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“顧客の声”分析・活用術 読んでの感想というか自分向けメモ。

“顧客の声”分析・活用術 テキストマイニングが拓くコールセンター高付加価値化への新たな提案

コールセンター就業者の非正規従業員の割合は約9割となり、人員がごっそり入れ替わる。

扱う商品やサービスは専門的で複雑になり、業務知識の研修に相当な時間をかける必要が出てきている。

この課題の解決策の1つとしてFAQシステムの導入があるが、単なるQ&Aでは解決とならず、FAQに頭脳を持たせる必要が出てきている。それがテキストマイニング技術である。

使い込めばFAQのヒット率が高くなる仕組みが必要で、それにはテキストマイニング技術が必要になっている。

団塊の世代の退職に伴うノウハウ欠落に対する防御としても有益であろう。

再発防止を兼ねたインシデント管理が必要。

情報発信基地への進化

 

コールセンターに求まられる3つの力(付加価値を高める3つの力)

顧客対応力・・・顧客とコミュニケーションを行い、適切な・対応を行う力を意味する

リスク管理力・・・リスクを早期に掴み根本原因の究明や報告を行う

情報発信力・・・商品の評価を事業部や役員に正しく発信

 

昨今の問い合わせは商品が多様化・複雑化する事で、オペレータ一人でカバーできる酒類を超えてしまっている事が1つの原因である。

そこで顧客対応力を向上させるためにFAQがポイントとなる。

個々のオペレーターがそれまでに受けた問い合わせ内容の蓄積

ベテラン社員・オペレーターが持つこれまでの過去の豊富な経験・ノウハウ

これらをナレッジとして蓄積共有する仕組みがFAQである。

オペレーター、とりわけ新人オペレータや犬種実施直後のオペレータ、研修が不十分なオペレーターもFAQを活用する事でたらい回しや誤案内を回避する事ができ、均一な高品質な顧客対応を行う事が出来る。

 

製品の高機能化により期待値が高まるが、商品が複雑化し説明が複雑化し、説明提供が大変になりパフォーマンスが低下、顧客満足度が低くなる。

苦情発生時の適切なエスカレーションフローの作成。

苦情の断絶の防止。適切な部署へのエスカレーションフローが必要。

 

情報発信力を高める

企業側の視点では無く、顧客目線、顧客のレンズを通してみる事が必要→異見が求められている

顧客の意見を聞くには、グループインタビューなどがあるがコストがかかる。

しかし、コールセンターには顧客の声が蓄積されており、無数なサンプルが無料で置かれている。

アンケートは企業目線で作られる。

お客様の声やクレーム、異見は、お客様目線。しかも継続的に蓄積される。

1-3 3つの力を生み出すテキストマイニング

1 3つの力を高める仕組み作り

「顧客対応力」「リスク管理力」「情報発信力」これらの力を高めるにはそれぞれの目的を意識したシステム基盤の構築が欠かせない。

膨大なテキストデータを効率的に扱う技術が「テキストマイニング技術」である。

2 テキストマイニングとは

一見すれば文字の羅列でしかない顧客の声の情報を微妙なニュアンスや要望、異見を落とす事無く、グラフや数値で「見える化(可視化)」する事が出来る技術。

3 ナレッジ検索と顧客の声の見える化

テキストマイニングにも大きく二つある

  • ナレッジ検索(検索)・・・必要なナレッジ情報を探し出す
  • 見える化(分析)・・・顧客の声を可視化し要望や意見の詳細を理解する

見える化(分析)では、どういう顧客が何に対して何と言ってきているのか詳細に調べられる。

4 テキストマイニングの仕組み

プロセスは大きく4つに分かれている

  1. 文章を単語単位に分割する「形態素解析」
  2. 単語間の関係(係り受け)を捉える「構文解析」
  3. 表記のゆらぎや関連語を吸収する「シソーラス、概念辞書」
  4. 集約・分類・数値化する「データマイニング・多変量解析」

