【最新】コールセンターの課題をAIで解決する3つの方法

コールセンターの管理担当者は、人材不足や問い合わせ件数の増加といった問題に頭を悩ませているのではないでしょうか?

これらの課題を解決するために、コールセンターにAIを導入する企業が増えています

株式会社矢野経済研究所によるAIサービス市場調査によると、2020年度のコールセンター事業者によるAIサービス市場規模は、前年度比144.4%の拡大見込みであるという結果となりました。

近年は既存システムとAI技術を組み合わせることで、業務効率化や顧客満足度の向上が期待されるとして多くのコールセンターでAIが導入されています。

本記事では、コールセンターの抱える課題やAIで課題を解決する以下の3つ方法について詳しく解説します。

  • ナレッジベースに対話型AIを組み合わせる
  • 音声ガイダンスによる問い合わせをAIで自動振り分け
  • AI搭載型のチャットボットを活用する

採用や新人教育、コスト削減などコールセンターの問題に直面する担当者の方は、ぜひご覧ください。

コールセンターが抱える課題とは

コールセンターにAIの導入が進む背景には、企業が抱える課題を解決したいという目的があります。

コールセンターの課題には、以下のような点が挙げられます。

  • 人材不足で新人が育たない
  • 情報共有が難しい
  • 問い合わせ件数が多い

ここでは、上記の課題を詳しく見ていきましょう。

人材不足で新人が育たない

コールセンターの人材不足に悩む企業も多くあります。
コールセンター業務はお客様の疑問や悩みに回答するだけでなく、クレームやトラブルに対応する場面もあります。
特にクレーム対応ではストレスを感じることも多く、やりがいを得られないことで、退職につながるケースも少なくありません。

離職率が高くなると、よい人材を確保し、新人を育てるのが難しくなります

そして慢性的な人材不足になると、オペレーター1人当たりの業務量が増加し、業務が上手く回らないという負のスパイラルに陥ってしまいます。

コールセンターの業務効率化を図るには、AIを搭載したチャットボットを活用するのがおすすめです。

AI搭載型のチャットボットについては、次章で詳しく説明します。

情報共有が難しい

コールセンターは同じ質問でも人によって回答に違いがあるため、応対品質にばらつきが生じるという現状を抱えています
また、業務の引き継ぎが上手く行かないことで2回目以降の対応に時間がかかり、高品質の応対を維持するのが難しくなってしまいます。

このような問題を解決するにはナレッジを蓄積し、それらを部門全体でスピーディに情報共有する必要があるでしょう。
しかし、音声データによる情報履歴の蓄積は、非常に多くの時間と手間がかかる作業です。
また、個人が持つノウハウは部門全体で共有されにくく、ノウハウを一元管理できるような工夫が必要です。

情報共有の課題解決には、ナレッジ共有ツールを導入したいところです。
しかし、ナレッジ共有ツールにある複数の情報から必要な情報を見つけ出すのは時間がかかり、お客様をお待たせしてしまうのが難点です。
このような課題を解決するには、ナレッジベースに対話型AIを活用するのがおすすめです。
ナレッジベースにAIを活用した解決策についての詳細は、次章で紹介します。

問い合わせ件数が多い

コールセンターは、問い合わせ件数が多いのが悩みです。
一人のオペレーターが同じような質問に一日に複数回答えるというケースも多くあります

簡単な問い合わせでも件数が多ければ、その分オペレーターの負荷は大きくなるでしょう

また、お客様からの質問が多様化しているのも課題です。
そのためどのような質問に柔軟に答えられるような高いスキルが、オペレーターに求められます。

このような課題解決には、AI搭載型のチャットボットの導入や音声ガイダンスによる問い合わせをAIで自動振り分けするなどの方法が有効です。

AIを用いた解決策については、次章で紹介します。

AI技術を使った3つの解決策

自社に合うAI技術を取り入れ、効率的に業務改善を図るには、コールセンターの業務を細分化して考えることが大切です。

業務を細分化すると、以下のようなAI技術で利用できそうな部分が見えてきます。

  • お問い合わせの一次対応
  • オペレーター対応時のサポート
  • よくある質問に対する回答

上記を踏まえてAI技術の業務改善を検討すると、システム導入後のミスマッチを減らせるでしょう。
そして、前項で解説したような課題を解決するには、具体的に以下の3つの解決策が有効です。

