コールセンターの課題を解決！CRM導入でゆとり時間革命 | ギグワークスクロスアイティ株式会社

みなさん、こんにちは！CRMリポーターの内堀です。
ブログをお読みいただきありがとうございます。

近年、コールセンターでは電話だけでなくメールやチャットなどからの問い合わせを受けることや複雑な問題やトラブルに対して迅速に対応するスキルが求められるなど、お客様からの期待が高まり、多くの課題が生じています。
特に、SV（スーパーバイザー）やセンター長などコールセンターの運営を管理する方は、日々高品質のサービス提供と効率的な業務運営を求められ、その課題に真摯に向き合っています。

今回のブログでは、コールセンターが抱える具体的な課題に焦点を当て、CRMの導入がどのようにこれらの課題を解決していくのかを深掘りしていきたいと思います。

CRMシステムの基本知識
　・CRMとは
　・CRMシステムの基本機能
コールセンターが抱える課題
　・顧客情報の分散
　・慢性的な人手不足
課題を解決するCRMシステム
　・顧客情報の一元管理
　・オペレーション業務の負荷軽減
これからのコールセンターの戦略とアプローチ
　・コールセンターにゆとり時間を
　・働き方の多様化
最適なCRMの導入でコールセンターを笑顔に

CRMシステムの基本知識

コールセンター業務においてCRMシステムの導入は必要不可欠となってきており、様々な業態やニーズに合ったCRMシステムが開発されています。
コールセンター業務の課題に触れる前に、CRMシステムの基本をおさらいしたいと思います。

CRMとは

まず、CRMとは「Customer Relationship Management」の略であり、顧客関係管理という意味であり顧客の属性や接点履歴を記録・管理し、それぞれの顧客に応じた質の高い対応を行うことで長期的に良好な関係を築き、顧客満足度の向上や取引関係の継続に繋げる取り組みのことです。
そしてその顧客関係管理をするために使用する情報システムがCRMシステムとなります。
なので「CRM」とは顧客関係管理のことで、管理するために使うシステムのことを「CRMシステム」と呼びます。

CRMシステムの基本機能

CRMシステムには主にお客様の情報を管理する機能やお客様へ情報を発信する機能、お客様情報の収集・分析などがあります。
お客様情報の管理は氏名や住所・電話番号などの個人情報はもちろん、問い合わせ履歴や接点情報などを管理することでよりパーソナルな対応が可能となり、顧客満足度の向上が見込めます。

コールセンターが抱える課題とは

コールセンターはお客様と関わることが多いため企業の顔とも言えるほど重要な職業です。
その一方でお客様から求められるものが多いため課題も少なくありません。
一般的に課題として挙げられているものとしては
・顧客情報の分散化
・慢性的な人手不足
・新人オペレーターの教育コスト
・オペレーション業務の複雑化
・コールセンターの生産性低下
・在宅勤務の需要の高まり
などがあります。
今回は「顧客情報の分散化」と「慢性的な人手不足」について解説してきます。

顧客の分散化

コールセンターは「コンタクトセンター」と呼ばれるほど、お客様からの接点が多くなっています。
お客様からの問い合わせが電話・メール・Webなどのチャネルごとに分けられていると、オペレーター間での情報共有が難しくなってしまい、情報の分散化が顧客満足度の低下につながることがあります。

例えば、お客様からの問い合わせの1回目が電話、2回目はメールとなっていた場合、違う問い合わせと認識され、オペレーターが情報を把握するのに時間がかかってしまうことで顧客満足度の低下につながってしまいます。

慢性的な人手不足

コールセンターでは離職率の高さや採用の難しさにより、慢性的な人手不足になっています。
現在、コールセンターにおいてお客様からの問い合わせや要望が多様化しており、オペレーターに対する負荷が増していることや採用や新人教育にかけるコストが高騰しているなど、原因は多岐にわたります。
また、コールセンターの責任者はお客様からのクレームなどの電話対応に追われ、本来するはずだった業務改善に時間をかけられないために、オペレーターの負荷が増してしまい辞めてしまうという負のループに陥ってしまいます。

コールセンターの課題を解決するCRM

前段ではコールセンターで抱えている課題と原因について解説しました。
では、コールセンターの課題を解決するにはどのようにしたらいいのでしょうか。
先ほど挙げた課題に対する解決策をご紹介します。

