コールアナリティクス：その概要、仕組み、そしてなぜあなたのビジネスに必要なのか

あなたの電話回線は顧客の洞察で賑わっていますが、正直なところ、その情報のほとんどは全く聞かれていません。すべての通話には、顧客が何を必要としているのか、チームがどのように機能しているのか、製品がどこで失敗しているのかについての手がかりが含まれています。大きな問題は？誰もすべての通話を聞く時間がなく、通話時間のスプレッドシートはほとんど何も教えてくれません。

ここで通話分析ツールが登場します。これらは顧客との会話を掘り下げ、重要な情報を引き出し、実際に使用できる情報として提示するように設計されています。

このガイドでは、今日の通話分析が本当に何であるか、その背後にあるAIがどのように機能するか、そしてそれがビジネスにもたらす利点を分解します。また、ダッシュボードを見つめるだけでなく、これらの洞察を自動化されたアクションに変えて、サポートを本当に改善する方法についても説明します。

通話分析とは？

最も単純には、通話分析は電話通話データを分析して貴重な洞察を抽出し、ビジネスがより良い意思決定を行うのを助けるプロセスです。しかし、それは単に通話を数えたり、どれくらい続いたかを追跡するだけのものから大きく進化しました。AIを使用すると、現代の通話分析は会話の内容自体を理解できるようになりました。

「何件の通話を受けたか？」と尋ねるのと、「その通話は何についてだったのか、顧客はどのように感じたのか、次に何をすべきか？」と尋ねるのとの違いです。

実際にどのように機能するかを見てみましょう：

• 基本情報の収集: まず、すべての通話の基礎データを収集する必要があります。これには、発信者の番号、日時、通話時間、通話の発信元（特定の広告やランディングページなど）が含まれます。
• 会話の分析: ここで物事が面白くなります。音声認識や自然言語処理のような技術を使用して、システムは効果的に通話を「聞き」、何が言われたのか、言葉の背後にある感情、通話がどのように終わったのかを把握します。
• 実行可能な洞察の発見: 最後に、すべての分析されたデータが実際に理解できるレポートにまとめられます。これらの洞察は、マーケティング、営業、サポートチームが推測ではなく実際のデータに基づいて意思決定を行うのに役立ちます。

これらの洞察は、孤立した状態に閉じ込められていないときに最も役立ちます。電話から学んだことは、メールキューからライブチャットまで、他のすべてのサポートの取り扱いに影響を与えるべきです。

現代の通話分析はどのように機能するのか？

顧客の声からビジネスを変える洞察に至る旅は、いくつかの巧妙な技術層を含んでいます。それは単一のツールではなく、生の音声を有用なインテリジェンスに変えるワークフローです。内部を少し覗いてみましょう。

ステップ1: 通話追跡と録音

すべては通話をその発信元に接続することから始まります。企業はしばしば異なるマーケティングキャンペーンのためにユニークな電話番号を使用します。たとえば、Google広告に表示される番号は、ウェブサイトの連絡先ページにある番号とは異なるかもしれません。この単純な方法は、通話追跡として知られ、どのキャンペーンが人々に電話をかけさせているのかを正確に見ることができます。

その間に、通話は安全に録音されます。これは単にマネージャーが後でレビューするためだけではなく、録音はこれから行われるすべてのAI分析の原材料です。

ステップ2: 音声からテキストへの転写

次に、AIモデルが音声録音をテキストに変換する作業を開始します。このステップは、構造化されていない音声ファイルをコンピュータが検索し読み取ることができる構造化されたテキストに変えます。突然、20分の会話がコンピュータが数秒で処理できるドキュメントになります。転写の精度は非常に重要で、すべての他のプロセスがその上に構築されます。

ステップ3: AI駆動の会話分析

テキストの転写が準備できたら、自然言語処理（NLP）アルゴリズムがその意味を理解し始めます。これは単に言葉を読むだけではなく、文脈、意図、感情を理解することです。ここで行われるいくつかの重要な分析を紹介します：

