コールセンターのデータ分析方法とは？手法からおすすめのツールをご紹介

​コールセンターに蓄積される膨大なデータを、どのように顧客満足度向上や業務効率化、コスト最適化へつなげられるか悩んでいませんか？多くの担当者が、データの活用方法や具体的な分析方法に迷いを抱えていることでしょう。
この記事では、コールセンターにおけるデータ分析の重要性から、KPI分析やVOC分析などの具体的な手法、現状把握から改善効果の確認までの手順、おすすめの分析ツールまでを網羅的に解説します。この記事を読めば、コールセンターが抱える課題をデータに基づき解決し、顧客満足度の向上と業務効率の最適化を実現するための道筋が見えてくるはずです。

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コールセンターにデータ分析が必要な6つの理由

まず、コールセンターにデータ分析が必要な6つの理由を解説します。それぞれの理由を見て、自社が当てはまらないかを考えてみましょう。

1. 顧客ニーズの可視化と顧客体験（CX）向上につなげるため

コールセンターに集まる顧客の声は貴重な情報源です。これらのデータをAIで深く洞察することで、顧客が本当に必要としていることや、改善してほしい点を深く理解できます。

その結果をもとに、顧客一人ひとりに合わせたサービスを提供することで、パーソナライズされた経験を提供することが可能です。

2. 業務プロセスの徹底的な効率化と運営コストの最適化させるため

過去の通話データや問い合わせ内容をAIで分析することで、通話量の予測やよくある問い合わせパターンの特定、オペレーターの平均処理時間の把握が可能になります。これらのデータに基づき、最適な人員配置やFAQの整備、オペレーターへのトレーニングを実施することで、平均処理時間の分析と短縮、業務効率化を徹底的に推進します。

さらに、無駄な業務プロセスを特定し排除することで、人件費やインフラ費用などの運営コストを最適化し、コールセンター全体の生産性向上と堅実な経営基盤の構築を実現します。データドリブンな改善サイクルを継続的に回すことで、より少ないリソースで効率的な運用を目指します。

3. 「顧客の声」活用による商品・サービスの改善を加速させるため

コールセンターに集まる「顧客の声（VOC）」は、市場のニーズを直接的に示す貴重な情報源です。日々寄せられる顧客からの問い合わせや要望、クレームを体系的に収集・分析することで、隠れた課題や改善のヒントを見つけることが可能です。
分析で得られた情報をもとに、製品開発部門やマーケティング部門へ具体的な改善提案を行うことで、顧客視点に基づいた商品やサービスを創出できます。
以下で、実際の事例を紹介します。

食品業界では、日清食品がカップヌードルの開発で若年層の意見を取り入れ、キリンが顧客アンケートで多様なニーズに対応するなど、VOCを新商品開発や既存商品の改良に活用しています。

自動車業界では、トヨタ自動車が販売店サービスまで含めたVOCを収集し、車両性能を向上させています。

アパレル業界では、無印良品が顧客と店舗スタッフの意見を基に、シンプルで機能的な商品を提供し、幅広い層からの支持を得ています。

航空業界では、ANAが機内サービスから予約システムまで、あらゆる面でVOCを収集し、顧客満足度向上に努めています。

これらの事例から、VOCの収集・分析方法や活用方法は業界や企業によって異なりますが、顧客の声を真摯に受け止め、改善につなげる姿勢が重要であることがわかります。顧客の声に耳を傾け、それを企業活動に反映させることで、企業は持続的な成長を遂げることができるでしょう。

4. オペレーターの潜在能力を引き出す育成と公平な評価基盤作りのため

コールセンターでは、通話記録や対応時間、解決率、顧客からの評価といった客観的なデータを分析し、オペレーター個々の強みや弱み、成長ポイントを明確に特定できます。
この分析に基づき、効果的な個別指導を行うとともに、優秀なオペレーターの対応を他のオペレーターの教育に活用することで、全体の対応品質を向上させ、オペレーター間のスキル格差を是正できます。

5. クレームやリスクの予兆を捉える事前管理体制の構築するため

顧客からの問い合わせ内容の傾向分析や顧客感情のリアルタイムモニタリングは、潜在的なクレームや炎上、風評被害といったブランドリスクの予兆を早期に捉え、迅速な対応を可能にします。

具体的には、データ分析を通じて、顧客からのクレームや問い合わせ内容の変化を早期に把握し、潜在的なリスクを検知します。例えば、特定のキーワードの出現頻度を監視することで、製品やサービスに関する問題点をいち早く発見し、対応することが可能です。
このような事前管理体制を構築することは、企業のレピュテーション（評判）を保護し、顧客からの信頼を維持するために不可欠です。

