コールリーズン分析で放棄呼削減！コンタクトセンターのための実践ガイド
更新日：1月5日
「コールセンターで対応しきれないほど電話が殺到している…」「放棄呼が増えるたびに、心が痛い…」――もし、こう思っているなら、ぜひ読んでみてください。
顧客の問い合わせ理由である「コールリーズン」の分析が、コールセンターの業務効率化や顧客満足度向上につながるとして注目を集めています。この記事ではコールリーズン分析の基本から具体的な実施手順までお伝えします。
目次
コールリーズンとは？
コールリーズンと放棄呼削減
コールリーズンの分析方法
コールリーズンの分析ならDigestCallへ
1. コールリーズンとは？
コールリーズンとは、お客様がコンタクトセンターに電話をかける「動機」のことです。代表的なパターンとしては、以下のようなものがあります。
1. 製品またはサービスに関する問い合わせ
・「○○の商品についてもっと詳しく知りたい…」
2. サポートやトラブルシューティング
・「急いでサポートの人を派遣してほしい！」
・「代替品に交換してほしい」
3. 注文関連
・「新商品を注文したい」
・「やむを得ずキャンセルしたい」
4. フィードバックや苦情
・「新商品へのアイデアを伝えたい」
・「店舗対応が気に入らなかった」
5. 請求や決済関連
・「支払い方法を変更したい」
・「請求書の発行をお願いしたい」
こうしたコールリーズンを正しく把握・分類することは、コンタクトセンター運営の要です。なぜなら、コールリーズンを見極めることで得られるメリットは想像以上に大きいからです。
1. 効率的なリソースの配分
コールリーズンを基にして、コンタクトの優先度を設定することができます。また、コールリーズンをオペレータのスキルと結びつけることで、コール予測と人員計画を連携させることができます。
2. 顧客満足度の向上
コールリーズンごとに顧客満足度を管理をすることで、リーズン単位で改善点が明確になります。さらに、他部署へのVOC（Voice of Customer）展開もスムーズになります。
3. 問題の早期発見と解決
コールリーズンの傾向や原因分析によって、特定の製品やプロセスの具体的な不備が浮き彫りになります。“少し変えれば一気にクレーム減少”なんてことも。
4. 運営効率化
自動応答に適した問い合わせを抽出すれば、“不要”または“簡単に解決できる”問い合わせを大幅に削減。結果、放棄呼を減らし満足度も上げられるのです。
コールリーズンを整理・分類・蓄積すると、コールセンターの業務効率化はもちろんのこと、企業活動の基礎データとしても活用することができます。
2. コールリーズンと放棄呼削減
どのコールセンターでも苦戦しがちな「放棄呼」。お客様が電話を切るその一瞬、実は「もう待てない！」という限界のサインです。多くの企業は、すべての着信を同じサービスレベルで対応しようとしてしまいがち。もちろん理想はそうかもしれませんが、限られた人員リソースでは難しいのが現実。
そこでカギになるのが、コールリーズンごとの“平均放棄時間”です。緊急度・重要度が高い内容（例：カード紛失）ほど、お客様が「すぐにつないでほしい！」と思うのは当然ですよね。一方、資料請求や一般的な問い合わせは多少待っても許容されやすい。
このように、コールリーズン単位で必要な対応スピードを変えれば、放棄呼を削減できるのです。
▼コンタクトの緊急度・重要度と対応方針
さらに、緊急度・重要度が低い内容のなかには「不要不急の問い合わせ」も含まれています。こうしたものはチャットボットやFAQで自己解決を促すのが最も効率的。結果的に入電数を減らすことができ、オペレーターは重要なコールに集中。そこでサービスレベルが上がり、また放棄呼が減るという好循環が生まれます。
3. コールリーズンの分析方法
コールリーズンの収集
まずは、コールリーズンを正しく収集すること。CMS（Call Management System）やCRM（Customer Relationship Management）のシステムを利用するのが一般的です。
CMS（Call Management System）
コールセンターの通話を記録、ルーティング、追跡し、オペレーターのパフォーマンスを測定し、顧客データを管理するためのシステムです。CMSの機能のひとつにCWC（Call Work Code）という機能があり、入電数が多いコールリーズンをCWC機能にあらかじめ登録しておくことができます。
オペレーターが通話後に“CWCコード”を入力すると、どのコールリーズンに該当したか自動で記録してくれます。ただし、コードが古いままだと新しい問い合わせ内容が抜け落ちる可能性があるので、定期的な見直しはマスト。
CRM（Customer Relationship Management）
