導入事例

1998年創業、福岡県福岡市中央区に本社を置く美容・健康関連商品の企画開発および販売を行っている同社。健康茶や食品、化粧品などお客様の美と健康に寄り添う商品を複数展開。テレビ広告やオンラインショップや、一部商品は海外向けにも展開するなど様々なチャネルでの拡大を続けている。テレビ広告をご覧になった顧客からの新規注文を受付けるコールセンターのマネジメントを担い、音声データを活用した応対内容の分析によりお客様満足度向上及び成約率向上を促進する、ダイレクトマーケティング本部外部CS課に見える化エンジン導入の背景や活用事例をうかがった。

− 見える化エンジンを導入いただいた背景を教えて下さい。

当社は複数のコールセンターを運営しており、テレビ広告をご覧になったお客様からの注文を電話で受付ています。以前より、応対品質の向上を目的とした通話履歴のレビューを行っていましたが、担当者が録音された音声データを一件ずつ、耳で聞き、手作業で文字起こしを行った上で、各コールセンターやオペレーターへのフィードバック資料を作成する、その作業には非常に多くの時間と労力がかかっていました。受注率などのKPIは着実に向上している一方で、担当者の業務負荷は非常に高い状態が続いていました。
 
このような背景から、「お客様の声」という貴重な情報をより効率的にデータ化・分析でき、迅速に品質改善サイクルを回せる仕組みの導入が急務となりました。そこで、音声認識技術を活用したテキストマイニングツールの導入を検討し始めたところ、その中で「見える化エンジン」と出会いました。

− 見える化エンジンをお選び頂けた理由についてお聞かせいただけますでしょうか？
他社と比較するなかで感じた”違い”があればお聞きかせ下さい。

複数の音声認識・テキストマイニングツールを比較検討した結果、「見える化エンジン」を選んだ主な理由は、使いやすさでした。他社のツールでは多くの場合、電話回線を統合管理するシステムとの連携が前提で、双方のシステムに対し連携仕様の確認や構築作業を行う必要がありました。
しかし、「見える化エンジン」は、画面上から簡単に音声ファイルを取り込み、テキスト化することができ、多様な音声ファイル形式（拡張子）にも対応しています。既存の録音データを大規模なシステム改修をしなくても柔軟に活用できる点が大きな魅力でした。
 
また、当初の目的はとにかく音声データをテキスト化して効率的に内容を確認することでしたが、「見える化エンジン」は単なるテキスト化だけではなく、傾向を正確に把握するための高度な分析機能も標準で備えています。これにより、顧客満足度や成約率の向上だけでなく、ゆくゆくはお客様の声を反映した商品開発など、様々な分野で活用が期待できると感じました。データ活用の可能性が広がることを非常に期待しています。

− 他社の生成AI機能と見える化エンジンに搭載されたAI機能との違いがあれば教えてください。

大きな違いは、複数の音声テキストをまとめてインポートすることができ、一元的に分析結果を出力できる点です。一般的な生成AIを使った音声テキスト分析では、1通話ずつテキストデータをチャット画面に記載する形式となり、まとまったデータを分析するには手間がかかります。その点、「見える化エンジン」は、『成約に至らなかった』音声をカテゴリ分け、まとめてインポートすることで、全体の傾向を抽出し、分析することができるため、全体最適を踏まえた改善策を導き出しやすいと感じています。

− 見える化エンジンの主な活用目的を教えてください。

主な活用目的は、テレビ広告をご覧になったお客様からの反響電話を分析し、応対品質を改善することで顧客満足度を向上させることです。品質改善を継続することで、商品購入を検討されるお客様のニーズや懸念点に対応でき、結果的に満足度や成約率の向上につながると考えています。

-月間で何件ほどの入電があり、そのうち何件程度を分析されているのでしょうか？

コールセンター全体の入電量は月によって変動しますが、以前は、担当者が実際の音声を聞き、手動で文字起こしをしていたため、月に分析できる件数は200件～300件程度に留まっていました。
「見える化エンジン」導入後は、月間で700件～800件の音声を効率的に分析できるようになり、分析対象件数がツール導入前と比較して約3倍に増加しました。

