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コールセンターにおけるVOCとは

コールセンターで扱われるVOCの意味や定義、基本概要について詳しく解説します。

コールセンターでの役割

コールセンターにおけるVOC（Voice of Customer）とは、電話やメール、チャット、アンケートを通じて寄せられる問い合わせや相談といった顧客の生の声を指します。単なる顧客対応の記録にとどまらず、サービス品質の管理や改善活動に向けた貴重な情報源としての役割を担います。顧客の真意を把握して業務に反映すれば、企業価値を強化できます。

デジタル化によって重要性が高まっている

IT技術の発展に伴い、オムニチャネル化やAIによるテキスト分析技術が急速に進化しています。従来は聞き取りにくかった膨大な会話データも正確に可視化できるようになり、ビジネスにおけるVOCの重要性が向上しました。デジタル技術を駆使して顧客行動の把握速度を高めることで、顧客満足度の向上や市場競争を優位に進められます。

コールセンターでVOCを収集する方法

コールセンターにおいて顧客の声を集める手法と特徴について解説します。

通話録音データ

顧客との会話を記録した通話録音データは、生の声や感情の変化を直接確認できる貴重な情報源です。オペレーターの記録漏れを防ぎ、言葉遣いやトーンも含めて正確な内容を把握できます。またデータのテキスト化を行えば、問い合わせ内容の傾向分析や対応スキルの向上に生かせます。

メール・チャット

メールやチャットでのやり取りはデジタルデータとして残るため、収集や分析の手間を大幅に削減できます。テキスト形式で文章が整理されている場合が多く、FAQの拡充やAIを活用したナレッジ整備などにスムーズに活用できます。また、リアルタイムでの不満察知や顧客対応の迅速化にも効果を発揮します。

アンケート調査

応対直後に行うWebアンケートやIVR（自動音声応答）を活用した調査は、顧客満足度を数値化して評価する際に有効です。具体的な設問を用意することで、自社が把握したい課題に関する回答をピンポイントで収集できます。定期的な実施により、改善施策の効果測定を定量的に行うことが可能です。

コールセンターでVOCを活用するメリット

コールセンターにおいてVOCを活用することで得られるおもなメリットについて解説します。

商品やサービスの改善につながる

顧客から寄せられる問い合わせや要望には、商品やサービスの課題や改善のヒントが豊富に含まれています。日々の応対で得た声を開発部門や企画部門へフィードバックすることで、品質向上や新商品の開発へつなげることが可能です。現場の声を製品へ迅速に反映させる仕組みが、企業の競争力を高めます。

顧客満足度の向上が図れる

VOCを分析することで、顧客が抱えている不満や疑問を把握し、応対方法や業務上の課題を見直すことができます。顧客の要望や意見を反映した対応によって、問い合わせ時のストレスを軽減できれば、企業に対する信頼感の向上にもつながります。こうした改善を継続することが、顧客満足度の向上を図る上で重要です。

クレーム抑止につながる

VOCには、クレームにつながった原因や顧客が不満を感じたポイントが含まれています。これらを分析して共通する要因や傾向を把握すれば、商品・サービスや案内方法など、問題の発生源を見直すことが可能です。たとえば、説明書やWebサイトの分かりにくい表現を修正することで、同様の問い合わせやトラブルの再発防止につながります。

業務効率化を実現できる

VOCを分析して頻出する質問を可視化すると、FAQの拡充やマニュアルの整備を効率的に進めることが可能です。顧客が自己解決できる環境が整えば同様の問い合わせの発生を抑制でき、 オペレーターの対応負担が軽減します。応対時間の短縮やオペレーションの最適化が進むことで、センター全体の業務効率化が実現されます。

VOC分析を実施する流れ

コールセンターにおいて、VOCを活用するための具体的な分析手順を順番に解説します。

実施する目的を明確にする

VOC分析を始めるにあたり、何のために顧客の声を収集するのかという目的を明確に設定することが重要です。「FAQを充実させたい」「新商品の開発に生かしたい」「クレームを減らしたい」など、目指すゴールによって集めるべきデータや分析手法が異なります。目的が定まることで、関係部署との連携もスムーズに進みます。

調査項目と収集方法を選定する

目的が明確になったら、それを達成するために必要な調査項目とデータの収集方法を選定します。例えば、応対品質の向上を目指す場合は通話録音データの詳細な確認が適しており、商品への要望を知りたい場合はWebアンケートが有効です。自社の課題に最も適した手法を選ぶことで、効率的かつ有意義にデータを収集できます。