顧客管理システムを用いることもできます。電話がかかってきたら、顧客ごとにコールリーズンを記録し、あとで集計できるようにしておくことができます。ただし、管理されていない顧客層からの問い合わせが抜け漏れにならないように注意しましょう。
コールリーズンの種類は20~30個が目安と言われています。コールリーズンが多すぎると対応の方向性を立てづらくなり、逆に少なすぎると意味のある示唆を出せなくなります。
コールリーズンの分析
問い合わせがコールリーズンに分類されたら、次はコールリーズンを集計して件数順に並べてみましょう。その際に役立つのが「パレート図」。頻度や数を並べた棒グラフとそれぞれの割合をどんどん足し合わせた折れ線グラフを組み合わせた図で表します。
よく見ると、上位20〜30%のコールリーズンが全体の7〜8割を占めているなんてことが珍しくありません。これにより「どのコールリーズンから先に手を打つべきか」が明確になります。
上図はコールリーズンをパレート図で可視化した例です。上位10個のコールリーズンで、全体の80%を占めている様子がわかりますね。上位10個のコールリーズンを優先的に対応することで効率的にコールセンター運営効率化を実現できます。
優先コールリーズンに対する打ち手
優先して対応すべきコールリーズンがはっきりしたら、放棄呼削減のために各コールリーズンの対応方法を検討しましょう。
件数上位のコールリーズンの中には、対応難易度の高いものも低いものも含まれているはずです。対応難易度の高いものはオペレーターで対応し、低いものはFAQなどでユーザーによる自己解決を促すのがよいでしょう。
その第一歩として、まずコールリーズンを「自己解決可能なもの」と「自己解決不可能なもの」に分類することをおすすめします。(下図)
自己解決可能とは、問い合わせ時にWeb上でFAQやサイトで確認することにより、ユーザー自身で解決することです。
自己解決可能 or 不可能
自己解決可能な問い合わせ：FAQのQA追加やリライトにより、問い合わせ前に解決できる仕組みを整備。
自己解決不可能な問い合わせ：トークスクリプトの改善や、人員計画の最適化によって平均対応時間の短縮や顧客満足度向上を狙う。
このようにコールリーズンを起点として、対応の優先度をつけ、自己解決可能か仕分けていくことで、入電数削減・放棄呼削減・顧客満足度向上を実現することが可能なのです。
4. コールリーズンの分析ならDigestCallへ
「コールリーズンを分析したいけど、なかなか着手できない…」
こういった方も多いのではないでしょうか。例えば
コールリーズンの整理ができておらず、音声データのみが蓄積されている。
CMS/CRMでコールリーズンの記録はしているものの、有効な施策につなげられない。
コールリーズンを整理する業務工数が大きすぎるため、手をつけられていない。
新商品や新キャンペーンのたびにコールリーズンが変化するため、対応が後手に回ってしまう。
『DigestCall』は企業に寄せられる電話音声データをAIが自動で分析し、問い合わせの傾向やコールリーズンを可視化するサービスです。
電話音声データをAIが自動でテキスト化＆コールリーズン分析
ChatGPT搭載エンジンが、要点をまとめて可視化
ダッシュボードで“今どんな問い合わせが急増しているか”を直感的に把握できる
また、コールセンター効率化PJを数多く手がけたコンサルタントが、集計データをベースに具体的な改善策や施策の提案まで行います。
今こそ“放棄呼削減”を実現し、顧客満足度を飛躍的に伸ばすチャンス
放棄呼を削減し競合他社よりも圧倒的に繋がりやすいコールセンターを実現できれば、それは単なる顧客満足度アップだけでは終わりません。ブランドへの信頼、リピート購入、口コミ拡散など、多くのプラス効果が連鎖的に広がります。
もし、「コールリーズン分析を強化したい」「放棄呼削減策を急ぎたい」と思っているなら、生成AIによる技術革新が始まった今が大きなチャンスです。
「DigestCall」資料請求・お問い合わせはこちら
音声データを活かしたコールリーズン分析で、放棄呼をぐんと削減したい
手間やコストを最低限に抑えながら、顧客満足度を大幅にアップしたい
「具体的にどう活用すればいいのか、何から手をつけるべきかわからない…」
こんな悩みをお持ちの方は、ぜひ下記よりお問い合わせください。アイビーデータには、さまざまな業種・規模のコールセンター最適化をサポートしてきたノウハウがあります。今ある問題点を一緒に洗い出し、最短ルートで解決策を提案いたします。
コールセンター関連の相談はこちらの問い合わせフォームからいつでも承っています。
最後までお読みいただき、ありがとうございます。
あなたのコールセンター変革の第一歩として、ぜひお気軽にご相談ください。
Comments