− 見える化エンジンを活用してどのような施策や取り組みを実施していますか？また、特に活用している機能があれば教えてください。

テキスト化されたデータを活用し、お客様との会話を分析。お客様のニーズに沿った案内ができているかどうかの検証を実施し、お客様満足度の向上に役立てるとともに、成約に繋がりやすい案内方法などの成功パターンを分析し、トークスクリプトの改善に役立てています。
また、オペレーター一人ひとりの通話内容を分析し、具体的なフィードバックを行うことで、オペレーターのスキル向上にも繋がっています。当社のコールセンターは複数の委託先がありますが、各コールセンター全体へも分析結果に基づいたフィードバックを実施しています。
 
「見える化エンジン」で最も活用している機能は音声のテキスト化です。
これにより、これまで手作業で行っていた文字起こしの手間が大幅に削減され、業務効率が飛躍的に向上しました。
また、文字起こししたテキストを一覧で確認できるページは頻繁に利用しています。
通話内容を一覧で確認でき、特定のキーワードや表現が含まれる通話も簡単に抽出できるため、非常に役立っています。
 

− 音声データ分析をされるにあたって重視している指標や観点があれば教えてください。

当社では、顧客満足度を数値で把握することを重視しています。当社独自の音声モニタリングの評価基準を設定しオペレーターのスキルを可視化することで、お客様への案内が適切な時間内で実施できているのか、お客様一人ひとりに合わせた品質の高い応対が実施できているか、モニタリングを行っています。最終的な成約率は、その重要な指標の一つです。

ただし、成約率だけではなく、お客様からのネガティブなお声を拾い上げることも重要視しています。
無理な案内が行われていないか、実際にお客様のニーズに合った案内・商品の提案ができているのか、確認することも重要です。
お客様の否定的な意見の中にこそ、改善のヒントが隠されていると考えています。

− 「見える化エンジン」の活用による成果について教えてください。

確認できる音声データの件数が以前の約3倍程度まで増加し、大幅な作業効率化を実現できました。
これにより、これまで音声確認と文字起こし、報告書作成に携わっていた社員の業務効率化が格段に進み、お客様の声を分析するための時間が大幅に拡大しました。
また、スクリプトの改善スピードが格段に向上し、より迅速にお客様のニーズに対応できる体制が整いました。成約率も、データに基づいた改善活動の効果により着実に向上しています。

− 将来的な活用について構想があれば教えてください。

今後は、「見える化エンジン」のグラフ表示機能や表作成機能をより積極的に活用していきたいと考えています。例えば、お電話口で複数のキャンペーンのご案内を行った際に、どの段階で断られることが多いのかを「見える化エンジン」の画面上で自動描画できれば、更なる業務効率化に繋がると期待しています。

また、現在検討段階ですが、今後はカスタマーサポート部門に寄せられるお客様の声の分析にも「見える化エンジン」を活用したいと考えています。

− 弊社のサポート体制はいかがでしょうか。

ツールの設定方法など、細部にわたり丁寧に教えていただき大変助かっています。
定期ミーティングの場を設けてくださり、要望や疑問点に迅速かつ的確にご回答いただける点が非常に良いと感じています。

− 今後、見える化エンジンを活用することで実施したい施策があれば教えてください。

オペレーターの品質向上効果を可視化するために、「見える化エンジン」を活用した社内コンクールなどのキャンペーン施策を実施したいと考えています。
また、新規獲得プロジェクトの初期段階におけるテスト結果の確認にも積極的に活用していきたいと考えています。（現在も一部活用していますが、より本格的に）

− 今後の展望についてお聞かせください。

「顧客の声」の見える化を通して実現したいのは、お客様一人ひとりの満足度を高め、不安や疑問を解消した状態で商品をご案内できるような、最適なスクリプトとオペレーターの育成が確立された状態です。これにより、お客様の理想に限りなく近いご案内を提供できるようになり、結果としてお客様との信頼関係をより強固なものにしたいと考えています。