6. アップセル・クロスセルの機会創出と売上貢献につなげるため

コールセンターは、顧客の問い合わせ履歴や購買傾向、行動パターンといった複合的なデータを詳細に分析することで、単なるコストセンターからデータに基づいた戦略部門へと進化します。個々の顧客に響くアップセル・クロスセルの最適な機会を特定し、潜在的なニーズを掘り起こすことで、インサイトを獲得できます。

コールセンターのデータ分析方法と項目

コールセンターの業務効率化と顧客満足度の向上には、データ分析が不可欠です。コールセンターの業務は、インバウンド業務とアウトバウンド業務の大きく2つに分かれます。

インバウンド業務では、製品に関する質問や技術的なサポート、ヘルプデスク業務など、顧客からの多様な要望に対応します。

アウトバウンド業務では、電話によるアポイントメントの取得やマーケティング、市場調査などを実施します。

このように業務内容が異なるため、データ分析の重点も変わってきます。
以下に、コールセンターにおける主要なデータ分析の手法と、インバウンド・アウトバウンド業務それぞれへの応用例を示します。

詳細は以下項目に沿って解説します。

KPI分析

KPIは設定された最終目標の達成度を定量的に測るもので、コールセンターでは接続品質やオペレーターの生産性など、さまざまな目標に対して用いられます。KPIは運営状況を明確にし、効率や生産性の向上、オペレーターの対応品質評価、業務改善点の可視化を目的とし、チーム全体の目標達成を支援します。
主なKPI指標には、応答率や放棄呼率、サービスレベル、平均応答速度（ASA）、話中率といった接続品質に関するものがあります。また、生産品質に関する指標としては、Call Per Hour（CPH）、平均処理時間（AHT）、稼働率などが挙げられます。その他、顧客満足度（CS）、離職率、勤怠率も重要です。

VOC分析

VOC分析とは、寄せられるさまざまな意見や要望を分析することで、商品やサービスの品質向上や開発に役立てる手法です。
VOC分析を行う主な目的は、顧客ニーズや商品・サービスの具体的な改善点や問題点を見つけること、新商品・サービスの開発につながるヒントを得ることです。さらに、顧客満足度を高め、企業のイメージアップやビジネスの発展につなげ、市場のニーズに迅速に対応することを目指します。
顧客の声の収集方法としては、以下のようなものがあります。

• 録音音声
• コールログ
• SNSでの意見
• アンケート調査
• チャットボット
• SMSアンケート
• メールフォームからの問い合わせ

トーク分析

トーク分析とは、コールセンターでのお客様と担当者の通話内容を詳しく分析・評価し、オペレーターのスキルアップとコールセンター全体のサービス品質向上を目指す取り組みです。
この分析によって、オペレーターの潜在能力を引き出し、パフォーマンス向上を支援したり、オペレーターへの的確なフィードバックを通じて個々の能力開発を促進します。また、コールセンターのサービスレベルを把握し改善点を見つけ出すほか、応対マニュアルやガイドライン作成の参考資料としても活用できます。

クロス集計

クロス集計は、複数の要素を組み合わせて集計し、特定の組み合わせに現れる傾向を把握するために使われます。KPI分析やVOC分析で得られたデータを、さらに詳しく分析する際に効果的です。
インバウンド業務では、時間帯や曜日、部署など、さまざまな視点から問い合わせ内容をクロス集計することで、問い合わせが集中する時間帯や内容の偏りを特定できます。一方、アウトバウンド業務では、顧客の属性（年齢、性別など）と成約率を比較することで、ターゲットとなる顧客層を絞り込めます。
クロス集計したデータは、グラフなどで視覚的に表現することで、傾向や課題が理解しやすくなり、改善点を見つけやすくなります。クロス集計を行う際には、データの正確さ、見やすさ、比較対象とする期間や基準の一貫性を重視することが大切です。

コールセンターのデータをエクセルで分析する方法！分析すべき項目を解説​​

コールセンターでデータ分析を行う際の注意点や重要なポイント

ここでは、コールセンターでデータ分析をする際の注意点と重要なポイントを、以下の見出しに沿って解説します。

分析の目的や改善したいことを明確にする

コールセンターにおけるデータ分析では、目的を明確にすることが非常に重要です。もし目的が曖昧なまま、ただ漫然と分析を行ってしまうと、期待する成果は得られません。

例えば、ポテトチップスの売り上げ不振という課題がある場合、データ分析の目標を「〇月〇日までにポテトチップスの売り上げを増加させる」と明確に設定します。そうすることで、顧客がポテトチップスの「風味」や「ブランドイメージ」をどう感じているか、どんな新商品を期待しているかなど、分析すべき具体的なデータ項目が明確になります。

