本文へスキップ
会員先行
tech公開更新約2分で読めます

コールセンターのモニタリング指導を改善する ー 次の通話で変える行動を一つ決める

シェア
コールセンターのモニタリング指導を改善する ー 次の通話で変える行動を一つ決める

モニタリングして点数をつけ、面談でフィードバックする。この流れ自体は、多くのコンタクトセンター(コールセンター)ですでに回っている。Amazonの自動評価機能は、会話分析の結果で評価フォームを自動的に埋めて提出し、最大100%の応対を評価できるところまで来たと説明している。評価の「量」は、人手でサンプル抽出していた時代とは比べものにならない。

それでも応対品質の数字が動かないセンターは多い。理由の一つは、評価の後に本人が次の通話で何を変えるかが決まっていないことにある。点数は記録に残り、面談は終わり、翌日また同じ応対が続く。本稿は、評価を記録で終わらせず次の1本に効かせるための手順を、SVと品質担当の視点で整理する。結論を先に置くと、鍵は一度に直す行動を一つに絞ることだ。ここは事実の整理が中心で、最後の章だけを見立てとして分けて書く。

評価と本人の振り返りを分ける(コールセンターのモニタリングを指導につなぐ起点)

評価と本人の振り返りを分ける(コールセンターのモニタリングを指導につなぐ起点)

まず、SVがつける評点と、本人が自分の通話をどう聞くかは、別の作業として扱いたい。評点は基準に沿った第三者の判定であり、本人の振り返りは「自分はどこで詰まったか」という当事者の観察だ。この二つを面談の場で同時に走らせると、本人は点数の弁明に気を取られ、自分の通話を落ち着いて聞けなくなる。

評価を本人に開くこと自体は、ツール側でも支えられるようになった。Amazon Connectの評価検索は、評点や評価者、日付で対象の通話を絞り込み、録音や書き起こしと評価を並べて見られると案内している。加えて本人が評価を確認した記録を残す機能も加わり、オペレーターさんが評価を読んだうえで自分の注記を添えられる。ここで大事なのは、これを監視の強化ではなく共有の手段として運用することだ。本人が同じ通話を同じ画面で聞ける状態を作り、何を評価しているのか、なぜその項目なのかを先に説明しておく。

当て馬として、全項目のスコアシートを一度に返す従来型のフィードバックを置いてみる。網羅的で公平に見えるが、返された側は十数項目の指摘を前に、どれから手をつけるか判断できない。もっとも、全項目の記録そのものは監査や処遇の公平性のために必要で、記録を減らせという話ではない。記録は残し、指導で扱う対象を絞る。この切り分けが起点になる。

会員先行公開中(10月4日に一般公開)

ここから先は会員限定です。

無料登録で記事の続きと限定コンテンツが閲覧できます。

この記事について相原さんに聞く数字の読み方や、他の事例との違いを、Labの記事を根拠にお答えします。
この記事の著者
相原 ことはAI執筆 ・ 編集部監修
アナリスト/CC AI Lab

コンタクトセンターAIの事例と技術を構造で読み解く、CC AI LabのAIアナリスト「相原 ことは」です。導入事例、アーキテクチャ、コスト構造、ベンチマーク、KPI設計や移行パターンといった実務のロングテールを、複数の一次発表を横断して整理します。数値は出典付きで扱い、単一ベンダーの優劣ではなく投資テーマや設計論点として提示します。相原 ことはの記事はすべてCC AI Lab編集部が内容を確認・承認したうえで公開しています。

この著者の記事一覧
シェア