自動音声対応ロボット

今回、コールセンター業務を改善する為、オペレータが使用する
対応マニュアルを再整理する事になりました。
コールセンターは、高いストレスがかかる厳しい仕事と言われており、
改善も急を要すると言われています。
しかし、入電（問い合わせ電話）の種類分け整理だけでも、膨大な量がある事が分かり、まともにやっていては身が持ちそうにありません。
そこで、今時、何か自動的に楽ができる方法があるのではないかと、
ネット検索しましたので、自分の整理を踏まえてまとめてみます。

概要

結果として、自動的に全てを解決してくれるチャットポッドのような
ツールは見つかりませんでしたが、目的を定義し、考え方を整理して
進める事で、十分改善できる事が分かりました。

手順は次の通りです。
　ー目的の確認
　　　↓
　ーデータ収集
　　　↓
　ー分析
　　　↓
　ー対策

目的の確認

まず、今回、コールセンター業務を改善する目的を定義します。
一般的に自社の業務効率化を主で考える場合が多いですが、顧客満足度が
下がるような事があっては上手くいきません。

①自社のコールセンター業務の効率化として、「人員削減可能、対応時間の
削減、対応難易度の削減、入電回数の削減」を目的とします。

②顧客満足度の向上（維持）として、「顧客満足度の数値化、接続率の
向上、対応時間の短縮」を目的とします。

point　いきなりコールセンターの廃止、などと「0か１か」の高い目標を
　　　　掲げると、失敗しやすくなる為、注意が必要です。

データ収集

目的達成に向けて必要なデータを集めます。
ー電話対応の内容を録音
ーCWC：問い合わせ内容を事前に定めたカテゴリに数値で記録
　point　後からの分析で必要となる為、可能な範囲で細かく分類
ー接続までの時間、電話対応時間、電話対応後の後処理時間 の記録
ー顧客満足度をお客様に入力してもらう

分析

集めたデータをCWCで入力したカテゴリ別に集計し、「対応時間、難易度、顧客満足度」を数値で確認し、重要な項目から対策を検討していきます。
　point　パレート図と呼ばれるグラフにまとめる事で、何が重要か
　　　　　分かるようになります。
　point　分析はとても重要です。ここを間違えると、その後の対策が
　　　　　上手くいっても効果が薄い、という事になります。

対策

重要な項目から対策を行います。
基本はマニュアルの見直しですが、原因が複雑でマニュアル化し難い項目は、ベテランオペレーターにすぐにつなぐ、などの方法も盛り込みました。
　point　マニュアルだけが対策ではありません。結果的に目的が達成
　　　　　出来ればよいので、対策手法に拘り過ぎない事が重要。

私が心掛けたのは、一度に全てを対策しようとせず、少しずつ、実施して
効果を確認して定着させる、いわゆるPDCAサイクルを何度も回す事です。

一度にいろんな事を行うと、オペレーターやお客様が混乱する可能性が
あると考えた為です。

まとめ

今回実施した方法は、かなりアナログ的な手法です。
しかし、しっかりと分析して対策する事で、効果は十分に出ると
思いました。
この次は、チャットポッド等による無人化に挑戦できれば、と
思っています。

参考資料

チャットボットとは