コンタクトセンターにおいてオペレーターの育成は重要な課題と言えます。
しかし、オペレーターを教育・支援する立場のSVのリソースにも限りがあり、入れ替わりの激しい人員を満遍なくサポートすることは困難です。

今回は新人オペレーターを即戦力に育てるための、テキストマイニング活用術についてご説明します。

オペレーターの教育ポイントを発見する

オペレーターの品質を評価し、効率的に教育を行うためには、具体的な「教育ポイント」を発見する必要があります。

「教育ポイント」は、「何ができていて、何ができていないのか（＝具体的な教育的指標）」を指します。
コンタクトセンターの運営方針によって教育ポイントも異なりますが、まずは「トークスクリプト通りに話せているか」を判定する事から始めると分かりやすいでしょう。
推奨ワード／NGワードが指定されている場合は、それぞれの発言回数も教育時の参考となります。
またベテランオペレーターと新人オペレーターの応対内容と比較をすることで、「ベテランならではのノウハウ」を発見し、新人オペレーターに知見を共有することも可能です。

１．トークスクリプトとの一致率チェック

トークスクリプト通りに話せているかどうかを判定する際に有効なのが、テキストマイニングツールVextMinerの「文脈分析」機能です。
あらかじめ登録したトークフロー（話題遷移）のルールに従い、どの程度一致しているかを確認することができます。

トークスクリプトに合致した各オペレーターの会話データから、高頻度で発生している話題は赤く、低頻度で発生している話題は青く囲われます。
この結果から、個人別に「ご案内が漏れがちな話題」を指摘する事ができます。

２．「推奨ワード／NGワード」の発言回数チェック

推奨ワード／NGワードの発言回数をチェックする際は、VextMinerの「カテゴライズ」機能が役立ちます。
あらかじめ登録したキーワードや表現のルールに従いグラフ化することができます。

例えばNGワード「絶対」を多用しているオペレーターを特定し、ピンポイントな指導を行う事ができます。

３．ベテランオペレーターとの差分チェック

ベテランオペレーターと新人オペレーターの会話内容を比較するには、VextMinerの「カテゴライズ」機能で話題分類を行った上で、縦軸を「件数」ではなく「平均時間」表示に切り替えます。

これにより、「ベテランが時間を使っている話題／使っていない話題」、「新人が時間を使っている話題／使っていない話題」を比較することができます。
例えば上図のように、ベテランが時間を使っており新人が時間を使っていない話題が「お客様の状況ヒアリング」だった場合、お客様のご状況を詳細に伺うことでより満足度の高いご案内ができる…というノウハウを発見できます。
このノウハウを新人オペレーターに共有することで、応対品質の均質化を図ることが可能です。

テキストマイニングツールを用いて「教育ポイント」を具体的に発見し、具体的かつ効率的な新人オペレーター教育を行うことが可能です。

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