3「シソーラス、概念辞書」は、顧客を示す言葉だけでも、お客様、ユーザー、ご愛用者、利用者などがの表記ゆれを統一する事です。

単純にどの単語がどれだけ登場するかのランキングを作成するだけでも”話題の傾向”はある程度掴める。

5 顧客対応力とテキストマイニング

顧客対応力に必要なテキストマイニングは大きく2つに分かれる。

  1. 知識やノウハウといったナレッジの共有を実現するためのナレッジ検索
  2. そのナレッジを成長させるための分析

同義語や関連語で検索してもヒットする仕組みが必要。また、顧客の問い合わせの声をそのまま検索に使う仕組みも有効=自然検索。

形態素解析で単語単位で類似度を測るモノ。

文章を短い文字列ごとに部分的にマッチする度合いに応じて類似度を算出するNグラム方式。

忘れてはならないのはナレッジが成長していく仕組みでありその仕組みを支えるのがテキストマイニングである。

ナレッジが進化する仕組みとは・・・

  1. 顧客の知りたい事を素早く察知する・・・検索されたキーワードを分析する
  2. その中から、既存のナレッジに無いものをを新たに加える・・・ヒットしたナレッジを利用していなかったり、検索文と類似のナレッジが無い場合。
  3. 陳腐化したナレッジを修正して生き返らせる・・・継続的に修正する

6 リスク管理力とテキストマイニング

数万件の問い合わせの中からリスクのあるインシデントを発見、見落とさない仕組みは・・・

  1. 注意すべきリスクワードを設定し、それらを含む問い合わせを抽出、関連部署に配信する
  2. 急激に増加している話題を早期に発見し、詳細に調査する

「リスクワード」を設定し、そのデータを発見次第、経営層までエスカレーションする仕組みなども有効。例:発火、発熱、煙、腹痛など

「急騰話題」を見つける事も必要

7 情報発信力とテキストマイニング

テキストデータが膨大で、有効活用できていないのが現状。

それを上手く関連部署にエスカレーションするのが生き残りの成否を分ける。

担当者が数万件のデータを一生懸命読み込み数ヶ月かけて分析レポートを作っている企業もあるが、経営層へ伝達するのに時間がかかり、具体的なアクションが遅れ、競合他社に負けたり、大切な顧客を失ったりする恐れがある。

それらをテキストマイニング技術により短期間で可視化しエスカレーションする事が出来る。

注意点は、テキストマイニング技術は「答え」が出るが、「気づき」も大切であると言う事。

「見える化」と「気づき」が大切である。

全体傾向を一目で把握させる

数万件データは、1件ずつ読むのでは無く全体傾向を掴む事が先である。

最もポピュラーなのは単語の出現ランキングを活用する。これは形態素解析で単語単位に簡単に求められる。

または「ワードクラウド」を用いる。例:件数が多いほど文字が大きい、関連しているワードが線で結ばれているなど

差異や変化を際立たせて伝える

差異を見いだすのは難しい。視覚的に表現したマッピング図が有効。

顧客ニーズを浮き立たせる

使いたい、使いにくい、などという顧客ニーズを表現している声を関連部署に提供するだけで「気づき」を得られる事もある。

第2章 顧客対応力を高めるFAQ活用戦略

2-1 高まるFAQの重要性

1 求められるコールセンターの対応力

成熟化と流動化の時代

保険業界はコールセンター強化、自治体もコールセンター運営

不払い問題のために強化。たらい回し防止のため運営。

問い合わせ窓口からコンシェルジュへ

あらゆる要望へ臨機応変に、親身に対応する「コンシェルジュ」が求められている。

AIDMAからAISASへ時代が変化している

  • AIDMA Attention-Interest-Desire-Memory-Action
  • AISAS Attension-Interest-Search-Action-Share

