コールセンター分析とは？通話を分析する方法を解説
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October 2, 2026
コールセンターでは毎週、チャット、メール、電話を通じて何千件もの会話が発生しており、その中には最もよく寄せられる質問への答えが埋もれています。
エージェントはどこでつまずき、どこで成果を上げているのでしょうか。顧客が何度も問い合わせてくる原因となっている問題は何でしょうか。
問題は、すべてのやり取りを手作業で確認することはできないという点です。そのため、やり取りのごく一部だけをサンプリングするか、限られたデータを少し加えつつ直感に頼るしかありません。
コールセンター分析はこの状況を変えます。構造化されていない会話データを、通話量を左右する要因や、最大の効果を得るためにどこに注力すべきかについての実用的なインサイトに変えるのです。
このガイドでは、コールセンター分析の基本、その種類、そしてコールセンターでどのように機能するかを解説します。
コールセンター分析（コンタクトセンター分析）とは、パフォーマンスを測定するために使用される定量的な指標であり、特に電話、チャット、メール、SMS全体でカスタマーエクスペリエンスを最適化することを目的としています。
これらの指標は、顧客の期待にどれだけ応えられているかを示します。期待は顧客ごとに異なり、変化していくため、顧客データを継続的に分析することが重要です。定期的にインサイトとフィードバックを収集し、顧客が本当に求めているものとの整合性を保ちましょう。
コンタクトセンター分析の仕組みは次のとおりです。
チャネル横断でデータを収集：チャット、メール、音声の会話が1つのプラットフォームに集約され、全体を明確に把握できます。
会話を自動で分析：NLPと音声分析が不満や期待感などの感情を検出し、顧客が問い合わせる理由やチームの対応状況を示すパターンを特定します。
今後の動向を予測：予測分析により、顧客離反の兆候を早期に把握でき、増加傾向にあるカスタマーエクスペリエンスの課題に備えてエージェントを準備できます。
これにより企業は、データポイントを結び付けて、ルーティング、人員配置、チャネル間の引き継ぎを最適化できます。
言うまでもなく、顧客はビジネスにとってかけがえのない存在です。顧客が製品やサービスを購入し続けるのは、丁寧に対応されているからです。
しかし、ビジネスにとって重要なカスタマーサービス指標を特定しない限り、どの顧客が満足していて、どの顧客に追加のサポートが必要なのかを把握するのは困難です。
このほかにも、カスタマーサービス指標の測定がカスタマーサポートにとって重要である理由はいくつかあります。
カスタマーサポートチームを測定する第一の理由は、顧客を満足させている要素を詳しく把握することです。優れた企業は、満足度データと具体的な数値を組み合わせ、その結果を顧客行動と直接結び付けています。
例えば：
満足している顧客は長く利用し続ける傾向がありますか？
その行動は、中立的な顧客や不満を持つ顧客とどう違いますか？
新規顧客を紹介してくれる可能性は高いですか？
時間の経過とともに支出額は増えますか？
これらの指標を測定することで、サポートチームは変化する顧客ニーズを理解し、サービスプロセスを最適化し、全体的な満足度を高めることができます。
Klausの2023年カスタマーサービス品質ベンチマークによると、カスタマーサービス担当者の30%が、サポート品質の測定と向上に課題を感じています。
ここで、カスタマーサービス指標の測定が重要になります。
カスタマーサービス指標を分析することで、企業はプロセスにおける顧客の課題を特定できます。このデータドリブンなアプローチにより、特定の課題に的を絞った改善が可能になります。
どの業務にどの程度の投資が必要かをもっと明確に理解していれば、時間、予算、人員をより効果的に配分できたのに、と感じたことはありませんか？
カスタマーサービス指標は、まさにその明確さをもたらします。リソースが実際にどこに使われているかを示すことで、成功している取り組みを拡大する、アプローチを根本から見直す、あるいは全体の効率を高めるために戦略を微調整するなど、十分な情報に基づいた意思決定が可能になります。
コンタクトセンターでは、5種類のコールセンター分析を活用できます。それぞれ、業務に関する特定の問いに答えるために設計されています。
