2020年、コールセンター のデジタル・シフト化はどうなる?

コールセンターシステムのデジタル・シフト化って?

2020年に入ってから、コールセンターのデジタル・シフト化について考え出す企業が増えてきています。

コールセンターのデジタル・シフト化って?

その言葉が、何を指すのかよくわからないままに、

「コールセンターをデジタル化していこう!」

みたいな動きがあるのも心配なところです。

コールセンターの人材不足は、20年前からずっと改善されていません。
むしろ、深刻化しています。

そのため、人がやらなくて良い部分は、自動化していきたいという傾向にあります。

ビッグ・データやAI、そしてRPAなどを駆使して、業務の効率化を図りたい・・・。

そんな企業の意向がありますが、具体的に何をどうデジタル化することで、効果が得られるか?

その答えがわからなくて模索しているというのが現状です。

AIエージェントが仕事を奪う?

AIエージェントと呼ばれるロボットのオペレーターが登場する!

イメージとしては、コールセンター には人がいなくなり、ロボット音声が代わりに応答する感じですかね。

そこまで行けば、まさに映画の世界です。

一気にそこまで行くのは、まず無理でしょう。

しかし、複数の企業が、AIエージェントの研究・開発をしているのは事実です。

今、コールセンターで何とかAIの活用が可能になっているのは、チャット・ボットやKM(Knowledge Management)の推奨機能、VOCの分析結果の領域です。

AI チャット・ボット

AIチャット・ボットは、多少の役に立ちますが、まだまだ”学習量”が足りないと感じます。

ちょっと複雑な質問には、「ただいま、学習中です。」

となってしまって、結局、お金をかけて導入したが、人件費の削減に繋がっていないというのが、実情です。

過去に導入したAIチャット・ボットが、間違いだらけの回答しかできなくて、結局取り下げたという経験もあります。

業務の複雑性や例外度合いがわかっていないと、間違ったテクノロジーを導入してしまうのです。

AI によるセルフ・サービス機能の推奨

KM(Knowledge Management)の推奨機能とは、CRM内のAI技術が、よくあるお問い合わせの傾向を分析し、ウェブサイトの自動機能などの改善を推奨してくれるものです。

ただし、これも、まだ人間の頭でも気づける範囲ですが、KMの人材が足りない場合は有効かもしれません。

VOCの分析

お客様の声を収集・分析して、サービスや商品の改善につなげる機能です。

コールセンターにおける大量の音声を分析するため、一旦、テキスト化するケースが多いです。

まずは、音声録音をステレオ化する必要があったり、テキストの格納のための大量サーバーを準備するなど、投資に多額の費用がかかります。

投資対効果が何か?

を明確にしておかないと大変なことになります。

他にも多種多様なデジタル化?

上記以外にも、色々なデジタル化があります。

RPAでは、作業系をプログラム化していきますが、社内に必ずメンテナンスをする技術者が必要です。

OCRなどの技術は、人による審査業務を削減してくれます。

自動翻訳機能は、それぞれの国の母国語で会話を成立させられます。

マイクロソフトでは、8ヶ国語を同時に翻訳でき、音声からテキストにほぼリアルタイムで起こせる機能が開発できています。

デジタルシフトで何を目指すのか?を明確に!

コールセンターのデジタル・シフト化は、色々な方法がありますが、投資する金額も安くはありません。

その企業やコールセンターの現場が抱えている課題は何なのか?

どの部分に経費がかかっているのか?

をしっかり捉えた上で、ゴールとして何を目指すのか?

を明らかにすることで、初めて必要なデジタル化が見えてきます。

何でもいいからデジタル化をすると、システムベンダーから不必要なものを買わされて後悔することになりますので、気をつけましょう!

コールセンター人材に求めらるスキルはどうなる?

コールセンターでデジタル化が進むと、そこで働く人々のスキル要件が変化していきます。

コミュニケーション能力重視だったコールセンターですが、今後は、ITリテラシーやデータ分析能力が重宝されていきます。

コールセンターを運営する側の戦略も変化していきます。

データの解析・分析能力や、出た分析からCXの導線にどうデザインするかという想像力が問われます。

チームにどういう人材を集めて、どこへ向かうか、コールセンターを仕切るトップのマネージメント能力が大きく成功の可否を分けます。

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