原因や課題の仮説を立てて分析を行う

データ分析において、「分析対象のデータを絞り込むための仮説を立てること」は非常に重要です。なぜなら、世の中にある膨大なデータをすべて分析するのは現実的ではないからです。効率的に情報を得るためには、仮説に基づいて焦点を絞り、分析を進めるようにしましょう。

例えば「女性向け低カロリーポテトチップス」の売上が伸び悩んでいるという課題に対しては、「女性顧客の意見」「低カロリーポテトチップスに対する改善要望」「競合製品を選んだ理由」「ポテトチップスを食べる場所や状況」「味やパッケージデザインについての意見」といった具体的な項目について仮説を立て、分析を進めるのが有効です。

対象データの正確性や適正な期間で計測する

コールセンターのデータ分析において、「データの信頼性」と「適切な期間設定」は非常に重要です。
まず、「データの信頼性」については、設定されたKPIや分析項目に沿って、データが正確に収集されているかを確認することが大切です。不正確なデータを使った分析は、どんなに高度な手法を用いても、誤った結論につながる可能性があります。

例えば、オペレーターの稼働状況を分析する際に、出勤記録を基に評価する担当者と実際の稼働時間を基に評価する担当者がいる場合、評価基準が異なると、公平な比較分析は難しくなります。分析に関わるすべての人が共通のKPIと分析項目に基づき、正確なデータを使って分析を行うことが重要です。精度が高いデータを効率的に得るためには、データ収集を自動化するツールの導入が有効です。

また、コールセンターの分析は、短期的な視点だけでなく、中長期的な視点を取り入れ、過去のデータと比較しながら進めることが大切です。データ収集期間が長いほど、より信頼性の高い分析結果を得られます。一般的に、少なくとも3ヶ月以上のデータ収集期間を設けることが望ましいとされています。

個々のオペレーターに関するKPIとコールセンター全体のKPIとで、分析期間が異なる場合、繁忙期や閑散期、業務内容の違いなどが影響し、正確な分析が妨げられることがあります。したがって、常に同じ期間と基準でデータを比較し、「何が問題なのか」「どこが改善されたのか」を明確に把握することが重要です。

対象データを可視化して総合的に判断する

データ分析において見過ごせない重要な点は、「データの見える化」と「多角的な評価」です。
「データの見える化」とは、分析されたデータを定期的に視覚的な表現に変換し、長期的な視点での比較検討を容易にすることです。蓄積された大量のデータをわかりやすい形にすることで、分析結果の共有が容易になり、目標達成度の確認にも役立ちます。
KPIやVOCなどのデータを数値化することで、コールセンターの現状を誰でも直感的に理解できるようになります。分析対象に応じて適切なシステムを導入し、継続的にデータを見える化する体制を構築することが望ましいです。

また、コールセンターのパフォーマンスを評価する際は、「多角的な評価」が不可欠です。単一の指標に偏らず、複数の指標を組み合わせて総合的に評価することが重要です。限られた指標のみで判断すると、物事の一側面にしか目が向かず、偏った結論を導き出す可能性があります。
例えば、単に応答時間を短縮することだけに注力すると、顧客満足度という、より本質的な側面を見失う可能性があります。KPIを算出するだけでなく、分析によって得られた数値を相互に比較することが重要で、それによって業務における改善の余地や改善の程度を明確にし、組織全体が共通の目標に向かって進むための道標となります。

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コールセンターでの具体的なデータ分析の流れや手順

ここでは、コールセンターでの具体的なデータ分析の流れや手順について、以下の見出しに沿って解説します。

現状のレベルを把握する

コールセンターのデータ分析において、まず重要なのは「現状のサービスレベルを正確に把握すること」です。なぜなら、現状が曖昧なままでは、改善点を見つけ出すのが難しいからです。

サービスレベルを評価するには、KPIとして設定された項目に関するデータを分析します。これらのKPIデータを分析することで、コールセンターが抱える課題を明確にし、具体的な改善策を検討するための基礎を築けます。KPIを算出するだけでなく、分析によって得られた数値を相互に比較することで、業務における改善の余地や改善の程度を明確にすることが重要です。