パフォーマンス分析は、サービス効率やエージェントの生産性といった領域で、コールセンターがどれだけ効果的に運営されているかに焦点を当てます。これらの分析は、コールルーティングや通話録音など、さまざまなデータソースから情報を取得します。
パフォーマンス分析の目的は、エージェントが処理する通話の件数や処理速度を単に測定することではありません。コンタクトセンターのパフォーマンスを左右する要因や、改善によって最大の効果が得られる領域を深く理解することです。
これらのインサイトを効果的に活用すれば、組織は人員配置の最適化、ルーティング戦略の改善、的を絞ったコーチングによるエージェント支援、業務の非効率の削減を実現し、より迅速で一貫したカスタマーサービスを提供できます。
音声分析は、AI、機械学習、自然言語処理（NLP）を活用して顧客との会話を自動的に分析し、通話録音から有意義なインサイトを抽出します。
品質管理チームが何百時間、何千時間もの通話を手作業で聞く代わりに、音声分析は会話を大規模に処理し、重要なパターンを特定して、対応が必要なやり取りを浮き彫りにします。
何が話されているかだけでなく、どのように話されているかも分析することで、音声分析はコンタクトセンターが顧客感情を理解し、繰り返し発生する問題を特定し、コンプライアンスを監視し、エージェントのパフォーマンスを向上させ、カスタマーエクスペリエンスを高める機会を発見するのに役立ちます。
感情分析：会話の感情的なトーンを分析し、顧客やエージェントがポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれの感情を表しているかを判断します。不満、不快感、緊急性、満足の兆候を特定できるため、問題がエスカレートする前に検出できます。
音声テキスト変換：自動音声認識（ASR）を使用して、録音された会話を検索可能なテキストに変換します。文字起こしは通話分析の基盤となり、やり取りの検索、繰り返し使われるフレーズの特定、トピックの分類、録音全体を聞かずに会話の特定部分を確認することを容易にします。
キーワード・フレーズ検出：会話内の事前定義された単語、フレーズ、表現を自動的に特定します。コールセンターはこれを使って、顧客の苦情、競合他社への言及、製品の問題、コンプライアンスリスク、エスカレーション要求、営業機会の兆候を検出します。例えば、「アカウントを解約したい」や「責任者と話したい」といったフレーズをきっかけに、特定のアラートやワークフローを起動できます。
トピック・意図の分類：顧客が問い合わせた理由に応じて会話をグループ化します。これにより、最も多い問い合わせの種類、苦情、製品の問題、サービス要求が明らかになり、新たなトレンドや顧客需要の変化を特定できます。
会話・やり取りの分析：発話と傾聴の比率、割り込み、沈黙、保留時間、転送、エージェントの応答など、顧客とエージェントの間で会話がどのように進むかを調べます。これらのインサイトは、効果的なコミュニケーション行動や、エージェントにコーチングが必要な領域の特定に役立ちます。
コンプライアンス・品質モニタリング：定められたポリシー、スクリプト、規制要件に照らして会話を自動的にチェックします。例えば、必須の説明事項が伝えられたか、禁止された表現が使われていないか、エージェントが必要な手順に従ったかを特定できます。
トレンド・パターン分析：大量の会話からインサイトを集約し、繰り返し現れるテーマや新たな問題を特定します。これにより、苦情の増加の把握、製品やサービスの問題の特定、顧客からの問い合わせを生む要因の理解が可能になります。
全体として、音声分析は構造化されていない会話データを実用的なインサイトに変えます。文字起こし、感情分析、キーワード検出、トピック分類、品質モニタリングを組み合わせることで、コンタクトセンターは通話量や処理時間を測定するだけにとどまらず、顧客が何を話し、どう感じ、なぜ問い合わせているのか、そしてエージェントがどれだけ効果的に対応しているのかを理解できるようになります。
予測分析は、過去のデータとAI駆動のモデルを使用して、将来の顧客行動やコールセンターのトレンドを予測します。こうした予測インサイトは、カスタマーサービス、意思決定、全体的な効率を大幅に向上させます。
例えば、通話量の予測により、見込まれる需要に対応できるよう人員配置スケジュールを最適化できます。また予測分析は、顧客がサポートを必要とする可能性が最も高いタイミングを特定できるため、適切な時間にエージェントを配置するのに役立ちます。
