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完全に聞き逃されています。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、通話分析とは、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そのもの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、「それら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：
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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。
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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、システムは実質的に通話を「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。
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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ているからです。
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：
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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、中立なのかを判断します。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ばやく特定し、フォローアップが必要な場合に役立ちます。
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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。
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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。たとえば、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を発見するかもしれません。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ばやく把握できます。
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
従来、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、すべての通話を100％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特定し、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、何が機能し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で、何が混乱していて、何が単に壊れているの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特定できます。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つまずくところです。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、それについて何かをするのを助けることはできません。これにより、いくつかの大きな頭痛の種が生じます：
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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、マネージャーが手動で新しいヘルプデスク記事を作成したり、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。
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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とは完全に別です。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まれ、同じ問題をさまざまな場所で解決することになります。
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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に自動的にタグを付けたり、エージェントの返信を下書きしたり、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、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」が必要です。これがeesel AIの目的です。通話分析が電話で顧客が何を尋ねているの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：
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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のためのしっかりとした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。
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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、Freshdesk、Intercom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。
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エージェントを支援する: より複雑な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作業し、同じ知識に基づいて正確でブランドに合った返信を下書きします。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ましたか？ 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考えます。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。eesel AIのようなツールを導入し、ヘルプデスクや知識ソースに直接接続します。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れている貴重な洞察を明らかにするために必須です。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ましたか？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、最前線のサポートを今日自動化する方法を確認してください。
よくある質問
ほとんどの最新のコールアナリティクスプラットフォームはクラウドベースで、迅速なセットアップを目的として設計されています。通常、既存の電話システムと数ステップで統合でき、初期設定は簡単で、数週間ではなく1日か2日でインサイトを収集し始めることができます。
コールアナリティクスは、あらゆる規模のビジネスにとって価値があります。小規模なチームにとっては、他では見逃してしまうかもしれない重要な製品フィードバックやマーケティングの洞察を明らかにし、限られた予算で賢明な決定を下すのに役立ちます。
信頼できるプラットフォームは顧客のプライバシーを非常に重視しており、クレジットカード番号や個人IDなどの機密データをトランスクリプトや録音から自動的に削除する機能を提供しています。選択するプロバイダーがGDPRやCCPAなどの規制に準拠していることを常に確認してください。
これは重要な課題であり、解決策はインサイトを行動に結びつけることです。レポートを閲覧するだけでなく、eesel AIのようなツールを使用して、コールアナリティクスプラットフォームが明らかにした主要な問題に基づいてヘルプセンターを自動的に更新したり、チケットを解決したりします。
もちろんです。最良のアプローチは、単なる監視ではなく、プロフェッショナルな成長のためのツールとして位置づけることです。コールアナリティクスを使用して、優れた通話の例を特定し、ベストプラクティスとして共有したり、データに基づくトレンドに基づいてコーチングの機会を見つけることができます。
