コンタクトセンターでVOC（＝Voice of Customer）分析を開始する際、テキストマイニングツールの選定と同程度に重要なポイントとして、「分析対象データである応対履歴をどのように入力・記録するか？」という課題があります。

今回はVOC分析に有効な応対履歴の残し方について解説いたします。

１．簡潔さよりも、情報量を増やすことを優先する。

人間が読む文章は簡潔で分かりやすい文章が望まれますが、テキストマイニングツールに投入する文章は簡潔さよりも情報量が優先されます。

何故ならば、いくら高精度のツールであっても、書かれていない情報は分析できないからです。

逆に、情報量が多すぎる場合（分析に不要な情報がある場合）は、前処理機能を使って情報の削除ができるため、通常、大きな問題にはなりません。

２．用語・表記の統一よりも、入力箇所の統一を優先する。

VOC分析を開始する際、テキストマイニングツールの辞書登録の作業を簡便にするため、入力時の用語・表記の統一に多大な時間・労力を使う場合がありますが、それらは通常クリティカルな問題にはなりません。

何故ならば、仮に統一されていなくても、ツール側の学習機能等で用語・表記の揺らぎを吸収できる場合が多いからです。

一方、「問合せ内容」「回答内容」といった応対履歴を入力する入力箇所については、統一されていないと後でデータの分離に多大な工数がかかる場合も多く、分析に与える影響が大きくなります。

例えば、応対履歴からFAQを作成する際も、「問合せ内容」「回答内容」が明確に分かれて記録されているか？が重要なポイントとなります。

３．VOC分析の結果を入力者（オペレーター）にフィードバックする。

応対履歴の入力ルールやガイドラインをいくら精密に作成しても、入力した情報がどのように使われるのか？を入力者がイメージできないと、理想的な入力を行うことは難しいです。

そこで、入力者であるオペレーターに対して、定期的にVOC分析の結果やレポートを連携するようにして、どのように情報が活用されているのか？どのように入力をすると役に立つのか？を実感してもらうことが有効となります。

VOC分析の結果が経営にインパクトを与えた事例を共有できれば、コンタクトセンターの現場のモチベーションアップにも繋がります。

＜応対履歴のイメージ＞

４．まとめ

今回はVOC分析に有効な応対履歴の残し方について解説いたしました。

より詳細な情報や事例について知りたい方は、お問合せフォームよりぜひお気軽にお問合せください。テキストマイニングに興味をお持ちの方は、無料のセミナーもございますので、お気軽にご参加ください。

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