コールリーズン分析とは？重視される3つの理由と実践方法

コールリーズン分析に着手したいものの、具体的な進め方がわからず、導入に踏み切れていないコールセンターは少なくありません。分析結果をオペレーター業務の改善へどうつなげればよいのか、悩む声もよく聞かれます。

コールリーズン分析とは、問い合わせの理由を分類し、その傾向を可視化する手法であり、オペレーターの負担軽減や応対品質の向上に役立ちます。ただし成果につなげるには、正しい手順で進めたうえで、得られたデータを教育やマニュアル改善などの施策に落とし込まなければなりません。

この記事では、コールリーズン分析の意味や重視される理由に加え、実践的な分析手順、業務改善への活用方法までをまとめて解説します。併せて、分析から活用までを一つのツールで完結させたい方に向けて、AI Central Voiceも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

コールリーズン分析とは｜問い合わせ理由を可視化・分析する手法

コールリーズンとは、顧客がコンタクトセンターへ連絡してくる際の、直接的な理由を指す言葉です。例えば、「請求内容を確認したい」「操作方法がわからない」といった、電話をかけるに至った直接の理由が該当します。こうして集まった問い合わせ理由を種類ごとに整理し、件数や割合から傾向をつかむ手法が、コールリーズン分析です。

コールリーズン分析を行う意義は、単なる問い合わせ件数の集計にとどまりません。問い合わせが生まれるきっかけを把握し、具体的な施策から改善につなげる点にあります。

また、コールリーズン分析によく似た取り組みの一つが、顧客の意見や要望などを分析するVoC分析です。VoC分析が顧客の声そのものを幅広く分析するのに対し、コールリーズン分析はあくまで連絡した理由自体に絞って分析する手法であり、区別して考える必要があります。

コールリーズン分析が重視される3つの理由

コールリーズン分析は、コールセンターの運営改善に直結する手法として広く取り入れられています。ここでは、重視されるおもな理由を3つ紹介します。

理由1：オペレーターの負担を軽減するため

コールリーズン分析は、顧客が自己解決できる可能性がある問い合わせの把握に役立ち、オペレーターの負担軽減が期待できます。例えば、Q&Aを見れば済む内容や、特定のページへ案内すれば解決する内容などが挙げられるでしょう。

こうした問い合わせが多い場合、IVR（自動音声応答）の設定を見直す判断にも活かせます。また、よくある質問をチャットボットやFAQへ誘導する仕組みにより、入電数を減らすことも可能です。

問い合わせの導線を整えれば、顧客の自己解決を促し、オペレーターは有人対応が必要な問い合わせに集中しやすくなります

理由2：VoC分析に活用するため

コールリーズン分析は、VoC分析へ進むための前段階の取り組みとしても位置づけられます。VoC分析とは、顧客から寄せられる意見や要望を収集・分析し、商品やサービスの改善へ活かす手法です。問い合わせの理由を一歩掘り下げていくと、VoC分析だけでは見えてこなかった顧客ニーズが浮かび上がってきます。

例えば、同じ機能に関する質問が集中している場合、その裏には仕様のわかりにくさや説明不足が隠れているケースも少なくありません。コールリーズン分析とVoC分析の組み合わせにより、顧客が何を求めているのかをより立体的にとらえ、商品やサービス改善の具体策を立てやすくなります。

理由3：応対の優先順位をつけるため

件数の多い問い合わせから優先して対応方針を決めていくうえでも、コールリーズン分析が効果的です。問い合わせの多いカテゴリーから順に対応策を講じることで、全体の課題を効率よく解消しやすくなります。

ただし、クレームのように緊急性の高い問い合わせは、件数にかかわらず優先度を引き上げておかなければなりません。適切に判断して対応するためには、件数の多さと緊急度という2つの軸で問い合わせを整理しておくとよいでしょう。

