コールセンター業務の自動化や効率化は難しく、検討しなければいけない要素が多岐にわたります。
お客さまとの直接的なコミュニケーションが発生する部署であり、センターや企業全体のイメージや評価に直結するからです。ただ効率化できれば良いというシンプルなものではありません。
多くのセンターでオペレータは慢性的に不足しており、問い合わせは日々多様化・複雑化しています。自己解決ツールによる業務効率化にも限度があります。また、効率化に起因する既存オペレータへの業務的・精神的負荷についても考慮しなければいけません。
では、顧客体験と顧客満足度を損ねることなく、業務効率化を実現するためには何へ取り組めば良いのでしょうか。
この記事では、「AIを使った後処理時間の短縮」にフォーカスを当てていきます。
業務効率化にあたっての注意点、後処理時間短縮のメリット、コールセンターにベストマッチな企業向けAIプラットフォーム「GIDR.ai（ガイダーエーアイ）」について解説しますので、ぜひ参考にしてください。
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コールセンターの業務効率化を実現しつつ、顧客満足度も向上させたい
業務効率化といっても、オペレータは不足しているし、問い合わせ内容は複雑化している
平均処理時間がなかなか短縮できない
コールセンターの業務効率化における2つの注意点
コールセンターの業務効率化は、あらゆる施策を「数打てば当たる」というものではありません。また、「効率化できれば自動的に顧客体験が良くなる」というものでもありません。だからこそ難しいと言えます。
まず業務効率化で失敗しないために大切な2つのポイントを確認しておきましょう。
① 顧客体験を劣化させない
効率化を意識するあまり、顧客応対がいつの間にかおろそかになってしまうケースは少なくありません。
たとえば、通話時間短縮による効率化を目指して、早く切電することに取り組むとどうなるでしょうか。オペレータは通話時間や切電タイミングに気を取られ、応対そのものに集中できません。丁寧な対応や気遣いを心がけることは非常に難しくなります。
一方、お客さまは焦りを感じさせられるでしょう。「まだ聞きたいことや確認したいことがあったのに、ひとつずつ聞いていたら電話を切られてしまった」「オペレータの感じが悪いように思えたし、親身に対応してもらえていなかった」といったネガティブな体験を生み出しかねません。
早めの切電により、通話時間の短縮という効果が多少見られるかもしれません。しかし、顧客満足度を著しく低下させるリスクが伴います。
業務効率化の目的は、あくまでも顧客体験と顧客満足度の向上であることを忘れないようにしましょう。ハイレベルな顧客体験を維持・向上させながら効率化するからこそ、顧客満足度の向上やロイヤリティの獲得につながっていくのです。
取り組もうとしている施策が、顧客ファーストな施策になっているかを常に確認してください。
② 同時に複数のアプローチをしない
コールセンターにおける業務効率化にはさまざまなアプローチ方法があります。中には、「複数の施策へ同時に着手できるのではないか」と感じることがあるかもしれません。
しかし、一気に複数のアプローチをすると、どの施策がどの程度の効果を出しているのか特定しにくくなります。それだけでなく、オペレータの業務的・精神的負担にもなるので、モチベーション低下を引き起こしたり、かえって業務効率を落としたりするリスクが高まります。
確実に結果を出し、効果を最大にしていくためにも、焦らず正確に現状を把握していくことが大切です。現場のオペレータから意見を聞いたり、定期的に効果を確認したりしながら、さまざまな施策へ挑戦していくことがポイントとなります。
AI活用で後処理時間（ACW）の短縮を目指す
顧客体験を劣化させることなく、ピンポイントのアプローチでも効果を期待できる施策は何でしょうか。
一つの策は、後処理時間（ACW）の短縮です。
後処理業務は、通話時間と異なりお客さまとの直接的なコミュニケーションが伴いません。そのため、顧客体験を損なうリスクなしで、コールセンターが計画的に挑戦し、コントロールしていける部分であると言えます。
くわえて、多くのコールセンターにとって業務効率化に取り組む余地のある分野です。
「コールセンター白書2023」によれば、41％のセンターが後処理業務に「5〜10分未満」をかけており、平均すると6.3分ほどかかっています。