サービス業として知覚価値を最大化

コールセンターの対応が、顧客に対し”知覚価値”(経験価値)として口コミで広がり瞬く間に伝播する。

2 コールセンターが抱える課題

コールセンター就業者の実態

運用コストの7割が人件費で、典型的な労働集約型。

3年で全員が入れ替わる計算。

人材確保が難しく、人材教育にコストがかかる。

最近のコールセンターはサービスの高度化に逢わせてオペレーターの教育コストが上昇している。が、結局短期間で離職してしまい効率が悪くなっている。

コスト削減、効率化のためにはIT化による効率化は避けられない。

運営形態が変化するコールセンター

運営形態は・・・

  • インハウス型・・・企業が自前の設備を持ち、自らスタッフを雇用し、運営する。
  • アウトソーシング型・・・運営を外部企業へ業務委託し、企業は設備・スタッフを持たない。
  • インハウス・アウトソーシング(インソーシング)型・・・自社内業務委託とも言う、設備のみ企業が提携し、スタッフ供給とセンター運営は外部企業が行う。

コールセンターはリソースの確保の観点から年々厳しい状況になってきている。

多くのコールセンターでは、応対品質の平準化を課題として考えている企業が多い。

3 応対品質の平準化 – FAQのあり方

FAQのあり方

ほとんどの企業でFAQは存在するが管理方法は様々。紙、Excel、Access、Notesなど。

FAQ=ナレッジ(知識)と位置づけるべき。そして頭脳に進化させるべき。

組織が持つ知識資産の大半は、人が経験を通じて会得した知識や知恵、ノウハウ、勘、整理されない状態のデータ、などの「暗黙知」の状態にある。それを「形式知」の状態に変換したモノが「ナレッジ」だ。

FAQは社内外の情報やオペレーターが行った顧客応対の履歴、人の頭の中にある暗黙知から「質問と回答」を対で抽出して明文化し、知りたい答えを即座に探し出せるようにしたモノ。

FAQは継続的にブラッシュアップし日々進化させていく事が陳腐化を防ぐ最大のポイント。

FAQ活用で応対品質を標準化

FAQのメリットは、回答提供がより迅速、的確になり、応対品質の標準化、レベルアップが図れる。

また、新人教育に要する期間が短くなったり、トークスクリプト要らずで、業務効率の全般的な向上にも繋がる。

FAQを、総務、工場、営業など顧客と接点を持つあらゆる部門で共有し、閲覧可能にする事により、効果はいっそう高まる。

2-2 FAQによるナレッジシステムの落とし穴

1 FAQシステムの構築状況

野村総研2007/10 FAQ構築済 47.28% 未構築 44.77% 不明 7.95%

2 半数の企業がFAQ構築済

構築済企業のFAQに期待していた事

  • 顧客満足度向上 92
  • 通話時間短縮 75
  • エスカレーション減少 56
  • 人材教育 38
  • 入電数減少 40
  • 企業イメージ向上 28
  • 継続購入・利用の促進 26
  • その他 8

3 意外に構築率が低い金融機関

4 検索性で不満多いマニュアル参照

FAQ未構築企業のうち56%はマニュアルなどで対応。何も参考にせずに回答している企業も1/4存在する。

マニュアル・カタログ参照での対応の不満点は、「コンテンツの質」「コンテンツの量」「コンテンツの鮮度」「コンテンツの検索性」となる。

5 FAQシステムの7割は自社開発

FAQシステムを構築した企業のうち・・・

  • 自前 69.91%
  • パッケージ 19.47%
  • ASP 3.54
  • その他 7.08

6 強い不満を抱える”自社開発”組

満足度について・・・

「大変満足」が自社開発グループでは5%、パッケージ・ASPは15%。

「大変不満」「やや不満」が自社開発グループでは28%、パッケージ・ASPは15%。

一般にITシステムでは既製品で汎用品のパッケージ・ASPより、時や開発の方がユーザーの求める機能をきめ細やかに実現できると言われるが、FAQシステムで見る限り、正反対となっている。

不満要因ベスト5

  • キーワードの入れ方が難しい 49%
  • 回答がわかりにくい 47%
  • 検索の精度が低い 39%
  • 検索の速度が遅い 35%
  • コンテンツの量が少ない 32%

7 自社開発でニーズを満たすのは困難

  1. キーワードの入れ方が難しい・・・自然な言葉で検索したい。価格や値段などの表記ゆれをくみ取って欲しい
  2. 回答がわかりにくい・・・テキスト以外も登録して欲しい。修正候補も自動表示して欲しい。IFを見やすくして欲しい
  3. 検索の精度が低い・・・日本語の類似度を把握して欲しい。カテゴリやキーワードなど多様なスタイルでの検索を可能にして欲しい。
  4. 検索の速度が遅い・・・添付文書なども含めて高速に検索したい。
  5. コンテンツの量が少ない・・・コンテンツホールを分析し、臨機応変に補充して欲しい。

8 柔軟運用ではパッケージ・ASPが有利?

