DXに向けてデータ活用が重要であることはもはや異論を挟まない。お客様の声（VOC）が蓄積されるコールセンターも例外ではないが、音声データをテキスト化するハードルもあり、念のため会話を録音しているだけというケースが多い。
だが、ここ数年の生成AIの急速な進化により、録音した会話のテキストデータ化や要約といった作業が簡単に、しかも高精度でできるようになった。これら新しい技術によって、コールセンター業務を効率化できるだけでなく、VOCをテキストマイニングで分析するなどして、そこから新たなインサイトが得られる可能性もでてきた。

インターネット社会の成熟とともに、VOCのマルチチャネル化が進んでいることはご存知の通りだ。電話やFAX、投書などによる問い合わせが減り続ける一方で、メールやチャット、SNSやブログなどインターネット系のユーザが増え、VOCの多様化が進んでいる。
なかでも注目すべきはSNSだ。まずはSNSで情報収集してから、店舗で実物を手に取り確認して購入する。あるいはその逆で、実店舗で商品を見て欲しいと思っても、すぐに購入せずに、SNS上での評価や口コミを確認して最終判断する…といった具合に、人々の消費行動に大きく影響するようになった。

だが、SNS上にあふれる情報は玉石混交で、なかには間違いや中傷めいたものもある。企業としては“プラス評価”ばかりに目が行きがちだが、手厳しい“マイナス評価”こそ価値のあるVOCと言える。マイナス評価の理由をしっかり分析した上で、もしそれが誤解に基づくものであれば、Webサイトなどを通じて正しい情報を積極的に発信していくべきだ。コールセンターにおいても、寄せられる問い合わせに型どおり（公式的な）の回答をするだけでなく、SNS上で顕在化している顧客の不安や不満を分析した結果に基づいた対応をしていくことが理想的だ。

理想はSNSまで含めたVOCの統合管理と全社活用だが、それには膨大なコストと時間を要するため、まずはコールセンター部門で費用対効果を考えながら、業務に直接メリットがあることや、すぐにできる（着手しやすい）ことからはじめるべきだ。

よくある問い合わせについて、対策を講じて呼量削減へ

「今日は、こんな問い合わせが複数あった」「私も！」といったオペレータ同士の何気ない会話には、重要な課題が潜んでいる可能性が高い。問い合わせシステムに記録したVOCをキーワード分析し、問題点をあぶり出すことができれば、それを迅速に改善・解消して顧客満足につなげられる。同様の問い合わせが減り、オペレータ業務の削減も期待できる。

音声テキスト化で主観の入らない正確な分析を実現

問い合わせ内容の記録について問題となるのが客観性だ。オペレータが入力する問合せ情報は主観が入りやすく、データとして客観性や公平性に懸念が残る。だが、音声テキスト化ツールを利用すれば、録音データを元に会話全体をテキスト化でき、テキストマイニングツールなどを用いて客観的な分析が可能になる。

前段で紹介したようなコールセンターのデータ活用を進めるうえで、強力な味方となってくれるのがコールセンター向けCRMパッケージ「CSStream」だ。パッケージ製品ならではの高いカスタマイズ性を活かして、電話での問い合わせだけでなく、メールやチャットなどマルチチャネルのVOCを集約でき、統合VOC管理基盤として機能する。
参照ユーザはライセンスフリーなので、コスト肥大化を心配することなく将来のVOC全社活用にチャレンジできる。

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