優先順位が明確になると、限られた人員でも効率良く対応を進められます。また、感覚に頼らず、データに基づいた判断を下せるようになるほか、担当者の経験値に左右されにくくなるため、対応方針を組織として統一しやすくなる点もメリットです。

コールリーズン分析の方法4STEP

コールリーズン分析は、データを集めて終わりではなく、適切な手順に沿って分析を進めることで成果につながります。ここでは、実践の流れを4つのステップに分けて解説します。

STEP1：データを収集する

まず、問い合わせ内容を記録し、蓄積する必要があります。コール管理システムやCRM（顧客管理システム）を使い、対応した内容をデータとして残していきましょう。

このとき、システムの入力画面でコールリーズンを選択式にし、必須項目に設定しておくと、担当者ごとの表記のばらつきや入力漏れを抑えられ、集めたデータの一貫性が高まります。自由記述だけに頼ると表記がそろわず、集計で同じ理由が別物として扱われてしまいかねません。

分析の土台になるステップであり、集める段階でどれだけ正確にそろえられるかが、あとの工程の質を左右します。

STEP2：分類・集計する

集めたコールリーズンは、大分類、中分類、小分類の階層に分けて整理しましょう。この工程で気を付けたいポイントが分類の粒度です。細かく分けすぎるとオペレーターの入力負担が増え、かえって分類がばらついてしまいます。一方で、粗すぎる場合は、肝心の課題が見えにくくなるでしょう。

まずは「契約」「操作方法」などの大まかな分類から始め、必要に応じて少しずつ細分化していくとスムーズです。分類が定まったら、それぞれの件数を集計し、多い順に並べ替えて全体像をつかみましょう。併せて、同じ分類基準を担当者間で共有しておけば、担当者によって集計結果がぶれる事態を避けやすくなります。

STEP3：可視化・分析する

集計したデータは、数字の一覧のまま眺めるのではなく、グラフ化して問い合わせの傾向を可視化することが肝心です。コールリーズン分析では、件数の多い順に並べた棒グラフと累積比率を示す折れ線グラフを組み合わせたパレート図が多く用いられます。

パレート図は、問い合わせがどこに偏っているのかを判断しやすく、優先して対応すべき課題が一目でつかめる点が特徴です。どの理由が全体の大きな割合を占めているのか把握できれば、次のステップで打つべき施策の方向性も定まってくるでしょう。特定の時期に増える問い合わせなど、時系列での変化も併せて見ておくと、原因の見当をつけやすくなります。

STEP4：分析内容を活用する

最後に、グラフから見えてきた優先課題を踏まえて、具体的な改善施策へと落とし込みましょう。優先度の高い課題から着手していくと、取り組みの効果を早い段階で実感しやすくなります。

分析はあくまで手段であり、そこで得た気付きを実際の業務にどう反映するかで成果が決まります。データがあれば、優先度の低い課題の改善策をあと回しにする判断もしやすくなるでしょう。

コールリーズン分析の3つの活用方法

分析結果は実際の業務に役立ててこそ意味があります。ここでは、代表的な3つの活用方法を紹介します。

オペレーター教育

コールリーズン分析の結果は、現場に即した新人研修のカリキュラム作成に活かせます。例えば、問い合わせ件数の多い内容を重点的にカリキュラムへ組み込めば、実務で役立つ知識から順に習得できるでしょう。

また、頻繁に寄せられる問い合わせを優先して学んでおくと、新人オペレーターでも早い段階で基本的な応対ができるようになり、早期の戦力化が期待できます。応対の難しい問い合わせについては、実際の対応事例を教材にすることで、現場の判断基準や応対のノウハウを身に付けられるでしょう。

FAQ・マニュアルの改善

問い合わせの多い内容をFAQへ反映できれば、顧客が自分で答えにたどり着ける場面が増え、自己解決をあと押しできます。併せて、オペレーターが対応時に参照するトークスクリプト（対応台本）も、最新の分析結果に合わせて見直しておきましょう。