また、コスト削減を目的としたデータ分析においても、オペレーターの対応状況を正確に把握することが不可欠です。そのためには、「応答開始までの時間」や「問題解決までの時間」といったKPIの指標となるデータを収集し、分析する必要があります。このデータに基づいて、オペレーターの対応における課題を特定し、改善につなげることが可能です。

ただし、問題解決までの時間が短いからといって必ずしも良いとは言えず、顧客満足度が低い場合は意味がありません。時間短縮だけを追求するのではなく、多角的な評価が重要になります。分析されたデータは定期的に視覚的な表現に変換し、長期的な視点での比較検討を容易にすることが望ましいです。

課題や問題点を洗い出し、改善策を検討する

データ分析を通じて現状を正確に把握し、課題が明確になった段階で、具体的な改善策を策定することが重要です。現状のサービスレベルを的確に理解していれば、より効果的な対策を立てられます。
コールセンター運営でよくある課題は以下の通りです。

• 対応時間の長期化による顧客の不満
• 特定の問い合わせにおける解決率の低迷
• 特定の時間帯における顧客満足度の低下

特に対応時間の長期化は、コールセンターの効率を悪化させるため、迅速な対応が求められます。これらの課題に対する一般的な改善策としては、以下のようなものがあります。

• 問い合わせ対応マニュアルの充実
• オペレーターのスキルアップ研修
• オペレーターの配置計画の最適化

これらの改善策を個別に検討し、解決すべき課題の重要度に応じて優先順位をつけることが大切です。

コスト削減の視点では、オペレーターの対応状況を分析し、改善できる点を探しましょう。データ分析によって、「応答時間が長くなりがちな時間帯」や「応答時間が短すぎる傾向にある時間帯」などの問題点を明らかにできます。さらに、顧客満足度の高いオペレーターと低いオペレーターを比較することで、個々のオペレーターが抱える課題を具体的に把握することが可能です。
この分析結果をもとに、オペレーターの効率的な配置計画を立てることが、コスト削減につながります。具体的には、以下の点に注意しましょう。

• 人員が過剰な時間帯での人員削減
• 対応スキルの高いオペレーターを繁忙時間帯に重点的に配置

これにより、無駄な人件費を削減し、顧客の待ち時間を短縮することで、顧客満足度の向上に貢献できます。

改善後の効果を確認し、PDCAを回す

改善策の導入後、KPIの定期的な検証と効果測定は不可欠です。施策が意図した効果を発揮しているかを客観的に判断するために、KPIを継続的に監視する必要があります。
注目すべきKPIは、現状分析に用いた平均対応時間や問題解決率などです。これらの指標を定期的に見直し、必要に応じて追加の改善策を検討しましょう。施策の効果が現れるまで時間がかかることもありますが、KPIの検証を根気強く続けることが重要です。
データ分析とパフォーマンス改善を持続的に行うには、以下の手順でKPIを管理するのがおすすめです。

• KPIの定期的な見直しと分析
• 目標達成に向けた戦略の再評価
• 改善策の実行と効果の追跡

このPDCAサイクルを繰り返すことで、コールセンターのパフォーマンスを継続的に向上させることが可能です。

コールセンターのデータ分析ツール

ここでは、コールセンター向けのおすすめデータ分析ツールを7つ紹介します。

1.AI Central Voice

AI Central Voiceは、組織内の多様なデータをAIで分析し、経営判断を支援するデータ戦略ツールです。顧客の声や従業員エンゲージメント、商談記録といった非構造化データをAIが分析可能な形式に変換し、組織全体のデータを迅速に解析して経営課題の解決をサポートします。
さらに、部門を越えた情報共有を促進するナレッジデータベースを構築し、AIによる高度な検索や自動タグ付け、情報整理を通じて、プロジェクト推進における課題解決を支援しています。30種類以上の前処理モジュールを備え、データの最適化やハルシネーションの改善など、高精度な分析を実現します。

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2.見える化エンジン

見える化エンジンは、SNS分析に特化したツールです。X（旧Twitter）の最新APIを活用した全量データ収集、Instagramや主要ブログからの情報取得・分析に加え、40以上の機能を搭載しています。
「商品やサービスへの反応」「感情の動き」「ユーザー体験」の解析、企業と顧客間の認識のずれの明確化などを実現します。高度な自然言語処理技術を用いて、膨大なSNSデータを最小単位の単語レベルで評価し、言葉の意味や感情、単語間の関連性を解析し、数値データとして把握することが可能です。
SNSデータだけでなく、多様なシステムからの出力データやWebアプリケーション、データベースなど、さまざまなデータソースに対応可能です。顧客の声を的確に捉え、改善活動につなげるためのプラットフォームとして機能します。

