コンタクトセンターを進化させる「VOC」「FAQ」で
“真の顧客視点”に向けたCX改革を提案
ビジネス戦略
NTTマーケティングアクト
カスタマーエクスペリエンス向上をミッションとするコンタクトセンターが増えている。しかし、実践に欠かせない「顧客の声（VOC）」の有効活用には、さまざまな課題が立ちふさがる。NTTマーケティングアクトは、最新ITを活用したVOC分析・コンサルティングをベースに、顧客が不便を強いられないFAQをはじめ、さまざまな付加価値を提案している。
コンタクトセンターの真の役割とは、顧客対応を通じて満足度やロイヤルティを高める「カスタマーエクスペリエンス」の向上にある。この実践に向けて、センター運営企業はモニタリングに基づく人材育成、あるいは接続品質を高める取り組みなど、あらゆる工夫を施している。
しかし、業務改善の多くが、「企業視点」に終始した自己満足に近い取り組みであることもまた、事実だ。そこから進化するには、顧客の声の活用──VOC（Voice of Customer）活動が欠かせない。しかし、センター運営企業を対象とした「コールセンター実態調査」（コールセンタージャパン編集部）では、「マイニングツールなどを活用して分析し、関連部署にフィードバックしている」という回答は232社中、25.9％にとどまっている。コンタクトセンターを顧客視点の運営、つまりカスタマーエクスペリエンスを高める戦略拠点に進化するには、VOC活用をさらに高度化する必要がある。
大手テレマーケティング会社であるNTTマーケティングアクトは、音声認識システムなど、最新ソリューションを活用したVOC活動を基盤に、FAQ自動構築、オムニチャネル展開など、さまざまな付加価値をクライアントに提供している。
オムニチャネルセンターを支える AI、音声認識、チャットシステム
同社が提供するコンタクトセンター運用の全体像のイメージが図1だ。電話だけでなく、メールやチャット、ソーシャルメディアなど、マルチチャネルを介した顧客対応を実践し、それを支える基盤としてAI／音声認識システム、チャットソリューション、VOC分析、FAQ構築などさまざまな技術を駆使し、サービス展開している。
図1 NTTマーケティングアクトが運営するコンタクトセンターの全体像（イメージ）
![図1 NTTマーケティングアクトが運営するコンタクトセンターの全体像（イメージ）]()
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多くのコンタクトセンターが課題として抱えているのが“ノウハウの属人化”だ。マネジメント、オペレーションのいずれにおいても、優秀なスタッフ個人のスキルに依存する傾向が強く、転職や異動によってコールセンター全体の評価が一気に低下する傾向は強い。
NTTマーケティングアクトは、全国39カ所に拠点を持つが、「属人に頼らない、仕組みを活用したカスタマーエクスペリエンス向上」を全拠点で提供できる体制を整えている。
具体的な取り組みは、（1）顧客とのやり取り（音声）のテキスト化、（2）VOC分析と活用に向けたコンサルティング、（3）VOCをベースにしたFAQの構築・運用とそのコンサルティング、（4）定型業務のRPA化とそのコンサルティング──などだ。
オペレーションの現場は、オムニチャネル化しており、すでにチャットやLINE対応（ボット含む）も実践している。とくに2月に開所式を終えたばかりの愛媛県松山市に立地した「MiraiZ（ミライズ）松山」では、LINE対応を開始。「未来へ飛翔する」というコンセプトを体現しつつある。
![「MiraiZ松山」のチャットオペレーションブース]()
「MiraiZ松山」のチャットオペレーションブース
同社の大きな強みのひとつが、NTTグループをはじめとしたさまざまな最新テクノロジーツールをクライアントのニーズに合わせて選択、運用できるマルチベンダー環境だ。「人とAI」が共存したセンター運営を通じ、チャット、音声認識、VOC分析ツール、RPA、FAQなどをワンストップで迅速に提供する体制を整えている（図2）。
図2 NTTマーケティングアクトが提供するソリューション
![図2 NTTマーケティングアクトが提供するソリューション]()
VOC分析、FAQ構築の専任部署 より高度な提案を実践
VOC分析とFAQ構築については、石川県金沢市の北陸VOCサポートセンタと愛知県名古屋市の名古屋FAQサポートセンタがその中核となっている。VOCサポートセンタでは、アナリストによるデータ統計・解析とレポーティング、コンサルタントによるセンター業務の改善や、販売部門等への提案を実践。これまでに通信、金融、保険、メーカー、通販などさまざまな業種のクライアントに業務効率化、コスト削減、顧客満足度向上やニーズ分析といったサービスを提供している。
一方、FAQサポートセンタでは、センターに存在する応対履歴、マニュアル、製品・サービス情報など、あらゆるナレッジを整理統合し、オペレータ業務支援と顧客の自己解決の促進を提案する。近年、とくにオムニチャネル環境の拡大で顧客接点が複雑化。あらゆるチャネルで一貫した顧客対応と自己解決サービスの強化が急務となっている。しかし、それぞれの顧客接点に散在したナレッジを統合したうえで継続的にメンテナンスすることは、かなり難易度が高い。同センターでは、入念なヒアリングに基づく現状把握、そしてテキスト化したVOCをもとにFAQの分類・整理を実施、Q＆Aを作成する。
以降に、北陸VOCサポートセンタと名古屋FAQサポートセンタの概要をまとめる。
北陸VOCサポートセンタ
強みは「現場を理解しているアナリスト」
“机上の空論ではない提案”を実践