• 感情分析: AIは会話の温度を測り、顧客が幸せなのか、イライラしているのか、中立なのかを把握します。通話中にその感情がどのように変化するかを追跡することもでき、問題が発生した会話をすぐに見つけてフォローアップが必要かどうかを判断するのに役立ちます。
• キーワードスポッティング: システムは、重要とマークした特定の単語やフレーズを転写からスキャンします。これには、競合他社の名前、製品モデル、または「アカウントをキャンセルする」や「本当に不満です」といった重要なフレーズが含まれるかもしれません。これにより、より詳しい調査が必要な通話を自動的にフラグ付けできます。
• トピックモデリング: 特定のキーワードを探すだけでなく、トピックモデリングはAIを使用して会話を共通のテーマにグループ化します。これにより、通話の20％が請求に関するもので、15％が配送に関するもので、10％が機能リクエストであることがわかるかもしれません。これらのカテゴリを自分で定義する必要はありません。

通話分析から実際に得られるもの

通話分析を導入することは、推測から知識への移行を意味します。顧客との会話で何が起こっているのかを数値化できると、会社全体で実際の改善を行うことができます。

より良い顧客体験

気づいていない問題を解決することはできません。通話分析は、顧客の旅の摩擦点にスポットライトを当てます。何千もの通話転写を見て、顧客が直面している最も一般的な質問、苦情、フラストレーションをすぐに把握できます。

たとえば、ある会社はサポート通話の30％が製品セットアップの1つの混乱したステップに関するものであることに気づくかもしれません。エージェントが同じことを何度も説明する代わりに、明確なヘルプ記事や短いビデオチュートリアルを作成できます。これにより、将来の通話を防ぎ、顧客をより満足させることができます。

エージェントのコーチングとパフォーマンスの向上

伝統的に、サポートチームの品質保証は、マネージャーが各エージェントの通話をランダムに数件聞くことを意味していました。それは遅く、しばしば全体像を把握することができません。通話分析を使用すると、100％の通話を分析し、全員のパフォーマンスを完全に把握することができます。

トップエージェントのコミュニケーション習慣を見つけ、その通話をトレーニング資料として使用できます。また、特定のエージェントがもう少しコーチングを必要としている場所を確認することもできます。マネージャーはキーワードスポッティングを使用して、エージェントがコンプライアンススクリプトに従っているか、適切な場合にアップセルの機会を言及しているかを確認できます。

マーケティングと営業予算のより良いリターン

マーケティング予算が実際に良いリードをもたらしているかどうかをどうやって知るのでしょうか？通話分析は広告費を受け取った通話の数と質に直接結びつけます。

通話追跡を使用することで、特定のFacebook広告が多くの通話を引き起こしているだけでなく、それらの通話が価値のある販売に変わっていることがわかります。このデータは、何がうまくいっているのかにもっとお金を投入し、ただの冷やかしをもたらしているキャンペーンを削減する自信を与えます。マーケティングの努力から収益への直線を引きます。

より賢い製品と運用の意思決定

顧客は基本的に無料のフォーカスグループです。毎日、彼らは電話で製品の何が好きか、何が混乱しているか、何が単に壊れているかを教えてくれます。通話分析はこれらのフィードバックを大規模にキャプチャします。

これを想像してください：ソフトウェア会社が新しいアップデートを展開します。数時間以内に、通話分析は「壊れた機能」や特定のエラーメッセージを言及する通話の急増を検出することができます。このフィードバックはフラグ付けされ、エンジニアリングチームにすぐに送信され、数千人以上の顧客に影響を与える前に修正を出荷するのに役立ちます。

通話分析からアクションへ：ギャップを埋める

通話からの洞察を得ることは素晴らしい第一歩ですが、ダッシュボードに座っている洞察は実際には顧客の問題を解決しません。実際のトリックは、その情報をアクションに変えることです。これは多くの企業が立ち往生するところです。ここでスタンドアロンの通話分析ツールは少し不足することがあります。