よく寄せられる問い合わせに沿った台本へ更新しておけば、担当者による差が出にくくなり、応対の質が安定しやすくなります。

人員配置・シフトの最適化

分析で得た着信数や対応時間のデータからは、混雑する時間帯を読み取れます。これは、シフトの見直しにも役立つ情報です。また、待ち時間の短縮は顧客の満足度にも直結するため、混雑への備えは早めに取り組むとよいでしょう。

問い合わせの傾向に合わせて、得意分野を持つオペレーターを適切な窓口へ配置できる点もメリットです。人員配置を最適化していけば、対応の効率化と応対品質を両立させやすくなります。

コールリーズン分析を活用する際の注意点

分析を業務改善に結びつけるには、運用面での工夫も欠かせません。ここでは、押さえておきたい2つの注意点を解説します。

他部署と共有する仕組みを構築する

分析結果は、コールセンターの内部だけにとどめず、幅広く活用するべき情報です。商品開発部門やマーケティング部門とも共有できれば、寄せられた顧客の声を全社的な視点で改善に活かせます。

部署をまたいで連携する仕組みをあらかじめ整えておくことで、コールセンターの気付きをサービスの改良や販促施策の変更などにつなげられるでしょう。また、定期的に分析結果を報告する場の設置により、部署間で認識をそろえながら改善を進めやすくなります。

定期的に分析項目を見直す

コールリーズンの傾向は、時間の経過とともに移り変わります。分類項目を一度決めたまま放置していると、実態に合わない項目が増え、新たに生じた問い合わせの傾向を見逃してしまいかねません。

分析結果と実態のずれを防ぐためにも、定期的に分析を行い、分類項目を見直しましょう。四半期ごとなど周期を決めておくと、見直しがあと回しになりにくく、変化にも気付きやすくなります。

コールリーズン分析には「AI Central Voice」がおすすめ

コールリーズン分析を効率良く進めたい場合は、AIエージェントであるAI Central Voiceの活用がおすすめです。ここでは、おもな特徴を解説します。

多様なチャネルデータをまとめて分析

AI Central Voiceでは、コールログだけでなく、SNSやレビューなど幅広いチャネルのデータをまとめて扱えます。さらに、SalesforceやZendeskなどの主要なCRMやサポートツールとも標準で連携できるため、既存の運用にも無理なく組み込めるでしょう。

これまで別々の場所に散らばっていたデータをまとめられれば、チャネルをまたいだ問い合わせの傾向もつかみやすくなります。例えば、コールセンターへの通話ではあまり聞かれない不満がSNSでは数多く書き込まれているケースも少なくありません。こうしたチャネルごとの偏りにも速やかに気付けるでしょう。

分析から活用まで一気に完結

AI Central Voiceを導入すると、グラフの作成から分析、報告書の作成まで、1つのツールで一連の流れをスムーズに進められます。また、分析結果を会議資料やレポートとして自動的にまとめられるため、情報共有に必要な資料作成の時間を短縮可能です。

さらに、頻出する問い合わせからFAQ案を自動で生成する機能も備えており、分析結果を業務改善につなげやすくなります。手作業では時間のかかっていた集計やレポート作成の自動化により、担当者は施策の検討に多くの時間を割けるようになるでしょう。

コールリーズン分析でオペレーター業務を改善

コールリーズン分析は、問い合わせの理由を可視化し、業務改善へつなげていくための取り組みです。オペレーターの負担軽減や応対の優先順位づけ、VoC分析の土台づくりなどを通じて、コールセンターの運営を支える役割を担います。

実践にあたっては、データ収集、分類・集計、可視化、分析結果の活用までの4ステップで進めるケースが一般的です。オペレーター教育やFAQの改善といった具体的な施策へ落とし込めるかどうかが成果を左右するでしょう。さらに、他部署との連携や定期的な見直しを続ければ、分析効果を継続的な業務改善に活かしやすくなります。

コールリーズン分析をスムーズに進めたい場合は、AI Central Voiceの活用を検討してみてください。