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Vol.91 「コールセンター白書2020」の考察 VOCならぬ、AOCとは何か?<その5>

マトリクス
前回は導入済ITソリューションの前年比の伸び率として「チャットボット」が一番の上昇率になっている事。また、今後導入予定のITソリューションでも「チャットボット」が一番高い割合になっているが、お客様目線で言うと、実に「使えないチャットボットが氾濫している!?」というブログを書きました。
 
そこで、最近のナレッジマネージメント・チャットボット関連のセミナーの中で共通語として言われている事をまとめてみます。まず、チャットボット運用で失敗してしまう代表的なケースをあげてみます。
①:あれも・これもと範囲を拡大しすぎてしまうケース
FAQ掲載数とチャットボットでの解決を同様に考えてしまうケース。折角だから(呼量削減のために)、チャットボット対応範囲を拡大しすぎているケース。そもそも、有人チャットもチャットボットも呼量削減を目的に掲げている時点で本質とのズレが生じています。これも最近専門家の方が解説していますが、今までの電話・メールでコンタクトする層とは別に、チャット利用者は問い合せの心理的なハードルが低く、ある程度の即時性があるので(今まであまり問い合せしてこなかった)サイレントクレーマーの声を拾う事に有効と言われており、逆に顧客の声の収集に寄与しているチャネルでもあるので、闇雲に「呼量削減」を目的に運用設計を開始すると、失敗するというケースです。実際に有人チャット・チャットボットサポートを開始してから、問い合せ総数が増加したという話は良く聞きます。また、一般問い合せよりも、下記の図のように手続き処理系(通販の発送状況確認・変更届け/請求手続きなど)に有効なチャネルと言われています。冒頭の図に掲載していますが、チャネルの特性をきちんと見極めるというのがポイントのようです。 
RPA
②:チャットボットだけで解決に導こうとしてしまうケース
FAQの延長線で考えて、一問一答形式でチャットボットだけで解決に導こうとしてしまうケース。もしFAQの延長線で考えるならば、初心に返って今のFAQの検索精度やコンテンツの充実を図り、徹底的に「使える・賢いFAQ!」を目指した方が賢明という考え方もあります。最近ではチャットボットならでの機能をより最大化するためにRPA(Robotic Process Automation)との組合わせによって成果を出している事例が増えてきています。この組合わせの実現によって、現場の作業の効率化も図れて、顧客目線でもエフォートレスの実感が得られます。 (上記の図参照)
AOC
そして上記の2つに共通しているキーワードは「AOC(Activity of Customer)」です。長年にわたり「VOC(Voice of Customer):顧客の声」の分析の重要性が叫ばれてきましたが、ビッグデータやAI技術全盛の時代にあって、もはやVOCだけでお客様の状況を把握するには乏しい状況です。お客様が問い合せする目的な何か?(一般相談・テクニカルサポート・手続き処理・クレーム・・・etc) お客様の置かれている状況はどうか?(自宅・外・会社・固定電話・携帯電話・平日・休日・夜間・・・etc) パーソナリティーは?(若者・高齢者・初心者・ベテラン・・・etc)いわゆるペルソナ分析と同様な事ですが、よりお客様目線に立った分析が必要です。(上記の図参照)
これらの顧客行動を「認知⇒購入検討⇒購入⇒利用⇒相談・苦情⇒アフターサービス」をフェーズ毎に整理して問い合せ対応を考える時代に来ています。
もちろん、コンタクトリーズンの把握・分類においてはVOC分析で事足りると思いますが、もう一歩踏み込んで「AOC分析」まで行う事により、真の意味でCX(カスタマーエクスペリエンス)の実現が達成されるのではと思います。
冒頭のチャットボットの利用にあたっても、このブログでも再三に渡り書いてきましたが、システム導入ありきで設計するのでは無く、きちんとした運用設計を行い、コンタクトリーズンの分析・AOC分析を経て、有効なチャネルとして活用されているかの効果検証を行う事が必要です。そのためには、SVが兼務でマネジメントするという片手間でできるものでは無いので、是非センター内でFAQ/チャット運用の専門家の育成をする事が重要だと思います。
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2020年12月22日 10:00
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