コールセンターへAIを導入する強みとは?注意点とポイント、成功例
近年、あらゆる業界でAIが導入され、活用されています。コールセンターもそのうちの一つです。
しかし、コールセンターのAIといっても、どのようなメリットがあるのか、AIの活用が成功につながるのか、疑問に思われる方もいるのではないでしょうか。
この記事では、コールセンターにAIを導入するメリットや注意点、プロセス、さらには実際に導入して成功した事例を解説します。
目次
- コールセンターにAIを導入する企業側のメリット
- 離職への心配がなくなる
-
教育時間がカットできる
- オペレーター教育に時間が割ける
-
マーケティングと運営管理がしやすい
- 業務属人化が予防できる
- オペレーターの負担が軽くなる
- コールセンターにAIを導入するお客様側のメリット
- 対応レベルが一定になる
-
日時関係なくお客様対応ができる
- つながりにくさの改善
- 対応効率が上がる
- コールセンターにAIを導入する注意点とポイント
- コストがかかる
- オペレーターと併用する
- 目的を明確にしてから導入する
- 定期的なメンテナンスを行う
-
コールセンターにAIを導入するプロセス
- 課題や問題点を洗い出す
-
業務マニュアルとビジネスプロセスの見直し
- 計画を立て、製品やサービスを比較する
-
コールセンターへのAI導入による成功事例
- AI音声認識クラウドサービス
- ビジュアルIVR
- AIチャットボット
- まとめ
コールセンターにAIを導入する企業側のメリット
コールセンターにAIを導入するメリットは非常に数多くあります。そこで、メリットを「企業にとって」と「お客様にとって」の2つの視点に分け、順番に紹介します。
初めに紹介するのは、コールセンターにAIを導入する企業側のメリットです。
コールセンターにAIを導入する企業側のメリット
・離職への心配がなくなる
・教育時間がカットできる
・オペレーター教育に時間が割ける
・マーケティングと運営管理がしやすい
・業務属人化が予防できる
・オペレーターの負担が軽くなる
各メリットについて、詳しく解説します。
離職への心配がなくなる
AIを導入すれば、コールセンター業界の大きな課題であるオペレーターの離職への心配がなくなります。
コールセンターのオペレーターの離職率は高い傾向にあります。それは新人だけでなく、オペレーターとしてのスキル取得が完了した人材に関しても同様です。コールセンター業界では、人材の採用と定着が目下の課題となっています。
もし、オペレーターの離職が続き深刻な人材不足に陥ると、お客様への対応の回転率が下がり、「いつかけてもつながらない」と不満を持たれてしまうでしょう。結果として、企業のイメージが悪くなってしまいかねません。
一方で、AIを導入すれば、離職や人材不足の懸念はなくなります。万が一の不具合が発生しない限りお客様対応をし続けてくれるので、人材不足による企業のイメージダウンも起こりません。
教育時間がカットできる
AIは、導入でき次第すぐに稼働を開始できます。
オペレーターは、雇用後すぐに実務にあたれるわけではありません。お客様への対応がしっかりとできるようになるまで、研修を受ける必要があります。しかし、研修はすぐに完了するわけではなく、一人前と呼べるような状態になるまでは相応の時間を要します。
しかし、AIであれば研修は必要ありません。導入直後から、一定のパフォーマンスを発揮できる状態でスタートできるのです。
オペレーター教育に時間が割ける
AIを導入すると、オペレーターがこれまでお客様対応に充てていた時間が空き時間となります。その時間は、オペレーター教育として利用できるでしょう。
AIは、あらゆる対応ができるわけではありません。AIには対応できないような高度な問題に関しては、オペレーターが対応する必要があります。
ただ、オペレーターも初めから高度な問題に対応できるわけではありませんし、対応は日々改善していかなければなりません。AIを導入すれば、そのための教育時間を確保できます。十分な教育によって、将来的に応対品質を底上げし、企業利用者増加を狙えるでしょう。