コールセンターにおける予測分析は、いくつかの主要な構成要素と手法に基づいています。
データマイニング：大規模なデータセットから有用な情報を抽出することです。コールセンターでは、データマイニングにより、顧客とのやり取り、通話結果、エージェントのパフォーマンスにおけるパターンや相関関係を明らかにできます。
機械学習アルゴリズム：機械学習モデルは、過去のデータとリアルタイムのデータを使用して複雑なパターンを特定し、予測の精度を継続的に向上させます。これらのアルゴリズムは、顧客離反の予測や、やり取りの背後にある理由や意図の予測に役立ちます。利用できるデータが増えるほどモデルを改良でき、より正確で実用的な予測が可能になります。
統計分析：統計的手法は、過去のコンタクトセンターデータ内のパターン、関係性、トレンドを特定し、予測と意思決定のための信頼できる基盤を提供します。これには、将来の通話量、顧客行動、サービスニーズを予測する確率モデル、回帰分析、その他の統計的検定が含まれます。
今日の顧客は、電話、メール、ライブチャット、ソーシャルメディア、メッセージングアプリ、セルフサービスポータルなど、複数のチャネルを通じて企業とやり取りしています。また、1回のサポートの過程でチャネルを切り替えることもあります。
例えば、チャットボットから始まり、メールでフォローアップし、最終的にエージェントに電話するといったケースです。オムニチャネルのコンタクトセンターは、こうした会話と顧客データを結び付け、あらゆるタッチポイントでより一貫したシームレスな体験を生み出すように設計されています。
オムニチャネル分析は、この連携したアプローチをさらに一歩進め、チャネルをまたいだ顧客とのやり取りを分析して、カスタマージャーニーの全体像を提供します。各チャネルを個別に評価するのではなく、顧客がタッチポイント間をどのように移動するか、どこでジャーニーが停滞するか、どのような要因が満足度や解決時間に影響するかを特定できます。
顧客セルフサービス分析は、顧客が自力で答えを見つけるために、FAQ、ナレッジベース、チャットボット、IVR（音声自動応答）などのリソースをどのように利用しているかを追跡します。これにより、コールセンターは顧客がどのリソースにアクセスし、どこでつまずいているかを把握でき、不要な電話につながりがちなコンテンツの不足をサポートチームが特定するのに役立ちます。
このデータを分析することで、サポートチームは、放置すれば不要な電話やチケットにつながりかねないコンテンツの不足、わかりにくい情報、繰り返し発生する顧客の課題を特定できます。例えば、顧客が特定の製品機能に関する情報を頻繁に検索しているのに、関連するヘルプ記事から答えを見つけられずに離脱し続けている場合、その記事が不完全である、理解しにくい、または構成が不十分である可能性があります。
サポートチームは、顧客が提供内容にどれだけ満足しているかを直感で判断することはできません。カスタマーサービス業務が本来あるべき形で機能しているかを数値化するために、カスタマーサービス指標を追跡することが重要です。
追跡すべき主なカスタマーサービス指標は次のとおりです。
まずは、顧客満足度に関する最も一般的なコールセンター指標の1つである、ネットプロモータースコア（NPS）から見ていきましょう。
ネットプロモータースコア（NPS）は、顧客が自社（ここではカスタマーサポート）を他者に推奨する可能性がどの程度あるかを測定します。多くの場合、無作為に選ばれた顧客にシンプルな（多くは1問だけの）アンケートを送り、その結果に基づいてNPSを算出します。
0～6のスコアは「批判者」とみなされ、問題があることを意味します。7～8は顧客が満足しているものの大きな変化をもたらすほどではない「中立者」とみなされます。9～10の評価はブランドが非常に好調であることを意味し、これらの顧客は「推奨者」になっています。
例えば、Retell AI は通話後アンケートを自動で実施し、顧客感情のトレンドを分析することで、チームが長期的にNPSを改善できるよう支援します。その結果に基づき、このコールセンターKPIを活用して、エージェントの有効性を高め、コーチングの重点領域を絞り込み、最前線のチーム全体で改善を推進できます。
この指標は、言うまでもなく最もわかりやすいコールセンター指標です。何しろ、名前にそのまま表れているのですから！
