カスタマーサービスのやる気:エージェントを実際に支えているもの

モチベーションを失ったサポートチームの本当のコスト

サポートのリーダーたちは、モチベーションをソフトスキルの問題として扱いがちです。コンテストを開催し、Slackで称賛メッセージを送り、それが定着することを願う、という具合に。しかしGallup自身の職場調査は、それがまったく間違った捉え方だと述べています。従業員の76%が仕事で少なくとも時々バーンアウトを経験しており、28%は「非常に頻繁に」または「常に」燃え尽きていると答えています。これは一部の不適合な人材の問題ではなく、むしろデフォルトの状態に近いものです。

そのコストは急速に積み上がります。Gallupのデータによると、頻繁にバーンアウトしている従業員は病欠を取る可能性が63%高く、救急外来を受診する可能性が23%高く、積極的に転職活動をしている可能性が2.6倍高いことが分かっています。サポートチームでは、これは初回応答時間の遅延、すでに手一杯なベテランエージェントへのエスカレーションの増加、そして最も余裕のないタイミングでのチケット対応量の増加として現れます。

そしてGallup自身が挙げるバーンアウトの上位5つの相関要因は、じっくり考える価値があります。なぜなら、そのどれもが顧客に関するものではないからです。

1. 職場での不公平な扱い
2. 手に負えない業務量
3. マネージャーからの不明瞭なコミュニケーション
4. マネージャーの支援不足
5. 無理な時間的プレッシャー

これらの一つひとつは、マネジメントと業務設計の問題であって、「怒っている顧客に対応できない人がいる」という問題ではありません。これによって議論全体の枠組みが変わります。カスタマーサービスのモチベーションは、大部分がモラルの衣をまとった運用上の問題であり、同じ運用上の問題はコンタクトセンター関連の文献だけでなく、ほとんどのカスタマーエクスペリエンス研究にも現れます。

エージェントを実際に燃え尽きさせるもの(それはめったに顧客ではない)

エージェントに直接尋ねてみると、状況がより明確になります。r/CustomerServiceの、20年間カスタマーサービスに携わってきたベテランは率直にこう述べています。

"I have been in customer service nearly 20 years, and im so burnt out from it. Going to work makes me want to die, its so overwhelming."

r/CustomerService, "Extreme burnout"

これは新人の問題でも、たまたま悪い1週間だったという問題でもありません。キャリア全体を通じて蓄積された負担であり、Gallupがバーンアウトを性格特性ではなく構造的なものとして扱っている理由とも一致します。別のスレッド、「Why is it so exhausting to work in a call centre」には110件以上のコメントが寄せられており、なぜ電話ベースのサポート業務が同程度の労働時間の他の仕事よりも人を早く消耗させるのかが解き明かされています。強制的なポジティブさそのものが一種の「税金」なのです。あるエージェントは直接こう述べています: "Years and years of positivity finally feels drained out of me."

そして、ベンダーがあまり語りたがらない部分があります。ツールそのものです。技術サポート担当者による最近のr/Zendeskスレッドは「I am looking at tickets and unable to continue. I think I am quitting my job,」という書き出しで始まり、ユーザーLuckyPeace663による返信が実際のメカニズムを名指ししています。

"In my opinion, Zendesk has created a platform that entirely caters to managers. Employees are second[ary]."

r/Zendesk, "Zendesk has caused extreme burnout at my tech support job"

これは鋭い指摘です。多くの「サポート技術」は、1日に200件のチケットをこなすエージェントの負担を減らすためではなく、マネージャーのためにチケットルーティングやレポーティングを最適化するために構築されています。そしてそれは、r/callcentresの「夢のコールセンター」スレッドにある人気コメントとも一致します。「Understanding that extreme micromanagement leads to burnout, resentment and low morale. Which in turn affects quality and productivity.」顧客の行動ではなくマネジメントの慣行こそが、これらすべてのスレッドで繰り返し登場する「悪役」なのです。

マネージャーがまず試すこと vs. 現場担当者が実際に評価していること

士気が明らかに悪化しているときの本能的な反応は、コンテストを開催したりピザを配ったりすることです。それらが積極的に有害だというわけではなく、単に問題の間違った層を狙っているだけです。私が見つけた最も明確な反論は、ScalivoによるLinkedInの投稿からのもので、代わりに3つの具体的で構造的なレバーを挙げています。

"Burnout can be avoided when teams feel supported through: realistic workloads, the right tools and training, recognition and appreciation for great work. Because at the end of the day, customer experience starts with employee experience."