  • ナレッジベースに対話型AIを組み合わせる
  • 音声ガイダンスによる問い合わせをAIで自動振り分け
  • AI搭載型のチャットボットを活用する

ここからは、上記の3つの解決策を詳しく紹介します。

ナレッジベースに対話型AIを組み合わせる

ナレッジベースに対話型AIを組み合わせると、以下のようなメリットを得られます。

  • 短時間で適切な回答ができる
  • 鮮度の高い情報を保持できる

FAQやマニュアル、個人の持つノウハウ、Webサイトの掲載情報などの蓄積したナレッジベースに対話型AIを組み合わせることで、誰でも簡単にナレッジシステムを利用することが可能です。

例えば、オペレーターの会話や、問い合わせ内容に関連する単語から必要な情報をAIが判別して回答に役立つマニュアルやQ&Aを即座に提示することが可能になります。
これによりオペレーターはお客様を待たせることがなくなり、短時間で適切な回答ができるでしょう。
また、業務に不慣れな新人オペレーターも問い合わせにスムーズに回答することができるため
、新人教育にも大きく役立ちます

そしてナレッジベースへのAIの活用は、複数の情報を管理し最新の情報にアップデートするのにも非常に最適です。
情報量が多い製品やサービスのナレッジの登録や管理をするのは、時間と手間がかかる作業です。
AIを活用すれば、情報の追加、削除、改善などの作業がスムーズに進み、鮮度の高い情報を保持できるようになります。
ナレッジが最新の状態になっているほどAIによる検索結果の精度も高く、1次対応での問題解決率も上がりますので、業務効率化や顧客満足度の向上が期待できます。

音声ガイダンスによる問い合わせをAIで自動振り分け

音声ガイダンスによる問い合わせをAIで自動振り分けすることのメリットには、以下のようなものが挙げられます。

  • 問い合わせ内容から最適なオペレーターにつなげられる
  • 精度の高いコールフローを短期間で再設計できる

コールセンターの入電後の対応に利用される音声自動応答(IVR)は、1990年代からある技術です。
しかし、IVRではまず音声ガイダンスを聞く必要があり、お客様をお待たせしてしまうのが課題となっています。
また、ボタン操作で誘導してもすぐに正しい窓口につながらないケースもあり、お客様の不満が溜まりやすいという現状を抱えています。

音声ガイダンスに対話式AIを活用すれば、音声認識技術によって、お客様の自然発話からAIが用件を判断することが可能です。これにより、最適なオペレーターに問い合わせ内容を自動振り分けできます。例えば「商品の購入方法が知りたい」というお客様の音声を認識し、購入相談に応じるオペレーターにつなげることが可能になります。

またコールフローを再設計し、お客様のニーズに合わせたIVRを構築するには、管理者の時間や手間がかかるというのも大きな課題です。フローの再設計に機械学習を採用したAIを導入すれば、過去のデータから振り分け先を自動的に判断し、順番や選択肢、表現方法などの見直しがスムーズに進みます。これにより精度の高いコールフローを短期間で再設計することができ、メンテナンスにかかる負荷を減らせるでしょう。

AI搭載型のチャットボットを活用する

AI搭載型のチャットボットの活用では、以下のようなメリットが得られます。

  • 学習内容から精度の高い回答を用意できる
  • 入電数を削減できる

チャットボットにAI機能を加えたシステムでは、よくある質問を集約して分析し、的確な回答を用意することが可能です。

過去に寄せられた質問への回答をAIが学習し、学習内容からより精度の高い回答を導き出すことができます

また、難解で高度な質問は有人対応に切り替えることも可能です。

チャットボットの導入により、コールセンターの入電数の削減や、より効果的で質の高い対応が実現できるでしょう

実際にチャットボットによって、コールセンターの業務改善や顧客満足度が上がった事例が数多くあります。
詳しくはこちらをご覧ください。
チャットプラスの導入事例

まとめ

コールセンターは、以下のような課題を抱えています。

  • 人材不足で新人が育たない
  • 情報共有が難しい
  • 問い合わせ件数が多い

これらの課題を解決し、業務改善を図るには、「チャットボット」や「ナレッジベース」、「音声ガイダンス」にAI技術を活用するのがおすすめです。

そして、AI技術の活用によって、業務効率化や人件費の削減など自社にどのようなメリットが得られるのかを理解することが重要です。上記の項目を参考にしながら、自社の業務効率化につながるシステムの導入を検討してはいかがでしょうか?

中でもAI機能を搭載したチャットボットは、スモールスタートで効果を得やすいため、コールセンターの業務改善におすすめです。

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