CSATは顧客感情を測る指標で、組織が自社の製品やサービスに顧客がどのように反応しているかを理解するのに役立ちます。CSATスコアは、カスタマーサービスでのやり取りの直後に短いアンケートを通じて収集されます。
通常は、やり取りを1（非常に不満）から5（非常に満足）で評価してもらいます。この数値尺度をもとに回答を集計して100%で割ることでCSATスコアが得られ、割合が高いほど顧客の満足度が高いことを示します。
熱心な顧客を持つ小規模企業では、CSATが95%を超えることもあります。それぞれ固有のニーズを持つ多様な顧客を抱える大企業では、80%前後が上限となる場合があります。
組織で測定できるCSATには2種類あります。
組織レベルのCSATは、企業、ブランド、そして顧客が受けたサービス全体の水準に焦点を当てます。
エージェントレベルのCSATは、問題に対応した特定のエージェントに対して顧客がどれだけ満足しているかに焦点を当てます。
多くのカスタマーサポートチームは、顧客がブランドや受けたサービスについてどう感じているかを把握するための指標としてCSATを活用しています。さらにCSATを使えば、問題解決を支援した個々のエージェントに対する顧客満足度についてもインサイトを得ることができます。
顧客努力指標（CES）は、顧客が問題を解決するためにどれだけの労力を費やさなければならなかったかを測定します。サポートでのやり取りの後、顧客に問題解決がどれだけ簡単だったかを、通常は1～7の尺度で評価してもらいます。
CESを算出するには、やり取りが簡単だったと回答した人（5以上をつけた人）の総数を合計し、アンケート対象の顧客総数で割ります。
Retell のような会話型AIプラットフォームは、生のフィードバックを、リアルタイムで行動に移せる業務インテリジェンスへと変換します。
このプラットフォームは次の機能をサポートしています。
低いCSATやNPSの回答に対する自動アラート
ライブエージェントや専門チームへの即時エスカレーションルーティング
高リスクのシグナルが検出された際のスーパーバイザー向けコーチングプロンプト
口調やキーワードの手がかりをもとに起動する不満回復プロトコル
体験と対応の間のタイムラグをなくすことで、企業は顧客が離れていく前に問題を先回りして解決し、成果を改善できるようになります。
一次解決率（FCR）は、フォローアップを必要とせず、1回のやり取りで顧客の問題がどれだけ解決されたかを測定します。「エージェントは問題を解決できましたか？」と尋ねる顧客満足度アンケートと照らし合わせて確認します。
良好なFCRは70～80%です。カスタマーサポートのリーダーとしては、エージェントが他の担当者を巻き込まずに顧客の問題に対応できる状態が理想です。
FCRが低いことは、主に2つの理由で悪影響を及ぼします。
第一に、顧客がチームに連絡する回数が増えるほど、同じ顧客の問題に何度もコストをかけることになります。エージェントが1回の電話、メール、チャットで問題を解決できる体制が整っていれば、その分の時間をより多くの顧客の支援に充てられます。
第二に、顧客がフォローアップを始めたり追加のやり取りを求めたりするたびに、ブランドを他者に推奨する可能性が下がり（NPSスコアに影響）、問題に費やす労力が増え（CESベンチマークを悪化）、ブランドへの満足度全体にも影響します（CSATの低下）。
やり取りのタッチポイントが増えるほど、顧客であり続ける可能性は低くなります。
平均処理時間（AHT）とは、エージェントが1件の案件に対応した時間です。通常は、案件が担当者に割り当てられてからクローズされるまでの時間で測定されます。キューで待機していた時間は含まれませんが、保留時間と後処理時間（チケットの完了に費やした時間）は含まれます。
AHTは通常、秒単位で表されます：（顧客対応時間 + 保留時間 + 後処理時間）÷ 対応件数
このコールセンターKPIは、計画立案や効率の測定に使用されます。分析には有効な指標ですが、コスト削減のために単にAHTを短縮しようとすると、一次解決率や顧客満足度の低下を招くおそれがあります。カスタマーサポートのやり取りに時間がかかりすぎると、エージェントが他の業務に割ける時間が減ってしまいます。
アウトプットの追跡に加えて、一歩引いて「1件あたりのコスト（Cost Per Contact）」を使ってコスト面を確認することも重要です。
1件あたりのコスト = サポートの総コスト ÷ 処理したチケット数