VOCデータを収集・整理する

選定した方法に基づき、電話やメール、アンケートなどから顧客の声を収集し、分析しやすい形に整理します。録音データの場合は音声認識システムを用いてテキスト化し、複数のチャネルから集めた情報は一元管理できるデータベースに集約します。ノイズとなる情報を除外し、有用なデータのみを抽出する作業が不可欠です。

VOCデータを分析する

整理されたデータを基に、テキストマイニングツールなどを活用して本格的な分析を実施します。頻出する単語の抽出を行い、単語間の関連性を探ることで、顧客の潜在的なニーズや不満の傾向を可視化できます。また、時系列での変化を追う、顧客属性ごとの違いを比較するなどの取り組みも有効です。

分析結果や事例を業務に生かす

分析から得られた結果をレポートにまとめ、関連部署へ共有して実際の業務改善へつなげます。例えば、特定の製品に関する不満が多い場合は開発部門へ改善を促し、説明不足が原因のクレームが目立つ場合はマニュアルを改訂します。施策の実行後は定期的に効果測定を行い、PDCAサイクルを回し続けることが重要です。

VOC活用における課題

コールセンターでVOCを活用する際に生じやすいおもな課題と対策について解説します。

分類と可視化ができていない

電話やメール、チャットなど複数のチャネルから集まる大量のデータは、形式が不揃いなため分類作業が難航します。手作業による集計では表記ゆれや記録のバラつきが発生し、全体像の正確な把握が困難になります。

テキストマイニングツールの導入など、データを自動で一元管理して視覚化する取り組みが求められます。

優先度付けが属人化する

集めたVOCに対してどの課題から着手すべきかという判断が、担当者の経験や主観に依存してしまうケースが多く見られます。基準が明確でない場合、一部の意見に判断が偏ってしまい

、真に改善が必要な要因を見落とすリスクが高まります。定量的な分析指標を定め、優先順位を客観的に評価するルールの設定が肝要です。

経営判断に結びつきにくい

現場で収集した顧客の声がコールセンター内に留まり、経営層や他部門へ十分に共有されない課題が存在します。数値データや具体的な改善案を提示できない場合、事業戦略や製品開発といった経営判断への活用が進みにくくなります。

全社的な情報共有ラインを確立し、定期的にレポートを報告する体制づくりが不可欠です。

VOC収集に役立つシステムの機能

コールセンターにおけるVOC収集作業を効率化するシステムの代表的な機能について解説します。

通話録音・自動文字起こし機能

顧客とオペレーターの会話をリアルタイムで録音し、音声認識技術を用いて自動でテキスト化する機能です。

手動による入力作業や記録漏れを大幅に減らし、対応履歴を効率的に管理できます。音声を検索可能なテキストデータに変換することで、応対内容の可視化や問い合わせの傾向分析へのスムーズな移行を実現できます。

CRM・CTI連携

顧客情報を管理するCRMと、電話システムを統合するCTIを連携させる機能です。着信時に顧客の属性や過去の対応履歴を画面へ即座に表示できるため、1人ひとりに適した応対が可能になります。収集したVOCを顧客情報と紐づけて一元管理できるため、属性ごとのニーズ分析や他部門への情報共有もスムーズです。

まとめ

コールセンターにおけるVOCは、顧客満足度の向上や業務効率化、商品・サービスの改善に役立つ重要な情報です。通話録音やメール、アンケートなどから顧客の声を収集し、分析結果を業務改善につなげることで、VOCを継続的に活用できる仕組みを整えられます。

特に電話対応では、通話内容を正確に記録して振り返れる環境を整えることが、VOCの収集や応対品質の改善につながります。コールセンターでの通話管理や顧客対応の効率化を進める際は、必要な機能を備えたシステムを活用することも有効です。

CT-e1/SaaSは、コールセンターの電話業務を支援するクラウド型のCTIサービスです。通話録音をはじめ、顧客情報と電話対応を連携させる機能などを備えており、日々の応対内容を蓄積・管理しながら、コールセンター業務の効率化を支援します。

都築電気では、長年のコールセンターシステム構築の知見を活かし、お客様のVOC活用に最適なサービス提案が可能です。VOCの収集・活用を含めたコールセンター業務の改善を検討する際は、CT-e1/SaaSの機能や活用方法をまとめた資料をご覧ください。