コールセンターからの、コール受付内容分析、カテゴリ分け、有効対策立案

某自動車メーカーの相談センター業務ブロックで月間平均２００００件の相談内容を解析し報告資料を作成してきました。
相場がいくらくらいなのか私にはわかりませんが、時間はたっぷり持ち合わせておりますのでお手伝いできると思います。

５０００件のＱ＆Ａを読むところから始めて、
①相談（質問）と苦情に分類する
②①を製品別に分類する　云々

大手IT企業でコールセンターを利用したマーケティング活動を行った経験と、コールセンター用の製品を提供する日本アバイアでソリューションを担当していたことがあるものです。

４５００－５０００件のデータというのが、オペレータさんの書き起こしたテキスト文章で、テキストマイニングのようなことをされたいということであれば、１つの通話分のテキストを読むのに２分、それをカテゴライズするのに１分、合計３分としても１５０００分（２５０時間）もかかる作業になるため、人手でやろうと思うと相当なコストになります。

その場合には、テキストマイニングの専門の業者さんを探されるのがよいかもしれません。あるいは私の知り合いのシステムインテグレータ様をご紹介することは可能だと思います。

テキストマイニングに準ずることをしたい場合でも、まずは通話を１００－２００通話ぐらいまで絞り込んで、テキストを分析するということであれば人手でも可能かもしれません。

以下では、PBXからのレポートを解析するという前提で書いておりますので、全件テキストマイニングすることを念頭におかれていらっしゃるのであれば、お役に立たないかもしれません。

ご案内のように、コールセンターの性格によっても分析するべき項目は多様なのですが、ご依頼の文書を読んだ限りでは、製品に関する問い合わせ、苦情などを受け付けるカスタマーセンターのような性格のコールセンターとお見受けしましたので、それを念頭に回答させていただきます。

ご依頼の内容では、コール受付内容分析、カテゴリ分け、有効対策立案の依頼をご検討していらっしゃるが、どれくらいの相場感・費用になるかがわかりませんということですが、ご依頼の内容をみたところ、御社内で考えられたコールリーズンごとにデータは分類されているという状況のようですので、お手持ちの分類されたエクセルフォーマットで４５００－５０００件のデータだけを分類するということであれば、それほどの費用は掛からないと思います。

すでにあるデータを並べ替えるだけであれば、ご自分でも簡単に出来るのではないでしょうか。データがいくつかのテーブルに分かれている場合には、通話固有に割り振られた番号（アバイア製品ではUID、AspectやGenesysでもUIDと同等なものがあります）をキーにして分類できます。

ただし、この分類で得られた情報をつかってお客様の電話を分類することによって、お客様が電話を掛けた真のコールリーズンが明白になり、通話数を削減するための対策を立案することが出来るということをお約束するものではありません。
すでにご経験があるかと思いますが、センターの方が机の上で考えたコールリーズンと、実際にお客様が電話をかける理由（Voice　Of　Customer)は違うことがあるため、場合によってはコールリーズンを見なおす必要が出てくる可能性もございます。

また、一部のオペレータによって引き起こされる苦情などのリピート・コールを見つけるためには、通話を担当したオペレータさんのIDなどがレポートに記録されていることも必要になってきます。

また、御社のセンターの抱えている問題とセンターの目指す方向によっても分析すべき項目、対策も違ったものになりますし、今お持ちのデータが必要十分なものでない場合には、コールリーズンを見直したり、PBXのコールフローを変更したり、レポートを再設計したり、レポートの取り直しなどが必要になる可能性もございます。センターの規模や予算によっては音声アナリテックスの製品などを導入されたほうがよいかもしれません（この数年私は音声解析関係のご支援をしてきましたので、ご相談に乗れるかもしれません）。

プロジェクトを始めるときには、まずは信頼できるコンサルタントの方を見つけてご相談されることをお勧めします。

コンサルタントを選定するときには、次のような資料を準備してからお会いすることをお勧めいたします。

（１）センター業務の説明　（センターの性格、オペレータの数、一日の平均呼数、平均通話時間、SL、放棄呼率など）
（２）センターの抱える課題・問題点を明示する
（３）プロジェクトの目的と期間・予算　（呼量削減、CSアップ、コスト削減など）

プロジェクトのスコープと期間によっては私もご支援させていただくことが可能ですので、ご興味あればご連絡ください。

コメントありがとうございました。

あまりお役にたつ情報でなくて申し訳ございません。

もう少し詳細の情報をいただければ、多少はお役にたてるようなアイデアをお送りすることは出来るのではないかと思います。

ご依頼していただけなくても結構ですので、データの一部を匿名化するなどして（あるいは適当にデータを作成して、御社の機密情報をなくしていただいたうえで）送っていただければ、分析の方針と、その方針にもとづいてデータを分析した結果をお送りすることも可能だと思います。

私自身の向学のためにもなりますので、ご興味あればご相談ください。

こんにちは。
当方、当方のお客様に代わってコールセンターへ問い合わせることもしばしばあります。
公私ともにコールセンターを利用する立場として、少し違った角度からかも知れませんが、コメントさせていただきます。

一番の、唯一と言っても過言ではないポイントは、
　★相手（私がコールしていれば私）の気持ち・立場に立っているかどうか。
に尽きると思います。

試しにでも、お使いのケータイなど、他社さまでもコールしてみると、一発で（数分話しただけで）サービスの良し悪しが判断できるかと思います。

こちらは、内容の程度の差はあれど、
　★何らかの問題などがあって、それを解決したいから、コールしている
のであって、サービスの規約やルールを確認するためにコールしている訳ではないのです。
例えば、こちらが、ルール・規約上だめなことを問い合わせているとするならば、
　★『xxさま、申し訳ございませんが、規約上できないです。』というのが一般的でしょう。
それでも、こちらは解決したいからコールしている訳で、大なり小なり食い下がります。
その後の応対で、明らかな差が出てきます。
　A. 『申し訳ございませんが、xxはできません。そういう決まりになっています。』的な回答の場合
　B. 『規約上できないことになっているのですが、xx→yy→zzのようにしたら可能かどうかを
　　　私では判断できませんので、上司に掛け合ってみましょうか。』のような回答の場合
明らかで、単純明解ですが、
　A. の場合は、こちら判っていても、腹が立ちます。
　B. の場合で、最終的にダメだったとしても、大体このような回答をしてくるところは、
　　『今後のサービス改善のために、お客様のお声として挙げさせていただきますがよろしかったでしょうか。』のように締めくくってきます。
　　　→ 全く腹が立ちません。

細かく説明しましたが、兎にも角にも、
　★相手の気持ち・立場に立っているかどうか。
は、人間の触覚として、感じるもので、それが感じられれば、ということです。

是非、
　サポートセンターがサポート『せん』ターにならずに、
B. のパターンにしていただいて、少しずつでもサービスが向上していけば、皆の喜ぶ状態になってゆくのではないでしょうか。
大抵のものは、数年縛りだったり、数年は使用するものであったりするので、コールする側は、次回コールするときに、先回の応対を覚えているものだし、改善や良いサポートを期待しているものだと思います。

長文になり恐縮ですが、また、ご相談のポイントからずれているように思われるかも知れませんが、ご参考になり、良い方向へ向かうようであれば幸です。