コンタクト・リーズンごとのAHTで異常値を検知する

​​​「月刊コールセンタージャパン」の調査によれば、全体のおよそ半数のコールセンターが「顧客がコールセンターに電話をかける理由（＝コンタクト・リーズン）を集計している」とのことです（注1）。

​みなさんのセンターではいかがでしょう。

​​もしまだであれば、今日からすぐに集計を始めることをおすすめします。
コールセンターの運営を改善するヒントがたくさん得られるからです。

​もちろん、ただ単に集計するだけでは何の価値も得られません。
いったいどのような活用方法が考えられるでしょうか。

​私が在籍するセンターでは３つの目的でコンタクト・リーズンを集計、分析し、活用しています。
 
①  異常値を検知する
②  応対品質、生産性を管理する
③  カスタマー・エキスペリエンス（customer experience; CX）を向上する

ここで重要な点は、「コンタクト・リーズンは複眼的な視点で集計し分析すると活用の幅が広がる」と理解することです。
 
たとえば、①の「異常値を検知する」では、「受注」「問い合わせ」といったコンタクト・リーズンごとの平均処理時間（average handle time; AHT）を見ています。
 
それによると、「受注」のコンタクトのプロセスは標準化が図られているため、通常はAHTは大きく変化しませんが、年末の時期に限ってエージェントが顧客に案内する注意事項が増えるため、通常の時期に比べて「受注」のAHTが増加することがわかっています。
 
したがって、通常の時期なのに「受注」のAHTが増加した場合、他のプロセスで問題が起きているのでは？という仮説のもとに、即座に事実を検証し把握することができ、その改善のための機会を逃しません。
 
このように、コンタクト・リーズンごとのAHTを見ることで、センター全体のAHTを見ているだけでは把握できない「異常値を検知する」ことができるのです。
 
もしまだコンタクト・リーズンの集計をしていなければ、まずはその分類と集計から始めてください。

その上で、分類したリーズンごとのAHTのデータを取り、その増減の原因を特定してください。
 
さらにその原因を、「恒常的な事実」と「一時的な事実」に仕分けることで、上記の例のように、異常値が発生した時も、迅速、的確な対処が可能となります。
さらにそのデータは、コール数の予測のための貴重なデータとして有効に活用することができます（注2）。
 
コンタクト・リーズンとAHTを複眼的な視点で分析し、コールセンターのマネジメントに活用していきましょう。

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注1：　月刊コールセンタージャパン 2018年9月号
注2：　『コールセンター・マネジメントの教科書』 第3章（P.106～110）をご参照ください。
 
 
中村 剛（文／Vol.9）