1件あたりのコストが低く良好であれば、多少のばらつきはあるものの、一般的にチームは次の状態にあると言えます。
高い対応可能率：高い割合の時間で顧客を直接支援できる状態にあり、他の業務に時間を取られすぎていない
高い稼働率：チケットを待つのではなく、勤務時間の大部分を顧客対応に充てている（アイドル時間が少ない）
適切な同時対応数：チームメンバーが適切な数のチケットを同時に処理しており、1件ずつしか対応していないわけではない
適切なAHTとTTR：チームが適度に短い時間でチケットを処理できている
十分に高いFCR：ほとんどのチケットが通常は初回の対応で解決され、エスカレーションを必要としない
コストを計算する際は、給与や賃金以外のコストも含めることが重要です。例えば次のようなものがあります。
健康保険
施設費
人事関連費
採用・研修費
税金
例えば、人間のエージェントのコストは1通話あたり$6～12ですが、Retell AI のコストは1分あたり$0.07～$0.31です。Swtch が Retell AI のエージェントを活用して、5秒の応答時間を維持しながらサポートチームのコストを50%削減し、月間8,000件以上の通話を処理した事例をご覧ください。
コールセンターKPIにおける放棄率とは、電話、チャット、チケット作成などでサポートのやり取りを開始したものの、エージェントにつながる前、または支援を受ける前に離脱した顧客の割合を指します。
放棄率 = 1 -（完了したやり取りの数 ÷ 開始されたやり取りの数）× 100%
放棄率が高い場合、サービスレベルが低すぎて、顧客が順番待ちを諦めている可能性があります。また、ワークフローが顧客にとってストレスになっていて途中で諦めている、あるいは処理システムに技術的な問題がある可能性もあります。放棄率が高い根本原因を時間をかけて突き止めましょう。
例えば、Anker は基本的なチャットボットとIVRメニューを Retell のAI搭載IVRルーティングに置き換え、人間と同等の品質の音声会話を実現しました。その結果は？95%のルーティング精度、80%の解決時間短縮、そしてITに頼らず通話フローを更新できるサービスチームです。
重要な考慮点として、意図的に少人数のサポートチームで運営していて、顧客が比較的辛抱強い傾向にある場合は、ASAよりも放棄率を優先したほうが理にかなっていることがあります。このような場合、平均応答速度の向上を主眼に置くよりも、放棄率を低く抑えることが主要な目標となります。
すべてのコールセンターが同じ優先事項を持っているわけではありません。例えば、金融サービスのチームは、処理時間の短縮に注力する小売ブランドとは異なる形でコンプライアンスを重視するでしょう。
製品デモに時間をかける前に、自社にとっての成功とは何かを明確にしましょう。その方法は次のとおりです。
まず、達成したいことを明確に書き出しましょう。どの領域を改善したいですか？目標の例は次のとおりです。
解決時間の短縮
サポートコストの削減
サービス品質の向上
CSATやネットプロモータースコアの向上
品質保証（QA）フレームワークの導入
通話処理時間の短縮
目標を決めたら、サポートチームがパフォーマンスを監視・最適化するのに役立つ指標を決定します。例えば次のようなものがあります。
予測分析：需要、顧客行動、将来のサポートニーズを予測するため
パフォーマンス分析：エージェントの生産性、効率、コンタクトセンター全体のパフォーマンスを向上させるため
音声分析：会話、感情、コンプライアンス、繰り返し発生する顧客の問題を理解するため
オムニチャネル分析：チャネルをまたいだカスタマージャーニーを追跡し、体験のギャップを特定するため
顧客セルフサービス分析：コンテンツの不足を特定し、セルフサービス体験を改善するため
Retell AI のようなコールセンター分析ツールを導入すれば、複数のタッチポイント（音声、チャット、メールなど）にわたるやり取りを即座に分析できます。機械学習のAIモデルを使用して、パフォーマンスのトレンド、顧客ニーズ、不満の根本原因を浮き彫りにします。
分析（Analytics）ダッシュボードでは通話とチャットのデータがグラフ化されるため、エージェントのパフォーマンスの推移を確認できます。
Retell AI は、コールセンターのデータをCRM、サポートプラットフォーム、その他の業務システムからのインサイトと連携させることもできます。