Scalivo, "Burnout in customer service is real"

その3つのうちどれもリーダーボードではありません。「現実的な業務量」と「適切なツール」はどちらも、Gallupのデータが示唆するのと同じ構造的な修正、つまりすでに乗っている業務をどう応援するかではなく、実際にエージェントの机に何が乗るかを変えることを指し示しています。これは、顧客維持や顧客満足度の研究が顧客だけでなく特にフロントラインのチームに注目するときに必ず現れる、同じ修正なのです。

ここにはきれいな解決策など存在しないことを正直に認める価値もあります。LinkedInで発信しているCustomer Successの実務家、Dawn Murden氏はこう認めています。「I have no idea how to prevent burnout. But I do know how to come back from it.」この率直さは、このテーマにありがちな「5つのコツ」的なリストよりも珍しく、以降で紹介する内容すべてに対する公正な留保でもあります。これらは確率を動かすレバーであって、保証ではありません。

報酬は重要だが、それがすべての答えではない

限られた予算をどこに使うか検討しているなら、給与は確かなレバーです。SHRM自身の調査によると、人事担当者の39%が、測定された他のどの要因よりも「不十分な報酬」を自発的離職の最大の要因として挙げています。これは引用する価値のある一次資料に基づく数字なので、あえて引用しないものについても触れておきます。よく繰り返される「コールセンターの年間離職率は30〜45%」という統計です。この数字のあらゆるバージョンをたどっていくと、元となる研究への生きたリンクを持たないままSEO集約サイトが同じ丸い数字を繰り返しているだけだと分かったため、この記事には採用していません。もしこの数字がGallupやMcKinseyによるものとされているのを見かけたら、その具体的な出典には懐疑的になってください。

実践的な結論はこうです。相場より低い給与を払えば、それは机の両側に現れます。まずエージェントの離職、次に勤続年数と製品知識が彼らと一緒に去っていくことによる顧客の解約です。しかしGallupの5つのバーンアウト相関要因(業務量、不公平な扱い、不明瞭なコミュニケーション、支援不足、時間的プレッシャー)は、昇給だけでは触れられない部分です。報酬は必要条件ではあっても十分条件ではありません。

実際に効果を動かす3つのこと

以下の3つのレバーはどれもeesel特有のものではなく、上記の研究が指し示していることの具体的なバージョンにすぎません。カスタマーサービスAIプラットフォームを使ってそこにたどり着くのか、手動でのプロセス再設計によるのかにかかわらず、目指すべきものは同じです。繰り返しの負担を減らし、本当の自律性を増やし、成長を可視化することです。

1. 対応をより楽にしようとする前に、まず繰り返しの対応量を減らす

Gallupが挙げるバーンアウトの原因第2位が「手に負えない業務量」であるなら、最も効果の高い修正策は業務量に対するより良い心構えではなく、業務量そのものを小さくすることです。これは、eeselの顧客がそもそもAIヘルプデスクエージェントを導入する理由として最も多く挙げるものです。1日500件以上の繰り返しの返金、解約、注文追跡の問い合わせを処理しているチームや、月間約7,000件のGorgiasチケットを運用しているオペレーション責任者が、当初はコパイロットを探していたのに、追いつくためだけにも(先に進むためではなく)少なくともメールの対応量の半分は自動で解決する必要があると気づいた、というケースです。

ここで明確にしておく価値のあるつながりがあります。eeselのAIエージェントは、企業自身の過去のチケットとヘルプ文書から学習し、ほとんどのキューを占めるティア1の対応量(注文状況、パスワードリセット、「返金はどうなっていますか」)について自動振り分けと自動解決を行い、やり取りが何往復も続くスレッドではなく本当の初回解決を目指しつつ、確信が持てないものについては人間が対応できるようフラグを立てます。Gridwiseのチームでは、導入から最初の1か月でティア1のリクエストの73%が解決されました。これはモラルのための小手先の演出ではなく、キューに残った人間にかかるチケット対応量そのものが減っているということです。