マーケティングと運営管理がしやすい
AIの役割は、ただお客様対応をするだけには留まりません。高速な情報処理が可能なことから、マーケティングと運営管理がしやすくなります。
例えば、お客様からの評価は企業への改善点を知る重要な要素ですが、日々寄せられる多くの問い合わせを網羅し把握するのは困難を極めます。お客様対応だけでも多忙なオペレーターが問い合わせを管理し、改善点を見つけ出すのは不可能といってもよいでしょう。
しかしAIなら、同じ時間でも膨大な量の情報を収集し分析できるので、ニーズや課題の特定と、それによる売上アップやお客様獲得につながります。
業務属人化が予防できる
AIの導入で、業務属人化が予防できます。
スキルや経験が豊富で優秀な人材がいても、退職してしまえば意味がありません。優秀な人材が退職してしまうことで、それまでその人材頼りだった対応ができなくなり、ノウハウも失われます。
また、離職による人材不足はコールセンター業務に滞りを発生させ、運用に支障が出る場合もあります。
こういった業務属人化は、業務そのものだけでなく企業イメージにも影響を与えかねません。そこで、AIを導入しておけば、対応やノウハウはデータとして蓄積されていく上に、人材不足に陥ることもなくなります。業務属人化によるリスクが大幅に軽減されるでしょう。
オペレーターの負担が軽くなる
AIが業務の一部を担うようになれば、オペレーターの負担は確実に軽くなります。
問い合わせが集中して休む暇もなく電話を取り続けたり、クレーム対応で心を痛めたりすれば、離職につながってしまうでしょう。
AIの導入で、オペレーターの対応件数は減少します。また、AIが事前に大まかな対応内容についてお客様から聞き出すことで、心の準備もできるでしょう。こうしたAIのカバーでオペレーターの負担が軽減され、離職の可能性を低減できるのです。
コールセンターにAIを導入するお客様側のメリット
前章では、コールセンターにAIを導入する企業側のメリットを紹介しました。しかし、AIを導入すると、電話をかけるお客様にとっても数多くのメリットが生まれます。
お客様側のメリットは以下です。
・対応レベルが一定になる
・日時関係なくお客様対応ができる
・つながりにくさの改善
・対応効率が上がる
各メリットについて、詳しく解説します。
対応レベルが一定になる
AIは対応が一律で、質問に対して決まった回答をします。そのため、差が出ません。
オペレーターの場合、お客様への対応は個々のスキルや経験に依存しやすいです。したがって、スキルや経験が豊富なオペレーターならお客様に満足してもらえることが多いですが、反対にスキル・経験不足のオペレーターが対応すると不満を持たせてしまうことも多くあります。
お客様が不満を持った結果、最悪の場合SNSで悪い評判が広まってしまい、企業イメージの大幅なダウンにつながってしまうかもしれません。
しかし、AIであれば、対応レベルは一定です。「別のオペレーターと違うことを言っている」「前の人のほうが良かった」などと、比較されて不満を持たれることがなくなるでしょう。
日時関係なくお客様対応ができる
AIには時間による制限がないため、日時関係なくお客様対応ができます。
24時間体制のコールセンター以外は、朝から夕方、昼から夜の勤務形態が一般的です。営業時間内でなければ、お客様からの電話に対応することはできません。
しかし、お客様の中には、夜中に困ってしまい、問い合わせたい方もいるでしょう。
そこで、AIを導入すれば、夜中の問い合わせにも対応できる上に、結果的に顧客満足度の上昇につながります。
つながりにくさの改善
AIの導入で、コールセンターへのつながりにくさが改善されます。
例えば、サービスのエラーによる問い合わせ増加や欠勤などで、入電数に対しオペレーターが足りない事態が起きるかもしれません。そういった際、お客様を長時間待たせることになってしまう上に、それによって不満を募らせてしまう可能性があります。
そこで、AIを導入しておけば、AIが不足分の人員を補ってくれるため、つながりにくさが改善するのです。お客様を待たせることも、不満を募らせることもなく、普段通りの対応ができます。