通話結果、顧客感情、解決データ、会話のトレンドを顧客履歴や行動データと組み合わせることで、サポートでのやり取りが顧客維持率、コンバージョン、売上、顧客生涯価値といった重要なビジネス成果にどのように影響するかを特定できます。
これにより、企業はサポートのパフォーマンスをより包括的に把握し、カスタマーエクスペリエンスと業務効率の両方を改善するためのデータドリブンな意思決定を行えるようになります。
コールセンター分析から得られた主な知見を部門横断で共有し、意思決定の改善、優先順位付けの指針、より良いカスタマーエクスペリエンスの提供につなげましょう。例えば：
よくある問い合わせに対するセルフサービスの選択肢を拡充し、顧客がすぐに答えを見つけられるようにしながら、サポート件数やボトルネックを削減する。
顧客のユースケースや繰り返し発生するニーズをプロダクトチームと共有し、ロードマップの決定や製品改善の優先順位付けに役立てる。
導入の障壁をカスタマーサクセスチームや教育チームに伝え、的を絞ったオンボーディング、トレーニング、教育リソースを作成できるようにする。
カスタマーサポートチームは Retell のAIエージェントを活用して、応答品質を落とすことなく大量のチケットや通話を管理しています。これにより人間のエージェントは、より速く一貫した対応ができ、人間の判断が必要な複雑な問題に集中できます。
あらゆるビジネスユースケースの中でも、カスタマーサポートは最も高いROIをもたらします。節約された1分1分が、カスタマーエクスペリエンスとエージェントの生産性を直接向上させるからです。
その方法は次のとおりです。
Retell AI はウォームトランスファー（事前取次）によってAIコールルーティングを次のレベルへ引き上げます。AI電話エージェントが発信者のニーズを理解し、状況に応じてライブエージェントへウォームトランスファーできます。
これにより、一次解決率（FCR）と平均処理時間（AHT）が改善します。最初から意図を正しく特定することで、不要な転送なしに適切なエージェントへ通話がルーティングされ、初回のやり取りで問題を解決できる可能性が高まります。
同時に、ウォームトランスファーによって顧客が情報を繰り返す必要がなくなるため、処理時間が短縮され、不満も最小限に抑えられます。
AI搭載のカスタマーサービスは、より会話的で効率的なサポートの受け方を実現します。シンプルな問い合わせに対応し、より複雑な問い合わせは人間に任せることができます。
Retell のAIエージェントでできることは次のとおりです。
着信への自動応答
Calendlyなどへの直接の予約登録
FAQへの回答とリード選別
待ち時間ゼロで数千件の同時リクエストに対応
高負荷時でも一貫した応答品質を維持
50以上の言語に即座に対応
タイムゾーンを問わず24時間365日対応
これらの機能により、待ち時間を最小限に抑えて即座に応答できるため、顧客の放棄率が大幅に低下します。同時に、繰り返し発生するサポートリクエストにライブエージェントが関与する必要がなくなるため、自動化によって1件あたりのコストも下がります。
一貫した24時間体制のサービスは、全体的な顧客満足度を高めると同時に、人員を比例して増やすことなくサポートチームが効率的にスケールすることを可能にします。
従来のコンタクトセンターでは、セキュリティ要件によって、通話前の認証に1件あたり45秒から2分かかることがあります。
Retell AI は、人間のエージェントが会話に参加する前に発信者を認証することで、平均処理時間（AHT）を短縮します。AIエージェントは、やり取りの中で次の方法を用いて自然に本人確認を行います。
発信者番号とデバイスフィンガープリント
通話中に送信するOTPまたはセキュアリンク
声紋認証（有効な場合）
CRMや注文履歴との照合
認証は顧客が話している間にバックグラウンドでシームレスに行われるため、人間のエージェントは確認済みの顧客情報がすでにある状態で会話を始められます。
これにより通話時間が短くなるだけでなく、繰り返しの確認作業がなくなることでエージェントの生産性も向上します。
通話が終わると、会話型AIがやり取りの中で起きたことをすべて自動的に処理するため、人間のエージェントの作業は増えません。
Retell AI のエージェントは、顧客が電話を切った後に次のような通話後アシスタンスを提供します。