自前でFAQシステムを開発した企業に比べ、パッケージ・ASP利用企業は、更新頻度が概ね高い。

2-3 FAQのあるべき姿とは?

1 3つのランクがあるFAQシステム

ランクC 単体FAQシステム(簡易データベース)

FAQシステムとして最低限の機能を実装したモノ。検索機能に乏しく、キーワード検索、文字列一致検索など単純な検索機能しか持たない。UIも貧弱。記述に省略が多くわかりにくい内容。更新頻度が低く情報として古い。

結果として期待した効果が生まれにくい。

ランクB 検索のしやすさの向上

検索対象が複数有り、FAQ、添付資料、関連URLなどがヒットする。場合によっては応対履歴も横断検索する。

検索機能もカテゴリー分類がなされ、AND検索、OR検索、辞書登録可能だったりする。

「価格」と「値段」という表記ゆれも問題なく検索できる。

図、画像を使ったリッチコンテンツが増え、直感的に内容を把握しやすくなる。

ランクA 進化するFAQの仕組み

あるべき姿のFAQシステム。使えば使うほど、コンテンツの質と量、検索の使い勝手が高まるという仕掛けがある。

具体的な仕掛けは・・・

自然文検索、レコメンド(推奨FAQ)表示、辞書チューニングなど各種の自動機能を搭載、メンテナンスにそれほど手間をかけずとも、使い込みながら検索ヒット率を高められる。

自然文検索とは、キーワードを入れるのでは無く、文章を検索ボックスに入力する。電話の内容を聞きながら質問内容を復唱し、その復唱内容を入力するイメージ。

辞書登録も手動登録では無く、応対履歴、Eメールなどから辞書に登録すべき内容をピックアップしてくれる。

コンテンツチューイングも容易になる。

アクセスログを集計・分析でき、どのFAQを修正すべきなのかが見える化される。

「カバー率チェック」と呼ばれる手法で、ユーザーが必要としたFAQのうち、既存コンテンツでどれだけ充足できているか分析する機能を持つ場合もある。

承認フローもきちんと管理されている。有識者に承認を求め、適宜修正・管理してもらう承認・運用フローが実装されている。

オペレーター用のFAQと顧客向けFAQの仕組みを両方同時に管理できる。

導入効果が大きいランクA

導入効果の例

  • コンテンツ更新頻度・・・半年に1回から毎月随時、コストは半減
  • エスカレーション率・・・FAQシステムの利用者と未利用者では30%の差
  • 検索ヒット率・・・2ヶ月間で20%から70%へアップ
  • オペレーターの平均通話時間・・・15%短縮
  • コール処理(応対履歴入力)時間・・・約30%短縮
  • 満足度・・・CSアンケートにて、FAQシステム導入前後で5%向上
  • 新人デビューに要する期間・・・6ヶ月勘から1~2ヶ月に短縮
  • 検索速度・・・添付資料を含めた検索も1/20に短縮
  • 応対率・・・1時間当たりの応対率1.5倍