![カスタマーソリューション事業推進部 北陸VOCサポートセンタ 担当課長の岩下裕之氏（左）、同 沢本佳久氏（右）]()
カスタマーソリューション事業推進部 北陸VOCサポートセンタ 担当課長の岩下裕之氏（左）、同 沢本佳久氏（右）
垣内隆志氏
コンタクトセンターの運営とは業務改善の反復活動と言い換えても過言ではない。常に正確に現状を把握し、課題を抽出したうえで「顧客にとってベストの手段」を選択する。このサイクルを円滑かつ的確に実施するには、VOCの把握と分析が欠かせないプロセスだ。石川県金沢市の北陸VOCサポートセンタは、専門のアナリストを擁し、日々クライアントのセンターに蓄積したVOCを分析、業務改善提案を行っている。
カスタマーソリューション事業推進部 北陸VOCサポートセンタ 担当課長の沢本佳久氏は、「弊社センターのアナリストは、全員がコンタクトセンターの現場業務を経験しています。現場を理解している強みを提案に活かしています」と強調する。
成功パターンをログから見つける！
パフォーマンス底上げに貢献
図3は、VOC分析と改善サイクルの例を示したものだ。北陸VOCサポートセンタ 担当課長の岩下裕之氏は、「録音音声をテキスト化したうえで分析する“音声マイニング”を活用しています。NGワードの抽出からハイパフォーマー分析まで、幅広い提案と業務改善が可能です」と説明する。
図3 VOC分析を活用した改善サイクル
![図3 VOC分析を活用した改善サイクル]()
具体的には、コールリーズンの把握分析を行うライトプランから、売り上げ拡大・解約阻止、業務効率化、応対品質向上など、分析テーマに基づいてレポーティングするベーシックプラン、分析結果を深堀りして課題の原因特定、ノウハウ抽出をコンサルティングするスタンダードプランを用意している。成果としては、AHT（平均対応時間）の最適化、完了率／解決率の改善なども期待できる。
とくに大きな成果を生んだのが、ハイパフォーマー分析だ。オペレータごとにバラつきがちなパフォーマンスの平準化は、CX向上のための最優先課題と言ってもよい。とくにセールス系の業務の場合、オペレータによる差が生じ、ノウハウが属人化しやすい傾向がある。ベストプラクティスと評価された録音音声を共有する試みは、さまざまなセンターで実践されているが、「“本当に売れる理由”を論理的に見つけ出すことは、かなり難しい」（岩下氏）のが現状だ。
例えば、「会員制プログラムの加入促進」をミッションに持つクライアントの場合、１人のハイパフォーマーの特徴を把握、仮説設定、検証という分析を実施。有効トークを抽出し、パフォーマンスの底上げを図ったことで大きな成果を得ている。
VOC分析ノウハウをひとつのセンターに集約することで、すべてのクライアントに最適な提案が可能となる。VOCサポートセンタは同社のビジネスにおけるエンジン役といえそうだ。
名古屋FAQサポートセンタ
教師データがなくてもAI活用できる！
「FAQ自動生成ツール」の威力
![郷上泰三氏]()
カスタマーソリューション事業推進部 名古屋FAQサポートセンタ 担当課長の郷上泰三氏
「AIチャットボットを導入しようにも、教師データとなるFAQがない、または現行化されていないセンターも多い」──カスタマーソリューション事業推進部 名古屋FAQサポートセンタ 担当課長の郷上泰三氏は、最近の傾向を説明する。
チャットボットだけでなく、オペレータにとっても「闇夜の灯台」の役割を果たすFAQ。その構築を強力に支援するのが、名古屋FAQサポートセンタだ。
同センターではAIを活用した「FAQ自動生成システム」を開発。さまざまなクライアントのFAQを構築し、チャットボット導入、自己解決促進に貢献している。
既存FAQの数は問わない
あらゆる導入パターンを支援
例えば、チャットボット導入を前提としたサービスとしては、（1）FAQコンサルティング、（2）チャットボット構築、（3）FAQメンテナンスの３段階を提供する。（1）の段階では、散在しているFAQの分類・整理と文章整形を行い、（2）の段階でAIの回答シナリオ作成やシステムへの反映でボットの初期導入をサポートする。問い合わせログを収集すると同時に、（2）の段階でAIで回答できない質問にはオペレータが回答できるよう、あらかじめ回答時のテンプレート作成を支援する。さらに（3）の段階で、問い合わせログの収集・解析をもとにFAQをアップデートし、チャットボットの回答精度を高めるという流れだ。
その過程で機能しているのが、自動生成システムだ。自動化された範囲は、［1］音声をテキスト化し、話者分離を行う、［2］そのデータをキーワードでタグ付けし、分類・整理、［3］すでにデータ化されているQ&Aとマッチングして検証、［4］存在しないと判断されれば、新規FAQとして登録といったもの。「最終段階のチェックは人が行いますが、従来のFAQ構築と比べると大幅に省力化し、高精度のコンテンツが構築可能です」（郷上氏）という。
FAQのサポートを専業化したことで、さまざまなニーズに対応することが可能となった。図4は、2018年度の構築事例だが、既存のFAQのレベル（質・量）や対応の専門性、システムとの連携など、あらゆるパターンの導入企業をサポートしている。
図4 2018年度のFAQ構築事例（抜粋）
![図4 2018年度のFAQ構築事例（抜粋）]()
もちろん、同社の最大の得意分野は顧客対応のオペレーションだ。それにVOC分析やFAQ構築といった高付加価値サービスを提供することで、「トータルソリューション提供企業」として進化しつつある。
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