡単に紹介しますと、さつき先生が直接御社のコールセンターを訪問して2時間の無料相談・無料アセスメントをさせていただくサービスです。昨年も年始に同様のご紹介した際にいくつかのセンターさんから要望・お声かけを頂き訪問させていただきました。
旬な課題の「離職率を下げたい」、「処理時間を最適化したい」、「品質管理を高めたい」、中には「最新のシステム事例紹介を聞きたい・導入相談をしたい」などシステム面に特化した要望もありました。事前に課題テーマを決めてもらい、事前にヒアリングできる状況・データを頂き（NDAの有無は都度判断）、2時間の無料相談のための訪問をいたします。
 
実際には無料のアセスメント診断・相談から、具体的なプロジェクトに進展するケースもあれば、無料アセスメント相談のポイントを参考にしながら自社で改善活動を取り組む例など様々です。他社の成功（失敗）事例、コンタクトセンターの最新事例を共有をするだけでも有益かと思います。
 
本格的なアセスメント調査をする上では数十個のアセスメント問診・現場管理者（SV/マネジメント）からのヒアリング面談、かなり詳細なKPIデータ分析、システム構成図、その他資料を参照した上で診断していきますが、2時間の無料アセスメントについては、最低限の情報をいただきながら現在自分のコールセンターの状況が業界の平均的な運用レベルと比較してどのような状況にあるのかを診断していきます。
「1Dayアセスメント」についての詳細な説明は次の文の「こちら」をクリックして下さい。

「1Dayアセスメントの詳細についてはこちらを参照ください。(PDF形式)」

 
【今までの相談事例】
①     ：そもそも、自社のコールセンターの運用レベルは遅れているのか？普通なのか？どうなのか？　何が悪くて、何が業界平均レベルなのかがわからないので、それを確認したい。
 
②     ：直近1年間で離職率が30％を超えている、新人6ヶ月以内に限っては50％近い、そもそもコールセンターの専門家がいなく自前で見よう見まねで運営しているので、離職率問題に何から手を付けていいかわからない
 
③     ：オペレーターの品質評価はどうしたら良いか？モニタリングの効果的な実施方法や、オペレーター、SVのコールセンター独自の評価方法などを知りたい
 
④     ：古いシステムを使っているので最新のコールセンターシステム事例を知りたい（センターが地方にあってコールセンターのセミナーやシステムデモなどに参加できずに、浦島太郎状態になっている）など多岐に渡ります。
 
なお、私が大阪在住ですので、大阪近辺のコールセンターには交通費も含めて全て無料で2時間のアセスメント・相談をいたしますが、東京・その他地方都市にあるコールセンターにつきましては交通費を実費のみ頂いています。（東京方面は東京出張に日程を合わせて訪問できる場合もございますのでお気軽にご相談下さい）
 
ご希望の方は下記からお問い合わせ下さい。(気軽にコールセンターに関する四方山話を聞きたいという方でも歓迎です）
https://satsuki-sol.com/contact.html