貴社のコールセンターの費用構造の最適化を一緒に考えませんか??
注:下のグラフは、当社調べ
貴社のコールセンターの費用構造の中で一番ウエイトが大きいのは、他社同様人件費でしょうか。
もし、Yes.
と云う回答なら、センターの費用構造の中で一番大きなウエイトを占める人件費をコストと呼ぶのを今日から止めてみませんか。
では、今日から何と呼んだらよいのでしょうか。
答えは、今日から人件費を投資と呼んでみては如何でしょうか。

でも、投資と云うからには何か、問題解決とか消費者の満足度が向上するとかの効果が返ってくることを期待しますよね。

ヒトへの投資によってもたらされる効果は、以下の図を用いて説明します。

貴社コールセンターに読み替えて考えてみると、分かりやすいと思います。
①から⑨は、連鎖が起きる関係です。
㋐から㋔は、矢印の補足説明です。
①応対者(オペレーター)が消費者と対話をしている時の応対に支援が足りないと、負の連鎖が⑨まで続きます。
もし、貴社のコールセンターで③生産性が悪化若しくは低迷しているとか、
⑤消費者から不満が寄せられるとか、
⑦消費者が離れて行くとか、
⑧コールセンター要員の離職が絶えずに、人員を補充してはすぐに辞めてしまう負の連鎖が止まらないとか、
⑨人が定着してくれれば、採用や育成教育に費やす費用を抑えられ利益率が改善出来るのに、・・・・とか
色々な指標が、存在している事が分かります。

今まで人件費として捉えていた費用を投資と考え直すだけで①が改善され、上述の負の連鎖の改善が見込めます。

では、どのように応対者(オペレーター)を支援すれば好いでしょうか。

ア)採用の基準を高くする
イ)職教育期間中に、実践バリエーションを豊富に実施して応用力を高める
ウ)応対の実践にデビューするための試験を厳しくする
エ)めでたくデビューしたら、SV(スーパーバイザー)等の先輩が横に座りマンツーマンで一人前になるまでOJTを行い育成する
オ)品質管理のような小集団活動によって、センター全体の意識改革を進めて行く
等です??

これって、書いていてもびっくりしています。

ア)～オ)の効果は否定しませんが、とても労力とコストが掛り、人件費の削減が目的なのに、逆に人件費が掛りすぎてしまいそうです。

と云う事は、
応対者(オペレーター)を支援して消費者を満足させられるように育てられない。
自力で育つ事が出来ないヒトには申し訳ないが、コールセンターのお仕事が合わず辞めても仕方がない・・・・。
何て、あきらめていませんか。

今まで諦めていたとしても、もうあきらめる必要はありません。

弊社が目を付けたところは、応対者(オペレーター)とお客さまの応対時の関係です。
弊社調べでは、今までの多くの応対者(オペレーター)は、お客さまを優先し、お客さまから問われた事に回答する事に身を置いて専念して来ました。センター内でもこの方法が良いと評価しているようです。
弊社では、この応対方法を『お客さま主導型応対』と定義しています。
一方で、弊社が上述の問題を解決するために考えているのは、
オペレーターが問合せして来た消費者に質問を投げかけ、消費者が解決しようとしている問題を聞き出し、なぜ問題と認識しているのか??と云う拘りやニーズも合わせて聞き出す事で、自然と消費者の問題を解決する文脈を提供する方法です。
弊社ではこの方法を『応対者(オペレーター)主導型応対』と定義しています。

しかし、『応対者(オペレーター)主導型応対』による文脈型の応対なら、トラブルも少なくなるし、聞き漏れも無くせる。更に、必要な条文の伝え漏れも無くせる。
と効果が高いことに気が付いている応対者(オペレーター)も数多く居る事を弊社独自調査で把握しています。

