コールセンターの業務の特徴は、現状がいいのか悪いのか、「数字（指標）」で確認することができることです。
指標を確認し、目標値と比較して状況が悪い場合、改善活動を行わなければ、まず状況が良くなることはありません。その際に行うのが、データ分析に基づく改善活動です。
「データ分析に基づく改善活動」はどのように行うとよいのか、またそのポイントをご紹介したいと思います。
進め方とそのポイント
①問題を定義する
事実かつ客観的に定義すること。例えば「AHTが2か月連続で目標未達」等。
経験から「●●があったのでAHTが2か月連続で未達」と原因を推察することができたとしても、その原因が本当かどうかはわかりません。
②データ分析を行い原因と特定する
ここで初めて「●●があった」という推察を確認するためにデータ分析を行って確かめます。
①に「推察」を入れてはいけないのは、②で見るべきデータを間違えてしまう恐れがあるためです。①で例えば新人だと決めつけてしまうと、新人だけのデータを見てしまうということになりかねません。
③原因に対するプロセス改善策を考えて実行する
新人がデビューしたなど、この問い合わせのAHTが長い等原因が特定できれば、プロセス改善策を考えます。
ポイントは個人ではなくプロセスの改善に着目することです。「プロセス」と書きましたが、これは「ビジネスプロセス」を指します。ビジネスプロセスとは、明確に定められたビジネス目標の達成に直結する、体系的に整理された一連の活動のことです。
インバウンドコールであれば、受電対応でCSや一次解決、AHT率等の目標を達成させるための、採用～研修、手順の作成、モニタリングやコーチング等様々な活動が含まれます。再発させないために、プロセスを見直しましょう。
④結果を確認する
改善策を実行したら、数字は上向いたのか＝効果があったかを必ず確認しましょう。向上しない場合は、③に戻ってやり直します。
ではこの4つの中で何が一番大切か、様々な見解があるかと思いますが、私は「①問題を定義する」だと考えています。
理由は、活動の原点だからです。複数人で改善活動に取り組んだり、アドバイスを仰いだりするときに、「何が問題なのか」の認識がぶれてしまうと進みません。
また、データを見ていると、本題と逸れた部分の値が気になったり、グラフをきれいに作ることに意識が行ってしまったりすることもあります。出来上がった時に「問題と合っているか」と立ち返ることができます。
次回もデータ分析に関するTIPSをご紹介したいと思います。
なお、データ分析の考え方、手法については、「COPC リーンシックスシグマイエローベルトオンラインコース」で学習することができます。マネジメントのスキルアップ、キャリアアップにも役立つ内容です。