同書の調べによる平均通話時間の平均値は6.6分なので、後処理にかかる時間は応対そのものと同じか、場合によっては通話時間そのものよりも長いということになります。
後処理時間の短縮にはさまざまなアプローチがありますが、この記事ではAIによるアプローチを取り上げています。「コールセンター×AI」でとくに注目されているのが、AIによる後処理時間の短縮だからです。
たとえば、お客さまとのやり取りをAIによって自動要約するなら、オペレータが履歴を入力する手間や時間の大幅な削減が見込めます。オペレータの業務負荷を軽減しつつ、より顧客応対そのものに集中できる環境の整備が叶うのです。
後処理時間の短縮は平均処理時間の短縮に比例するので、オペレータ1人あたりの応対可能件数は増加し、業務効率化と同時に生産性向上が実現するでしょう。
また、後処理業務でAIを活用するなら、各オペレータのパソコンスキルや要約スキルへの依存を最低限に抑えられるというメリットもあります。そのため、応対履歴に関する情報品質や後処理時間を一定レベルで平準化でき、より優れた顧客応対へとつながるのです。
コールセンターでのAI活用を進めるためには、顧客の声を正確に文字起こしすることが必要です。
日本語の文字起こしが得意な「Namitechソリューション」をご覧ください。
コールセンターにベストマッチな「GIDR.ai（ガイダーエーアイ）」
最後に、後処理時間の短縮を含めコールセンターにベストマッチな企業向けAIプラットフォーム「GIDR.ai」を紹介します。AI活用による業務効率化を目指すにあたり、とくにポイントとなる4つの機能や特徴をご説明します。
自動要約
GIDR.aiは通話内容を要約して、API連携したCRMに保存できます。
GIDR.aiは翻訳・通訳も得意とするので、同時に多言語へ翻訳することも可能です。後処理業務に必要な言語が日本語だけでないコールセンターで力を発揮します。
感情分析
GIDR.aiでは応対履歴から感情分析をおこなうことが可能です。音声テキストを貼り付けるだけで、プロンプトの指示項目に沿って感情分析をおこない、顧客感情についての解説を見ることができます。
顧客対応に関してのアドバイスも提供されるので、オペレータのスキルや生産性の評価に活用していけます。業務効率化や顧客満足度向上へのアプローチだけでなく、人材育成の効率化にもつながるのです。
ハイセキュリティ
GIDR.aiはセキュリティ重視の生成AIプラットフォームです。GIDR.aiでは、システムが使用するLLMのドメインを制御できるので、「いつの間にか情報が漏洩していた」という事態が起きにくい仕組みになっています。
また、機密性の高い情報をマスキングする機能を備えているので、AIに個人情報などの重要な情報を学習させることなくLLMに流すことが可能です。
GIDR.aiは、セキュリティを最重視する国際連合との取引実績を持ち、大量の紙資料のデジタル化プロジェクトを成功させています。
▶もし大量の印刷されたマニュアル、資料、書籍をデジタル化したいときにはお気軽にお問い合わせください。紙データのデジタル化や、AI活用をサポートさせていただきます。
高い拡張性
GIDR.aiは、APIでさまざまなLLM・CRM・チャットボットなどと連携できます。
さらに、国内ユーザーからのフィードバックを基に月次で機能の追加・改善を重ねており、今後の成長が期待される製品です。
2024年8月には、国内ユーザーのリクエストに応えて「Microsoftオフィス文書（Word、PowerPoint、Excel）の直接インポート」機能が追加されました。
GIDR.aiは、利用者の皆様の意見やリクエストが非常に反映されやすく、日々アップデートされていく製品です。
▶GIDR.aiのアップデート情報はこちらをチェックしてください。
▼GIDR.aiの多彩な使い方については、動画でもご確認いただけます▼
最後に
より良い顧客体験を提供し、より顧客満足度を高め、コールセンターの生産性を上げていくためには、業務効率化が必要不可欠です。リスクを最小限に抑え、メリットを最大限にできるGIDR.aiでチャレンジしてみませんか。
企業向けAIプラットフォームのGIDR.aiなら、コールセンター業務をまるごと効率化していけるので、後処理業務以外の業務効率化にも取り組んでいけます。
AIによってお客さまとコミュニケーターのそれぞれをサポートし、業務の効率化と生産性向上を実現したい方は、ぜひ下記フォームよりご相談ください。
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