分断された通話分析の洞察の問題

多くの通話分析プラットフォームは、何が起こっているのかを教えるのが得意ですが、何をするかについては助けてくれません。これにより、いくつかの大きな頭痛の種が生じます：

• すべてが手動: アナリストが「パスワードリセット」がトップの通話ドライバーであることを発見するかもしれません。それは素晴らしい洞察ですが、その後、マネージャーが新しいヘルプデスク記事を手動で作成したり、保存された返信を作成したり、トレーニングセッションを設定したりする必要があります。プロセス全体が遅く、分断されています。
• チャネルの断絶: 通話からのデータは他のサポートチャネルから完全に分離されています。電話で見つけた問題が自動的にチャットボットの同じ質問への回答を改善するために使用されることはありません。これにより、一貫性のないサポートが生じ、同じ問題を異なる場所で解決することになります。
• アクションを取ることができない: 結局のところ、これらのツールは見つけた洞察に基づいて行動することができません。ヘルプデスクの受信チケットを自動的にタグ付けしたり、エージェントのために返信を作成したり、誰かが介入せずに一般的な質問を解決したりすることはできません。

eesel AIが通話分析の洞察を自動化されたアクションに変える方法

ここで必要なのは、既存のサポートツールに直接接続する「アクションレイヤー」であり、これがeesel AIが構築された理由です。通話分析が電話で顧客が何を尋ねているかを特定する一方で、eesel AIは同じ質問に対する回答をすべてのテキストベースのチャネルで自動化します。

その仕組みは次のとおりです：

1. 知識を接続する: 通話分析レポートからのトップテーマ（「返品ポリシー」や「配送状況」など）を取り上げます。次に、ヘルプセンター、Googleドキュメント、過去のチケットなどの既存の知識ソースにそれらに対する確固たる回答があることを確認します。eesel AIはこれらのソースすべてにワンクリックで接続し、移行は必要ありません。
2. 解決を自動化する: eesel AIのAIエージェントは、この統一された知識を使用して、ZendeskやFreshdeskを使用しているかどうかに関係なく、ヘルプデスク内で関連するチケットを解決します。したがって、通話から学んだ返品ポリシーについて顧客がメールを送信した場合、AIエージェントは即座に回答できます。
3. エージェントを支援する: より難しい問題で人間が必要な場合、AIコパイロットはチームと一緒に働き、その同じ知識に基づいて正確でブランドに合った返信を作成します。これにより、通話分析から得た洞察が一貫した高品質のサポートにつながることが保証されます。

通話分析駆動のサポート戦略を始める

よりスマートなサポートワークフローを構築する準備はできていますか？すべてを一晩で変える必要はありません。始めるための簡単な方法を紹介します。

まず、何を達成しようとしているのかを把握します。通話量を減らしたいのか、初回通話解決率を改善したいのか、どのマーケティングキャンペーンが効果的かを把握したいのか？明確な目標を持つことで、焦点を絞ることができます。

次に、基本的な通話ログだけでなく、深い会話の洞察を提供する通話分析ツールを見つけます。通話の内容を分析できるプラットフォームが必要です。

最後に、ダッシュボードで止まらないでください。ヘルプデスクや知識ソースに直接接続するツール、例えばeesel AIを導入します。これが、通話分析で明らかになった作業を実際に自動化するための鍵です。eesel AIのシミュレーション機能を使用して、過去のチケットをどれだけうまく処理できたかをテストし、オンにする前にその影響を明確に予測することもできます。

通話分析の力

通話分析は、顧客の電話通話に隠された貴重な洞察を明らかにするための必須ツールです。しかし、その洞察を使用して、すべてのサポートチャネルでスマートな自動化を推進するときにのみ、その完全な力を発揮します。現代のサポート戦略は、聞くだけでなく行動することを意味します。通話分析はより良く聞くのを助け、AI自動化は聞いたことに即座に行動する力を与えます。

顧客の洞察を解決策に変える準備はできていますか？無料トライアルにサインアップするか、eesel AIのデモを予約して、今日フロントラインサポートを自動化する方法を確認してください。