コールセンター音声分析: メリット、ユースケース、および仕組み

従来のコンタクトセンターは、顧客の感情やエージェントのパフォーマンスに関するインサイトを得るための個々の通話の分析を、手作業による方法に頼っていました。これは時間のかかるプロセスであり、エージェントがインタラクションからの貴重な情報を見逃してしまう可能性がありました。人工知能（AI）を活用したコールセンター音声分析は、コンタクトセンターにより効率的で効果的なソリューションを提供します。これは、会話を分析してデータを抽出し、顧客満足度の向上、エージェントのパフォーマンスの強化、ビジネスの成長促進に役立てるテクノロジーです。

従来のコンタクトセンターのレポート作成では、重要な情報を見つけるために人間が手動で各通話をレビューする必要があったため、会話データの多くを見落としたり漏らしたりしていました。しかし、最新のAIテクノロジーを活用すれば、より多くのデータを容易に収集し、インタラクション中に何が起こっているかをより深く理解することができます。このことは、ビジネスを改善し、より良い顧客体験を生み出すのに貢献します。

この記事では、スピーチ分析の利点と、この新しいテクノロジーを日々の業務に統合するための実践的な方法について解説します。

コンタクトセンタースピーチ分析とは、コールセンターが会話を分析し、毎日の通話を有益なインサイトに変えるために使用できる、AI主導のテクノロジーのことです。これにより、発言の内容と、パフォーマンスや顧客満足度への影響を把握できます。最新のスピーチ分析ツールは、通常のレポートや通話後のアンケートからは得られないデータをチームに提供します。

音声分析とスピーチ分析の比較

音声分析とスピーチ分析は連携して人間の言語を理解します。音声分析は人の声のトーンや感情に焦点を当てるのに対し、スピーチ分析は言葉そのものに焦点を当てます。会話におけるトーン、ペース、声量、感情の手がかりは、顧客が口に出さなくても、その感情（不満やとまどいなど）を明らかにするのに役立ちます。音声分析ツールを使用すれば、スーパーバイザーは何時間もの録音を聞くことなく、顧客が示す不満のパターンを見つけることができます。

このテクノロジーがなければ、レポート内の重要な情報を見つけることはできません。顧客がアンケートに回答しなかった場合、通話内容に満足したかどうかを判断するのは困難です。また、通話時間が長くかかった場合、その時点のレポートには反映されていない理由がある可能性もあります。

スピーチ分析を使用すれば、個々のレコーディングを聞かなくとも、顧客が通話中にどのような感情を抱いていたか、エージェントがどのように対応したかを把握できます。スピーチ分析では、顧客の感情を分析し、顧客が使用するキーワードやフレーズを特定し、通話を分類し、レポートを生成し、さらに通話中のエージェントのパフォーマンスを評価します。

AI主導のコンタクトセンターにおけるNLPとNLUの役割

AI主導のコンタクトセンターは、自然言語処理（NLP）と自然言語理解（NLU）を使用して、人間の言語と会話のコンテキストやインテントを分析します。その後、データを収集し、詳細なレポートを作成することができます。NLPシステムが人間の言語を処理するのに対し、NLUはその意味とコンテキストを解釈します。この組み合わせにより、コンタクトセンターは詳細なレポートを作成し、コンシューマーの問い合わせを効率的に解決できるようになります。

たとえば、顧客が請求に関する問題について繰り返し電話をかけてきた場合、NLP（自然言語処理）はその会話を文字起こしし、「過剰請求」や「請求書が間違っている」といった重要なフレーズを特定する一方、NLU（自然言語理解）はそのインテントを解釈します。このコンテキストでは、インテントは顧客が修正を要求していることであり、単に一般的な質問をしているのではないことになります。その後、システムは、問題をより迅速に解決するための推奨アクションをエージェントにアラートします。

通話はすべて学習の機会であり、コンタクトセンタースピーチ分析から得られたインサイトは、エージェントをコーチングして顧客体験を向上させるための領域を特定するのに役立ちます。

コールセンター音声分析では、複数のAI主導システムが連携して会話を解釈します。これには、NLP、NLU、大規模言語モデル（LLM）、機械学習（ML）、スピーチ認識および合成が含まれます。ここでは、コールセンター音声分析のすべての要素がどのように連携するのかをご紹介します。

• モデルのトレーニングと学習: LLMや機械学習ツールは、トレーニングされたデータから会話のパターンを認識します。これは、以下のすべての機能を実現するための基盤となります。

• 通話のキャプチャと文字起こし: まず、スピーチ分析ツールがスピーチ認識を使用して音声会話をキャプチャし、テキストに変換します。これにより検索可能なレコードが作成され、他のAIコンポーネントが分析できるようになります。