2. 簡単な判断についてはエージェントに本当の自律性を与える

マイクロマネジメントは、上記の研究の中で低い士気の要因として2回登場しました。1回はr/callcentresで直接的に、もう1回はZendeskスレッドの「プラットフォームがマネージャーの都合に合わせている」という不満の中で暗黙的にです。修正策は監視を完全になくすことではなく、どこに監視を適用するかについて意図的であることです。eesel自身のアプローチは、すべての導入を人間の監視付きで開始し(AIがドラフトを作成し、人間が承認する)、繰り返し低リスクであることが証明されているチケットについて徐々に自律性を与えていくというものです。それを支えるのが信頼スコアで、いつドラフトを作成し、いつ送信するかを判断します。また過去のチケットに対するシミュレーションを使うことで、誰かがそのスイッチを切り替える前に、カバレッジが確実な領域を正確に示すことができます。これは、他所にあるエージェントアシストツールの背後にあるのと同じ考え方ですが、一律のマイクロマネジメントではなく本当の監視を伴っている点が違います。ポイントは自動化そのものが目的ではなく、100回目でも同じ回答を再承認し続ける作業からエージェントを解放し、その判断力を本当に必要とされているチケットに使ってもらうことです。

3. 成長とインパクトを可視化する

承認・評価はScalivoの投稿における3つ目のレバーであり、同時に最も間違えやすいものでもあります。Slackでの「チーム、よくやった」といった一般的な言葉は、誰にとっても評価として認識されないからです。代わりにうまく機能する傾向があるのは、具体性です。誰かがうまく処理したチケットを名指しする、エージェントが個人的にさばいた対応量を見せる、あるいは彼らが実際に動かしたカスタマーサービスKPIや、個人的に向上させたCSAT調査のスコアへの可視性を与えることです。もしエージェントの1日の90%が同じ3種類のチケットで占められているなら、成長として指し示せるものはほとんどありません。その時間を解放すれば、残った、より難しく興味深いチケットこそが、しっかり評価するに値するものになります。

手軽なモチベーション施策が正直なところどこに当てはまるか

これは、本物の称賛チャンネルや、月曜のスタンドアップでの良いモチベーションの引用、時々開催するうまく運営されたコンテストに反対する議論ではありません。それらは彩りとしては問題ありません。ただ、それだけでは戦略にはならず、それを戦略として扱ってしまうことこそが、上記のr/callcentresやLinkedInのコメントが指摘しているギャップそのものです。もしあなたのチームの本当の問題が手に負えない業務量や不明瞭なマネジメントであるなら、「今週の名言」の投稿では壊れたカスタマーサービスマインドセットは直りませんし、チームが実際に評価されているカスタマーサービス基準も動かせません。

カスタマーサービスのモチベーションのためにeeselを試す

私はこのパターンが何千もの実際のサポート導入で繰り返されるのを見てきました。チームが燃え尽きるのは、エージェントが弱いからではなく、キューが同じ繰り返しのチケットを渡し続けるのを一切やめないからです。eeselのAIヘルプデスクエージェントはZendesk、Freshdesk、Gorgiasなど100以上のツールと連携し、導入初日からチーム自身の過去のチケットとヘルプ文書から学習し、注文状況、返金、パスワードリセットの対応量がエージェントに届く前に取り除きます。その一方で、確信が持てないものについてはフラグを立て、人間が実際に判断できるようにします。これは本記事の大部分の背後にあるのと同じカスタマーサービス自動化の考え方を、それについてのポスターではなく、エージェントの業務量そのものに向けたものです。

料金は従量課金制で、解決したチケット1件あたり40セント、シート料金はかからないため、チームが大きいという理由だけで余分に支払う必要はありません。何かを決める前に、実際にキューから何が取り除かれるのかを見てみたい場合は、クレジットカード不要で50ドル分の利用枠が含まれる無料トライアルもあります。