コールセンターのデータ分析方法とは？分析項目や活用ポイントも解説

最終更新日： 2024年4月2日

コールセンターでは、お客様や社内などから寄せられた、さまざまな質問に対して適切な回答を伝えることが目的のポジションです。

また、コールセンターがお客様に架電を行い、商品やサービスの購入・契約締結を促すことがあります。

しかし、効率を考えずにコールセンターの業務を行うと、費用対効果が悪くなるため、期待しているような成果を上げられません。

本記事では、コールセンターのデータ分析方法について、分析項目や活用ポイントとあわせて解説します。

コールセンターのデータ分析の目的

下記が、コールセンターがデータ分析を行う目的です。

お客様から電話を受けるインバウンドや、自社から架電するアウトバウンドに限らず、顧客満足度は企業の成果に影響を及ぼします。

抱えていた課題が解決し、必要としていたものを購入できたときに、顧客満足度が向上するものです。

一方、長時間の電話や課題が解決しなかった際には顧客満足度が下がってしまうため、分析を行って原因と対策を検討します。

コールセンターにおけるオペレーターは、企業の顔だったり相談窓口だったりといった、さまざまな側面を見せます。

そのため、オペレーターには必要な情報を端的かつ的確に伝えられる能力が求められます。

しかし、コールセンターの業務は個人差が表れやすいため、誰がどのような応対に時間がかかっているのかを知る必要があります。

こちらでは、コールセンターのデータ分析を行う際にチェックしておくべき項目をご紹介します。

どのようなコールセンターにも、KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）を設けていることでしょう。

一般的にはインバウンドの際のつながりやすさや、オペレーターの対応速度などがKPIに設定されます。

これらはコールセンターの品質管理のなかに含まれるものであり、サービスの質を向上させるために必要となるものです。

VOC（Voice of Customer）とは、お客様の声を表したものであり、ほとんどの場合言語化して記録に残します。

「○○の機能が欲しい」「○○は良かった」といった、商品の使い心地や改善希望ポイントなどがVOCになります。

そのため、VOCは自社商品やサービスの質を向上させるために必要な、重要な情報だといえます。

コールセンターは人対人で行うことから、オペレーターやお客様の個性が強く反映されるポジションであるといえます。

オペレーターの対応により顧客満足度が変化することから、会話の流れや解決策の伝え方などが適切なのかを知る必要があります。

録音されたデータを確認し、課題や解決策を立案することが分析の目的です。

コールセンターのデータ分析で重要なポイントは、データを正確にわかりやすく計測することが挙げられます。

分析の際には架電・受電数や応対時間など、さまざまな情報を数値化することが重要です。

それらをグラフやチャート形式に変換することによって、データの増減や傾向を把握することができるのです。

また、計測期間が短いと傾向や対策が見えないことが多いため、計測期間は数ヶ月単位など長めに設定することをおすすめします。

コールセンターにおけるデータ分析が重要だとわかっていても、分析には多くの時間と正しさが求められるものです。

そのため、データ分析を外部委託することで、手間をかけずに原因と対策を抽出することができます。

当社コラムページ：【2023年版】コールセンターの外部委託はメリットしかない！

本記事では、コールセンターにおけるデータ分析の方法や活用ポイントについて解説しました。

コールセンターがデータ分析を行う目的は、顧客満足度やオペレーターの応対品質の向上です。

そのためにKPI分析やVOC分析、顧客との応対内容などを行います。

分析時にはデータの数値化や可視化などであり、この作業には多くの時間を要してしまうものです。

データ分析を外部委託して、手間をかけずに課題と解決策の抽出を検討してはいかがでしょうか。