顧客情報の一元管理

顧客情報の分散化による顧客満足度の低下という課題に対してはマルチチャネル対応のCRMを導入することが効果的です。
マルチチャネル対応とは、電話だけではなくメール・Webからのお問合せも一つのCRMに集約できる機能のことです。
お客様との対応履歴が一つに集約されていると、オペレーターは顧客情報を見るだけで過去どのような対応をしてきたのか、前回の問い合わせの続きかなどを把握することができ、より迅速でパーソナライズされたサービス提供が可能となり、顧客満足度の向上に繋がります。

また、集約した情報を分析することで、問い合わせの多いものの把握やコールセンターにおける問題点や課題点などの早期発見ができます。
集約されたデータをもとにSVやセンター長はコールセンター運営の効果的な改善策の考案や実施が可能です。

オペレーション業務の負荷軽減

オペレーターの人手不足に対しては、音声認識機能や生成AIなどを活用することが効果的です。
音声認識機能や生成AIを活用することで、お客様との対応にかかる時間を短縮することができ、本来やるべき作業に時間を使うことができ、効率的なコールセンター運営が期待できます。

例えば、お客様との応対時に音声認識機能を使ってリアルタイムでテキスト化し、応対終了後には生成AIを使って応対内容の要約をすると、今まで手入力していた時間が無くなるので、他の作業に時間を使うことができます。
また、SVは、お客様の応対内容を集計し生成AIを使ってFAQを作成することができます。
FAQが充実しているとオペレーターが応対に迷うことが少なくなり、応対品質の向上が見込めます。

これからのコールセンターの戦略とアプローチ

ここからは、コールセンターにCRMを導入してからの在り方＝未来についてご紹介します。

コールセンターにゆとり時間を

コールセンターでは連続的にお客様からのお問い合わせや質問に対応することが求められ、特にクレームなどのお問い合わせは長時間にわたって対応かつストレスたまる状況ではモチベーションの低下やミスなどが発生し、サービスの品質低下につながります。

そこで、日々の業務をしていく中で“ゆとり時間”の確保が重要です。
ゆとり時間について簡単に説明しますと、業務や活動の中で余裕や余暇が生まれる時間のことで、オペレーターが次の顧客対応に備えるための休憩や、SVは業務改善のための策を練る時間など、通常業務の中で余裕が生まれる時間のことです。

ゆとり時間を確保するには、AIによるオペレーション業務の自動化が有効です。
例えば、CRMに自動応答システムやチャットボットなどの自動化ツールを導入すると、簡単なお問い合わせや作業をツールに任せて、オペレーターはゆとり時間を確保できます。
また、お客様対応の内容を分析するツールを導入すると、集計したデータからお客様がどんなお悩みをもっているのか、どんな内容のお問い合わせが多いかなど、今まで見えなかったものをより明確にします。
そして、それらに対応したFAQやトークスクリプトなどを作成することで、オペレーション業務の自動化を促進させコールセンター全体のゆとり時間が確保されます。

働き方の多様化

コロナウイルスが世界的に蔓延したことで、企業は従業員の働き方について検討し、テレワークやサテライトオフィスの利用など新しい働き方を導入し、今でも続けている企業は多くあります。
現在、コロナが収束しコロナ前と変わらない生活が戻りつつありますが、これからのコールセンター運営においてはテレワークの実施が必要となっていきます。

その理由は、緊急時での対応やワークライフバランスの重要性が求められているからです。例えば、大規模な地震や災害が起きオフィスが利用できなくなった時、コールセンターが機能しなくなります。
そうすると、お客様が困っていても対応することができず企業のイメージダウンにつながってしまいます。
しかし、テレワークの準備が整っていればオフィスでなくても対応することができ、早期に業務開始することができます。
また、テレワークになると通勤時間の削減や満員電車や職場環境などのストレスから解放され、時間を効率的に使うことができ、企業としてもオフィスのスペース縮小や従業員の交通費などのコストを削減できるため、両者にとってwin-winな関係が築けます。

最適なCRM導入でコールセンターを笑顔に

ここまでコールセンターが抱える課題に対してCRMツール中心に、どのような解決へと導いていくのか、これからのコールセンターにおいて必要なものは何かなどをご紹介してきました。
しかし、CRM導入だけではその価値を得ることができず、各センターに最適なCRMやAIツールの選定が必要となります。
コールセンターの課題を解決して、コールセンターを笑顔にしましょう！

当社の「デコールCC.CRM」はマルチチャネル対応で音声認識機能・生成AIを活用したCRMです。皆様の業務改善・応対品質の向上をサポートします。

最後までお読みいただきありがとうございました。