では、なぜ多くのコールセンターで『応対者(オペレーター)主導型』の文脈型の応対が、主流にならないのでしょうか。

理由は、簡単です。
どんなに応対になれていて、対話が破綻しない応対者(オペレーター)でも、潜在意識の中で自然と熟している所謂『技能』なので、ことさらに新人向けに教育するからテキストを作成してと指示されても、本人は何を書いたら良いのかネタを引き出す事が出来ないのです。
貴社のコールセンターを見渡して、お客さま自身も感情が抑えられなくなって受けたエスカレーションでも『慌てず、騒がず、なんとなく円満に終わらせてしまう』凄腕の応対者(オペレーター)やSVって一人や二人いませんか。
でも、その方々に「どうやったら、完璧な応対が出来るんですか??」と聞いても、誰もが納得する方法は帰ってこないと思います。
それは、ご本人たちが意地悪だからではなく、意識せずに反射的に振舞っているため、質問したヒトに伝えられるように整理されていないからです。

弊社AI人工知能『コーチングエンジンⓇ』システムは、この無意識状態で反射的に対応している応対時に気が付いた事を、文脈を構成する小さな文章(センテンス)として保存して、効果の有無をスコア化する事で、他のヒトと共有できる文字にお越し文脈を作ります。
応対時の文脈の流れにふさわしいセンテンスを応対者(オペレーター)が使うモニターに表示させます。
AI人工知能『コーチングエンジンⓇ』システムは、クラウドでサービスを提供します。
立上げ期に、最繁する文脈をAI人工知能『コーチングエンジンⓇ』システムに登録するだけで、取り敢えず使えるようになります。

しかし、現実問題として消費者からの問い合わせは無限に有るから、実際の応対に耐えられない。と先読みしていませんか。
勿論AI人工知能『コーチングエンジンⓇ』システムは、初期立上げから全てのバリエーションをカバーできるまで運用が始められない。
何て考えていません。
不足が有れば、運用を始めてからでも小さな文章(センテンス)を接ぎ木の要領で初めの文脈に追加できます。
この作業を繰り返し行い消費者との応対に耐えられる文脈が出来るころには、データベースの中にデシジョンツリーを作るイメージです。
デシジョンツリーによる応対支援は、場合ごと、条件ごとの文脈に最適な小さな文章(センテンス)が登録されていますから、どんな経歴の応対者(オペレーター)でも『まるで、絵本の台本(セリフ)を読むような支援を受けながら応対に臨む事』が出来ます。

データベースの中には、消費者がとりうる選択肢や起こりうる応対のシナリオを樹形図の形で繋げて保存。
AI人工知能『コーチングエンジンⓇ』システムによってコールセンターの応対はデシジョンツリーとして構造化され、それぞれの選択肢の期待値を比較検討した上で、実際に応対者(オペレーター)が消費者に対して質問する事と帰って来る回答などを期待値を基に予測しモニターに表示します。

ヒトの言動がそもそも予測できるでしょうか。

弊社はある程度予測できると考えています。
理由は、開始点と到着点(ゴール)が決まれば、辿る経路は無限には存在できない事を実証実験で確認済みです。
例えば、製品が10点、問合せの内容が、照会、購入、故障対応、キャンセルなら4項目と云う極シンプルなコールセンターなら、考えられる経路=10×4=40　となります。
この中で、人気製品があり問合せ量に偏りがあれば、正規分布の真ん中の再頻出の話題からデシジョンツリーを作成していき、運用状況に合わせて次々に、不足分を追加し、使い勝手が悪い小さな文章(センテンス)を見直して行けば、入ったばかりの新人でもベテラン顔負けの応対が可能となります。

こんなサポートが受けられればサービスプロフィットチェーンの始まり①従業員への支援の充実になり、続く負の連鎖も改善が始まります。

シフト計画で出勤者を絞って達成する方法から、応対者(オペレーター)への支援を強化して負の連鎖で支出する費用を無くすことで費用削減を推進しては如何でしょうか。

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