• 言語処理と理解: NLPはシステムが人間の言語を読み取って整理するのを支援し、NLUはインテントと意味を解釈します。この組み合わせにより、コールセンタースピーチ分析ソフトウェアは、顧客が実際に何を求めているかを理解することができます。

• 声と感情の分析: コールセンター音声分析ツールは、声のトーンや感情を評価し、フラストレーションを検出することで、エージェントによる追加のサポートが必要な瞬間を明らかにします。

レポート作成: システムは得られた知見をレポートに整理し、チームがそれに基づいて行動できるようにします。その後、チームはこの情報をコーチング、品質管理、および業務改善に役立てることができます。

ここまでスピーチ分析について概観しましたが、より具体的なメリットと、顧客サービスやエージェントのパフォーマンスが向上したユースケースについて詳しく見ていきましょう。

1. 通話相手を落ち着かせるための戦略を推奨

顧客がコンタクトセンターに連絡するとき、通常はなんらかの問題を解決したいと考えているため、必ずしも良い気分でいるとは限りません。通話相手を効果的に落ち着かせるには何年もの経験が必要で、最も熟練したエージェントでさえ改善の余地が常にあります。コンタクトセンタースピーチ分析を使用することで、エージェントはリアルタイムで通話相手を落ち着かせるための提案を受け取ることができます。

リアルタイムで通話相手を落ち着かせるための提案の最大の利点は、顧客の電話を保留する必要性が減ることです。Zoomの「カスタマーエクスペリエンス（CX）におけるAIの現状」レポートによると、AIエージェントアシスタントを利用することで、平均処理時間を最大28％短縮できたことが示されています。また、顧客を別の担当者に引き継ぐ必要性が減るので、スーパーバイザーの負担を軽減することにもつながります。コンタクトセンターのAIは、過去の通話を調べて何が効果的かを見つけることで、質の高い提案をすることができます。また、貴社のナレッジベースにアクセスして、貴社のプロトコルから提案を提供することもできます。

2. エージェントにフィードバックとコーチングを提供

コンタクトセンター音声分析ソフトウェアは、エージェントが直面している課題を正確に特定し、コーチングのためのフィードバックを生成することができます。音声分析の導入前は、品質管理マネージャーが個々の通話を確認する必要があり、大変な時間がかかっていました。音声分析ソフトウェアは、各通話からデータを収集してレポートにまとめることで、時間を節約することができます。

音声分析データからは、エージェントがどこで苦戦しているか、また、どのような強みを持っているかが分かります。たとえば、さまざまなキーワードやフレーズをモニタリングすることで、そのエージェントがよくある質問について追加のトレーニングを必要とするかどうか、あるいは特定の状況に対処する際に何らかの指導が必要かどうかを判断できます。これにより品質管理マネージャーが時間を大幅に節約できれば、エージェントのコーチングに集中して最高のパフォーマンスを引き出すことが期待できます。

3. 顧客満足度の向上

コンタクトセンターで音声分析を継続的に活用することで、顧客満足度が向上する可能性が高くなります。Zoomの「CXにおけるAIの現状」によると、顧客満足度が最大31%向上したと報告している組織もあります。AIのおかげで、エージェントに即座に回答が提供されるため、顧客は、エージェントが回答を探している間に待たされることがなくなります。また、チャットボットにAIを活用することで、一部の問題はエージェントに連絡せずに解決できるようになります。チャットボットは通常の営業時間外でも顧客をサポートできます。

顧客の問題解決を迅速化できるだけでなく、エージェントは顧客とのインタラクションの中で定期的に質の高い提案やフィードバックを受け取ることができ、結果として顧客満足度の向上につながります。コンタクトセンターのAIによる感情分析は、エージェントが顧客の不満を和らげるのに役立ち、顧客側はスーパーバイザーを待つ必要がなくなるため、満足度が向上します。

4. コンプライアンスの遵守を支援

コンタクトセンターには通常、エージェントが従わなければならない法的および社内ガイドラインがあり、コールセンター音声分析は、それらの遵守状況をモニタリングするのに役立ちます。これは、医療機関や金融機関などの厳格な規制要件のある業界では特に重要です。これらの業界では、会話は患者プライバシー規則や財務情報開示義務に沿っている必要があります。コンタクトセンターのAIは、ナレッジベースと統合することで、問題が発生した場合はガイドラインを参照して、問題のある会話にフラグを付けることができます。この自動チェックとアラートのおかげで、チームの時間が大幅に節約できます。

5. 顧客感情に基づいて製品を改善

コンタクトセンターが直面する共通の課題の一つは、顧客との会話後の製品に関するフィードバック提供です。幸い、コールセンタースピーチ分析は、顧客が特定のアイテムやサービスについて連絡してきた際にそのデータを収集できます。結果、貴重なインサイトを提供するレポートを生成できるため、製品やサービスの改善に役立ちます。