対応効率が上がる
AIを導入することで、対応レベルが一定になると上記で紹介しました。対応レベルが一定になることで、差が生まれなくなるだけでなく、お客様への対応効率も上がります。
オペレーターの場合、人対人の会話となるため、どうしても感情移入しすぎたり、クレームに傾聴したりして、1本の電話時間が長引いてしまうこともあるでしょう。
一方で、AIは返答内容が定まっています。感情移入することやクレームに傾聴することはなく、不要な対応がなくなります。これによって対応効率が上がり、他の困っているお客様対応への時間が確保できるのです。
コールセンターにAIを導入する注意点とポイント
これまで、コールセンターにAIを導入するメリットについて解説しました。しかし、AIの導入には注意しておくべきこともあります。
この章では、コールセンターにAIを導入する際の注意点を解説します。メリットと注意点の両方を押さえておくことで、成功により近づくはずです。
コストがかかる
AIの導入にたり、どうしてもコストはかかります。
コストは、導入のための初期費用だけではありません。AIを運用・改善していくためのメンテナンス費用もかかります。
予算と相談しながら、AIの導入コストをカバーできるか検討する必要があります。
オペレーターと併用する
AIも完璧ではありません。人の心の機微までは読み解けず、お客様が求める返答ができない場合もあります。
コールセンターのお客様対応において、もっとも大切なのはお客様満足度の向上です。お客様対応をAIに完全に任せるのではなく、オペレーターと併用しましょう。AIが対応できない 問い合わせに関しては、オペレーターが対応する仕組みをつくりましょう。
目的を明確にしてから導入する
AIとひとくくりにいっても、その種類は多岐にわたります。したがって、AIを導入する目的を明確にしてから導入しましょう。
目的と異なる種類のAIを導入してしまうと、コストや手間の無駄になるだけでなく、業務効率が悪化してしまうかもしれません。目的を明確にした上で、導入を検討するAIの種類をしっかり把握しましょう。
定期的なメンテナンスを行う
AIは機械なので、不具合により本来の力を発揮できなくなる可能性があります。
定期的なメンテナンスを行い、常に一定のパフォーマンスができるようにしておきましょう。
さらに、万が一トラブルが発生し、AIが使えなくなったり不具合を起こしたりしたときのために、対応方針を決めておくと安心できます。
コールセンターにAIを導入するプロセス
それでは、実際にコールセンターにAIを導入することが決まったら、どのように進めていけばよいのでしょうか。
この章では、コールセンターにAIを導入するプロセスを詳しく解説します。以下の手順に沿って進めていけば、スムーズにAIを導入できるでしょう。
課題や問題点を洗い出す
最初に、現在コールセンターが抱えている課題や問題点を洗い出しましょう。
課題や問題点があやふやなままでは、的外れなAIシステムを導入してしまうかもしれません。それは、コストや手間の面から大きな損失となってしまいます。
具体例として、1件のお客様対応に時間がかかりすぎることによる、電話の取りこぼし発生が課題と想定しましょう。その場合、導入すべきAIシステムは、 お客様自身で問題解決できるよう案内する機能があるものが考えられます。また、オペレーターの応対品質を高めることにつながるAIシステムも挙げられます。
このように、課題と問題点を洗い出すことで、導入すべきAIシステムの特性を認識できるため、初めに明確化しておきましょう。
業務マニュアルとビジネスプロセスの見直し
次に、業務マニュアルとビジネスプロセスを見直しましょう。
既定のマニュアルやプロセスがあっても、AI導入による改善で、現在より効率的かつクオリティ高くこなせる可能性があります。
通常、コールセンターの主な業務は次の3つです。
・事務作業
・組織マネジメント
・お客様対応
もっとも課題のある業務や補いたい内容はどれかを特定し、そこでAIをどのように活用したいか考えます。そして、AIの導入によって達成したい結果をマニュアルやプロセスに組み込むことで、より具体性を持ってAIを導入できるようになるでしょう。