2 検索のポイント

電話の相手は待ってくれない

急いでいるコールなどに対応が必要。

FAQシステムが弱いと、オペレーターのストレスもたまる。

事例1:ヘルプデスク運営事業者A社

A社はヘルプデスクを運営し、FAQ構築部署では約40席で対応し、1日600件ほど対応している。

従来はNotesだったが、FAQシステムを刷新し検索が1秒(従来は3~4秒、添付資料があると20秒)、1時間当たりの応対が6件(従来は4件)の効果が上がった。

検索の利便性を高めるシステム

検索のキーとなる技術は「テキストマイニング」である。

①キーワード検索

ANDやORなどの条件検索、送り仮名などの表記ゆれによる検索(自然文検索や辞書のチューニングでクリア)を実装。

②自然文検索

キーワード検索では検索候補が大量表示されたり、条件設定での絞り込みにテクニックが必要になる。

その点、自然な文章から検索する、候補を関連度順に表示する「自然文検索」が可能であれば、目的のFAQへ早くたどり着ける。

自然文検索ならオペレーターが復唱しながら検索も可能となる

③辞書機能

同義語の問題をクリアにするのが辞書機能。

PC,パソコンや、CPU、Central Processing Unit、中央処理装置、などの同義語を、検索した内容やFAQから同義語辞書に登録すべき内容をシステムが提示してくれる仕組みがランクAのFAQシステムとなる。

④カテゴリー検索

カテゴリー化する上でのポイントは重複カテゴリー登録が出来るようにする事。

テキストマイニング技術を実装したFAQでは、アドバイスしてくれる支援機能もある。

⑤応対履歴の検索

応対履歴や関連文書も検索できるようになっている。

⑥ナビゲーション(レコメンド)機能

Amazonのレコメンド機能のようによく参照されているFAQを自動表示させる機能がある。

3 コンテンツ管理のポイント

クオリティの維持は至難の業

  1. FAQを想定しきれない・・・企業視点と顧客視点のギャップ
  2. 人によって前提知識がイマイチ・・・FAQ作成者はベテラン
  3. 時間とともに陳腐化・・・次第に使われないシステムへ

悩み続けているコンテンツ管理者

  1. どこから手をつけるべきか?
  2. 更新作業は手間がかかる
  3. FAQの充実度が把握不可能

1,定量的にFAQを作れていない

闇雲にFAQを作ると数が膨大となりクオリティが逆に下がる。

コンテンツのリッチ化は、手順を示した画像ファイルを作ったり、価格表やスペック表を作ったり、カタログを添付ファイルとする方法などもある。

2.工数を想定していない

3.問い合わせの50%をカバーする、80%カバーできるようコンテンツ数を増やす、などという指標を作成するのが難しい。

システム導入で品質向上を実現した事例

FAQシステムの作成・運用・評価・改善というプロセスを回す必要があり、それを支援する機能を実装したモノもある。

C社では20%しかなかったFAQカバー率を、70%に上げた。手法は、貢献度が低いFAQコンテンツの分析を行い、検索実行後ヒットしなかった事象の洗い出しを図り、分析を行った。

また、FAQシステムの評価アンケート機能や、検索キーワード分析機能を活用しFAQカバー率を上げた。

テキストマイニング技術により、単純な関連づけでは無く、アンケート機能結果と対応履歴などを結びつける事が出来、FAQシステムのクオリティを上げる事が出来る。

テキストマイニング技術があれば、検索ボックスに入力された文字列(キーワード、自然文)を収集・分析でき、傾向を「見える化」してくれる。

単純なキーワードランキングだけではなく、その後の検索行動履歴(ログ)と絡める事によって、不足しているFAQを発見できる。

いわゆる「コンテンツホール」を見える化できる。

4 FAQマネジメントの勘所

FAQシステムのポイントは「検索」「コンテンツ管理」が基本機能の二本柱となる。特にテキストマイニング技術により「検索状況」や「コンテンツの内容」を「見える化」出来るかによって高品質な応対を出来るか否か、大きく左右すると言える。

社内版FAQを公開サイトで流用

社内/公開FAQの一元管理によるメリット

  1. 内容の食い違い防止
  2. 二重作成の手間を削減
  3. FAQ作成の効率化

2 社外向けFAQのよく検索される結果を社内向けFAQに掲載も出来る。

アクセスコントロールで情報を統制

アクセスコントロールできる製品を選択するのが肝要。

ワークフローでコラボレーション支援

コールセンター担当者だけでFAQ作成は難しいため、担当部門や社内の有識者にて作成してもらったりする。その差異のワークフローを支援する仕組みがあるとよい。

第3章 リスク管理力を高める苦情対応戦略

以降はそのうち・・・