通話の自動要約：Retell AI は、顧客の意図と問題、通話中に行われた対応、解決状況と次のステップを網羅した、簡潔で構造化された要約を生成します。これらの要約はCRMやチケット管理システムに即座に記録されるため、手作業による後処理時間が不要になります。
自動タグ付けと対応結果の分類：エージェントはさらに、通話の種類、解決状況、顧客のフィードバックに基づいて通話を分類します。
フォローアップの自動化：通話結果に基づき、AIエージェントは確認メールやWhatsAppメッセージの送信、アンケート（CSAT、NPS）の実施、折り返し電話や技術者訪問の予約を、エージェントの介入なしで行えます。
情報のリアルタイム更新：Retell AI は主要なCRM、コラボレーションツール、コンタクトセンタープラットフォームと簡単に連携し、顧客データ、通話要約、対応結果、次のアクションをリアルタイムで同期します。
カスタマーサービス指標の評価にサードパーティ製ツールを頼る代わりに、Retell AI はカスタマーサポートチームが自らの状況をすばやく評価するためのデータをすべて提供します。また、会話の閲覧、絞り込み、分析を1か所で行えるダッシュボードを作成することもできます。
顧客は毎日のように自分の問題を伝えていますが、ほとんどのコールセンターチームはその貴重なデータを眠らせたままにしており、アクセスして活用することが難しくなっています。
適切なコンタクトセンター分析ツールは、主要なチャネルを結び付けて顧客とのやり取りを大規模に分析し、見逃しがちなパターン、トレンド、機会をチームが発見できるよう支援します。
会話を実用的なインサイトに変えることで、カスタマーサービス分析は、チームが顧客ニーズをより深く理解し、パフォーマンスを向上させ、最も重要なコールセンターKPIを追跡するのに役立ちます。
そこで役立つのが Retell AI です。会話、コンテキスト、顧客とのやり取りを1か所にまとめることで、Retell AI は繰り返しの問い合わせに対応してエージェントの認知的負荷を軽減し、あらゆるやり取りで何が起きているのかをチームがより明確に把握できるようにします。
リアルタイムのAI音声エージェントが顧客とのやり取りをどのように変革できるか、確かめてみませんか？Retell AI を無料で試す。
コールセンター分析とは、電話、チャット、メール、SMSなどのチャネルにわたる顧客とのやり取りのデータを収集、分析、解釈するプロセスです。サポートチームが顧客ニーズを理解し、繰り返し発生する問題を特定し、エージェントと業務のパフォーマンスを測定し、カスタマーエクスペリエンスと効率を改善する機会を見つけるのに役立ちます。
コールセンター分析は、やり取り全体にわたる顧客の課題、繰り返し発生する問題、不満の原因をチームが特定するのに役立ちます。これらのインサイトは、ルーティングの改善、一次解決率の向上、顧客の労力の軽減、セルフサービスコンテンツの改善、顧客満足度を高める機会の特定に活用できます。
まず、サポートコストの削減、CSATの向上、解決率の改善、品質保証の強化など、改善したいビジネス成果を定義します。次に、必要なカスタマーサービス分析の機能とKPIを特定し、ツールが対応しているチャネルを確認したうえで、CRM、サポートプラットフォーム、その他の業務システムとどれだけうまく連携できるかを評価します。
はい。業界ではこの2つの用語は同じ意味で使われており、どちらもサービス品質を向上させるために、電話、チャット、メールにわたる顧客とのやり取りのデータを収集・分析することを指します。呼び方の変化は音声のみのサポートからオムニチャネルサポートへの移行を反映したものであり、基盤となる分析の種類はどちらも同じです。
最も重要なコールセンターKPIは、ネットプロモータースコア（NPS）、顧客満足度（CSAT）、顧客努力指標（CES）、一次解決率（FCR）、平均処理時間（AHT）、1件あたりのコスト、放棄率です。これらは、顧客がどれだけ満足しているか、エージェントがどれだけ効率的に問題を解決しているか、そして1件のやり取りにどれだけのコストがかかっているかを網羅しています。
AI搭載の音声エージェントに切り替えることで、あなたのビジネスがどれだけ節約できるかをご確認ください。
Total Human Agent Cost
AI Agent Cost
Estimated Savings
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