計画を立て、製品やサービスを比較する
自社の不足分が分かったら、AI導入の計画および複数社の製品やサービスの比較を行いましょう。
抽象的な計画では試行錯誤するうちに目移りし、当初の目的からずれる危険性があります。そのため、計画は書面として、可視化できるよう作成しましょう。データや数値なども、可能な限り具体的に示すのが望ましいです。
計画が完成したらいよいよ導入するAIを決めますが、その際は複数社の製品やサービスを比較します。提供元によって、製品やサービスの機能は大きく変わるためです。コストも併せて、各製品やサービスを比較検討し、自社にとっての最適解を見つけましょう。
コールセンターへのAI導入による成功事例
最後に、当社がコールセンターにAIを導入し、成功した事例を3つ紹介します。
各事例で、それまでの課題と、AIの導入により課題がどのように解決したのか詳しく解説しています。自社の課題と照らし合わせ、ぜひAI導入の参考にしてください。
AI音声認識クラウドサービス
コールセンターの課題の一つに、お客様満足度向上のための応対品質の向上があります。
しかし、個々のスキルには差があります。追加研修をしようとしても、日々の業務で時間が取れないコールセンターは少なくありません。しかも、日々の対応数は膨大で、分析は困難を極めます。お客様満足度を向上させるために対応結果を集計しようとしても、フィードバック前に挫折しがちです。
そこで、当社は、AI音声認識クラウドサービス「AmiVoice MediaScriber Cloud」を現場に導入しました。
一定基準の自動評価で効率的に応対品質のチェック分析が進み、浮いた時間で改善施策を図れるようになっています。
実際に、次のようなメリットがありました。
・業界初のアウトバウンド業務用の評価軸をつくり、自動評価を実現した
・異なるジャンルの窓口でも対応可能な評価軸を設定し、オペレーター約1000人の品質をひとくくりで管理できるようになった
・今まで人が行っていた評価を社内のシステムと掛け合わせワンステップ化し、フィードバック時間に充てることができた
・感情に左右されないシステム評価のため、オペレーターの品質向上への意識付けが高まった
ビジュアルIVR
コールセンターでは、不測の事態で入電数が当初の予定より上振れる可能性があります。
例えば、CMの放映が開始し、今までよりも商品にスポットがあたった場合です。他にも、コロナ禍で通販の利用者が増えたため、 問い合わせも増加した事例もあります。
しかし、ニーズが増えてもオペレーターの充足が追いつかないのが、コールセンターの現状です。
そこで、当社は、ビジュアルIVR「CS_LINK」を導入しました。
入電したお客様のスマートフォンへ、専用サイトにつながるURLを送信し、即座のオペレーター対応が不要な仕組みづくりを実現したのです。
受注率7割・定期購入契約率4割増加を達成した上に、お客様による自己解決案件が増え、人のオペレーターによる対応を本当に必要としているお客様に尽力できるようになりました。
AIチャットボット
コールセンターでは、例えば通販の利用率増加で売上が上がるにつれ、商品を初めて利用するお客様や不慣れなお客様からの問い合わせも増えます。それに比例して、対応する人件費もかさみがちです。
そこで、当社は、AIチャットボットを導入しました。
基本的にはAIによる自動応答で対応し、未解決の場合は人が対応するというものです。
導入から6ヶ月後、電話やメール、チャットにおける有人対応が5割減りました。24時間365日のサポート体制も整い、機会損失も削減できたのです。
まとめ
コールセンターでAIをうまく活用すれば、業務効率化やオペレーターの負担軽減が期待できます。しかし、AIも万能ではなく、お客様の心情に寄り添った対応はできません。人とAIが、おのおのの得意分野を担い、業務が円滑に進むようになれば企業の成長も見込めます。コールセンターで課題を感じているのであれば、AI導入を検討してはいかがでしょうか。
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