3.TextVoice

TextVoiceは、顧客の声から得られる情報をテキストマイニングで分析し、ニーズの特定や課題解決を支援するツールです。出現頻度に応じて文字の大きさが変わる「ワードクラウド」や、単語同士のつながりの強さを可視化する「フォーカス」など、多様な分析手法を6種類搭載しています。
アンケートなどのデータを入力するだけで、6種類のテキストマイニング結果が自動で生成されます。すぐに使える自動辞書を活用することで、効率的かつ手軽に分析を進められる点が特徴です。

4.Zendesk

Zendeskは、問い合わせ管理機能に特化しているツールです。メールや電話、ソーシャルメディア、LINE、SMSといった多様なチャネルを通じて寄せられる、顧客からの要望や意見、フィードバック、質問、苦情などの情報を一元的に収集し、データ化することで、顧客の声を余すことなく把握できます。
収集した顧客の声は、発生日時順に整理されるため、どのような状況下でその声が上がったのかを容易に追跡できます。さらに、データエクスポート機能も備えており、データ分析ツールとの連携により、より深い洞察を得ることも可能です。

5.FastHelp

FastHelpは、コンタクトセンター運営で20年以上にわたり培われた経験と知識を結集し、オペレーターの視点から「使いやすさ」を徹底的に追求したCRMツールです。その特徴は、直感的でわかりやすい操作画面と、お客様自身で柔軟に設定変更できるカスタマイズ性です。これにより、VOCの効率的な収集・分析を可能にし、応対品質の向上とオペレーションの効率化を同時に実現します。
さらに、オペレーターへの回答サポート機能やアラート機能を通じて、迅速かつ正確な顧客対応を支援しています。蓄積されたVOCデータは見やすいレポートとして出力でき、業務プロセス改善やVOC分析のための基盤として活用できます。導入形態は、オンプレミス型とクラウド型から選択可能です。

6.ReviCo

ReviCoは、レビューマーケティングの工程を自動化し、顧客からの貴重な意見を簡単に集められるツールです。ECサイトでの販売促進に役立つレビュー収集機能に特に力を入れており、アパレル業界や大手ホームセンターなど、200社以上の様々なウェブサイトで利用されています。
ユーザーがレビューを投稿しやすいように工夫されており、特典付きのレビュー依頼メールや、詳細な絞り込み機能など、レビュー収集を効率化するさまざまな機能があります。購入を考えている顧客の疑問や不安を解消する情報表示によって、購買意欲を高める効果も期待できます。
デザインの自由度が高いレビュー表示機能は、広告LPやキャンペーンページにも簡単に組み込めます。商品についているQRコードをスマートフォンで読み取れば、レビューの閲覧や投稿がすぐにできるため、今のシステムを大きく変えなくても、実店舗でも活用することが可能です。

7.U-KOMI

U-KOMIは、顧客の声をもとにウェブサイトの魅力を高めるUGC活用ツールです。煩雑なログインを省いたレビュー投稿システムや最適化されたメール配信、LINE連携により、レビュー収集率が向上し、約10%の獲得率を実現します。レビューリクエストメールで顧客とのコミュニケーションを深め、アップセルやブランドイメージ向上も可能です。
Instagramのコンテンツ連携で写真や動画をウェブサイトで活用し、コンバージョン率アップが期待できます。ハッシュタグやメンションをもとにUGCを抽出し、製品プロモーションなどのマーケティングに展開できます。収集されたレビューはGoogleの検索結果に反映され、AIによる感情解析機能も搭載しています。

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まとめ：コールセンターにデータ分析を取り入れて顧客満足度の向上へ

この記事では、コールセンターでのデータ分析について解説してきました。

コールセンターにおけるデータ分析は、顧客体験の向上や業務効率化、コスト最適化、商品・サービスの改善、オペレーター育成、リスク管理、売上貢献に必要不可欠です。KPI分析で目標達成度を測り、VOC分析で顧客の声を活用し、トーク分析で応対品質を高め、クロス集計で傾向を把握するといった手法が用いられます。

分析は、まず現状レベルを正確に把握することから始め、次に課題や問題点を洗い出して具体的な改善策を検討し、最後に改善後の効果を確認してPDCAサイクルを回すという手順で進められます。AI Central VoiceやZendeskなどのツールを使い、顧客満足度を向上させられるようにしましょう。

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