顧客が製品に関する特定の問題についてコンタクトセンターに頻繁に電話をかけてくるなら、その問題について早めに把握することができます。これにより、問題について数週間または数か月かけて把握するのではなく、より迅速にソリューションを見つけることができます。これらのインサイトは顧客行動の予測にも役立ち、将来のリリースにおけるリスク軽減と顧客離れ防止にもつながります。

たとえば、CricutはZoomのAIファーストのコンタクトセンターツールを使用して通話や顧客フィードバックを管理しています。Cricutのエージェントは、リアルタイムの感情分析を使用することで、通話中のトーンとアプローチを調整し、結果を改善しました。放棄呼率も90%減少しました。

また、AIのおかげで、顧客が不満を抱いている通話をスーパーバイザーが特定することができ、エージェントのパフォーマンスを向上させるための的を絞ったコーチングやトレーニングを実施できるようになりました。これに加え、AIを活用したモニタリングと品質管理により、通話内容の確認に必要な手作業が削減されました。Cricutのチームが通話から得たインサイトは、研究開発に直接活用されました。顧客の懸念事項から得られたパターンは、既存製品の最適化や新機能の開発に活かされました。

6. 通話後のラップアップ時間を短縮

Metrigyが2024年に発表したレポートによると、エージェントが音声分析を活用することで、通話後の処理時間が最大35%削減されています。つまり、音声分析は、通話後のラップアップを作成するのに役立つといえます。AIは、通話のインタラクションの状況や、顧客の電話開始時とインタラクションが終了した時の感情の変化など、インタラクション中に何が起こったかを要約することができます。通話の後、エージェントは要約を確認し、必要な詳細を追加するだけで済みます。これにより時間を節約できるため、エージェントは次の顧客をより早くサポートできるようになり、生産性の向上につながります。

スピーチ分析は、企業が会話から顧客とのインタラクション改善のためのインサイトを得るのに役立ちます。以下のコールセンタースピーチ分析ソフトウェアのユースケースで、それがどのように行われるのかを理解することができます。

顧客の不満点と解約リスクを識別

チームは、コンタクトセンタースピーチ分析を活用することで、通話全体を通して繰り返し発生する問題点を特定し、顧客が最も不満を感じている箇所を迅速に把握できます。たとえば、言葉、トーン、感情を分析することで、製品、機能、サービスに関して繰り返される苦情の傾向が明らかになります。これらのインサイトを集約することで、注目すべき課題への対処に役立てることができます。

Zoomのコールセンターダッシュボードのようなライブ指標は、スーパーバイザーが通話の状況をリアルタイムで把握するのに役立ちます。ダッシュボードの主な指標には、キューの長さ、占有率、放棄呼率、初回解決率、通話量、平均処理時間などがあります。これにより、スーパーバイザーは、フラストレーションの急増や平均よりも長い対応時間といった問題を把握できます。その後は、エージェントにガイダンスを提供したり、ワークフローを調整したりして、不満が広がるのを防ぐことができます。

顧客満足度とロイヤルティの向上

ネットプロモータースコア（NPS）*と顧客満足度（CSAT）スコアは、顧客のロイヤルティと満足度を測定するための基本的な方法です。NPSは顧客が自社を他人に勧める可能性を測定する指標であり、CSATは顧客に最近の体験を評価してもらう指標です。改善すべき領域がある場合、コンタクトセンターのAIがそれらを特定するのに役立ちます。

ZoomのコンタクトセンターのAIは、顧客とのやり取りの中でそのような情報を収集し、適切なタイミングで顧客にプロンプトを表示します。顧客が点数を付けなくても、感情分析は、通話中のトーン、言葉遣い、ペース、感情の手がかりに基づいて、顧客がどのように感じているかをマネージャーが理解するのに役立ちます。

Midwest Real Estate Data（MRED）は、Zoom Contact Centerを活用し、ライブキューモニタリング、エージェントの空き状況確認、コールバックオプションなどの機能により保留時間を短縮しました。また、AI分析は、繰り返し発生する問題についてのインサイトを提供し、マネージャーは対応を標準化できるようになりました。これに加え、MREDは、SMSキューとワークセッション管理も活用して、顧客へのサポートを迅速化しました。

データ手動のトレーニングを通じてエージェントの質を向上

ライブ指標により、スーパーバイザーはエージェントのパフォーマンスに関するリアルタイムの情報を得ることができます。そのデータポイント（処理時間、サービスレベル、顧客満足度など）は、エージェントの優れている点とサポートが必要な点を明らかにします。これにより、マネージャーはエージェントの状況を確認し、それに応じてコーチングを行うことができます。

Zoomのコンタクトセンターツールは、これらのインサイトをワークフローに結び付けます。ダッシュボードには、キューのアクティビティ、エージェントの対応可能状況、スケジュール遵守率、通話後作業時間、処理された通話、およびナレッジベースの使用状況が表示されます。また、アラートを使用すれば、潜在的な問題点が浮き彫りにされるため、チームは即座に対応でき、顧客満足度を維持することができます。

履歴データとライブデータもトレーニングプログラムをサポートするので、エージェントは具体的な例と実行可能なガイダンスを受け取ることができます。Zoomは一般的に使用されるCRMやその他のプラットフォームと連携できるため、これらを使用することでパフォーマンスデータを一箇所で整理できます。

その良い例がNational Storageです。同社はZoom Contact Centerを使用して、250以上のストレージセンターを一元化システムに接続しました。これにより、通話は最も近いエージェントに転送されるため、待ち時間が短縮され、問い合わせの取りこぼしを防ぐことができるようになりました。マネージャーは、AIによる文字起こしやレポート機能により、コールレコーディングのスピーチ分析を通じてサービスの傾向を把握することができます。この情報はトレーニングやサービスの改善に役立ち、顧客サービスのプロセスを改善することができました。顧客は複数のチャネル（チャット、メール、ビデオ通話）からアクセスできるにもかかわらず、どのチャネルでも同じような体験を得られます。

コールセンターのイニシアチブへの支持を得る

コールセンターのマネージャーは、限られた追跡ツールに頼っていると、人員追加や新システムの導入といった要求を正当化するのに苦労することがよくあります。人員の採用に関する決定は、パフォーマンスとビジネス成果の間に関連性を示すデータがない場合、推測に頼らざるを得ません。ここで役立つのが実際の音声分析とレポート作成ダッシュボードからの指標です。これによりマネージャーは、意思決定を行うための確固たる根拠を得ることができます。

Zoomのクラウドベースの電話およびコンタクトセンターシステムは、設定後すぐにデータレポートを開始するように設計されています。ダッシュボードには、主要な指標のリアルタイムおよび過去のデータが表示され、マネージャーは通話パターン、通話量の傾向、サービスレベルをより深く理解することができます。これにより得られたインサイトは、運用やリソース計画に関して、より情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

音声分析機能を備えたコンタクトセンターAIソフトウェアを購入する前に、何に注目すべきかを知っておく必要があります。適切な機能を備えていれば、エージェント、顧客、経営陣により良い体験を提供できます。注意すべき主なポイントは以下のとおりです。

• 感情分析とインテント分析: 顧客の感情を検出し、エージェントが効果的に通話相手を落ち着かせられるように支援します。表面的な感情だけでなく、繰り返しの問い合わせや不満の根本的な理由を明らかにすることができます。
• 品質モニタリング: 通話品質をリアルタイムで追跡し、スーパーバイザーが介入する必要が生じた場合にアラートを送信できます。
• リアルタイムのエージェントパフォーマンス評価: 通話中のエージェントのパフォーマンスに関するレポートを提供し、品質管理マネージャーがコーチング機会を正確に特定できるようにします。
• リアルタイムのエージェント支援: 顧客の懸念を解決するための提案をエージェントにリアルタイムで提供します。また、質問への回答をエージェントが手動で探さなくても、システムがナレッジベースにアクセスし、回答を探し出します。
• コンプライアンス: エージェントに追加のトレーニングが必要な箇所を示すレポートを生成できるため、内部コンプライアンスを促進するのに役立ちます。
• 自動スピーチ認識（ASR）による正確な文字起こし: スピーチをテキストに変換し、正確な文字起こしを生成して、ダウンストリーム分析の信頼性を高めます。この精度向上により、質の高いレポート作成と、より効果的なエージェント育成が可能になります。
• 根本原因分析: 問題や繰り返される電話の背後にある理由を自動的に見つけ、チームが対症療法ではなく問題の原因の解決に集中できるようにします。

Zoom Contact Centerは、スピーチ分析を使用して、インタラクションから具体的なインサイトを明らかにします。リアルタイムのエージェント支援と感情分析は、処理時間の短縮、感情悪化の防止、顧客満足度の維持に役立ちます。同様に、データ主導のレポート作成により、トレンドやコーチング機会が明らかになるため、マネージャーはより情報に基づいた意思決定を行うことができるようになります。これらの機能は、コンタクトセンターのオーナーが問題に迅速に対応し、リソースを最適化し、顧客満足度を向上するのに役立ちます。

コンタクトセンターを革新し、ビジネスの成長を促進したいとお考えなら、必要な機能がすべて揃っているZoom Contact Centerをぜひお試しください。詳細については、デモをリクエストしてください。

*Net Promoter®、NPS®、NPS Prism®、およびNPS関連の絵文字は、Bain & Company, Inc.、NICE Systems, Inc.、およびFred Reichheldの登録商標です。Net Promoter ScoreSMおよびNet Promoter SystemSMは、Bain & Company, Inc.、NICE Systems, Inc.、およびFred Reichheldのサービスマークです。