プロジェクト感想記　【2022年入社　髙尾　遼太】

私の所属していたチームではお客様から預かった応対（オペレーターとお客様のやり取り）やチャット記録を評価、分析、報告し、応対品質の改善を支援する業務を行っていました。ほとんどの場合応対評価は専任の評価者の皆さまが行ってくださいますが、最終的に報告する際には実際にその音声やチャットを確認したり、場合によっては私たちも評価を行うこともあります。

私はお客様に報告するにあたって主に「データの分析」と「資料作成」の二つの業務を行っていました。
一見「AIでできるのでは？」と思われるかもしれませんが、意外とそうもいきません。
私たちが評価し支援しているお客様は一つではなく、それぞれのお客様に合わせた基準や評価項目で評価を行っています。そしてもちろんお客様は漫然と品質改善に取り組んでいるわけではなく、目的を持って私たちに依頼をくださっています。
そのためお客様それぞれの目指す場所や特色、顧客層を考えながら分析を行い、事例と合わせて報告する必要があります。

これらの業務を通して学んだことと言えばデータの分析や資料作成のテクニックはもちろんなのですが、やはり一番はお客様への理解でしょう。
評価から分析、報告会までのスパンはお客様ごとに違っていて、お客様によっては月次で報告会を行っています。つまりそのお客様とは少なくとも月に1回は意見交換を行い、今後について話し合うことになるのです。
報告は主にオンラインで行うため、表情や手元が見えないなど得られる情報は対面よりも限られることになりますが、そんな中でも評価基準についての質問や今後の改善アクションなどお客様からの意見はとても鋭く、毎回活発な報告会になります。その活発さはどのお客様との報告会でも共通しており、それぞれのお客様が重視しているポイントやこだわり、目標など品質改善に対して抱く熱量をひしひしと感じることができます。

分析したデータに説得力を持たせること、そしてそれを資料に落とし込むことの二つが大変であり同時に楽しくもありました。
データの説得力については、元々私は分析関連に苦手意識などはありませんでしたが、分析した結果に間違いないのかという私自身を納得させることも含めた大変さがありました。チームで報告資料を作成するにあたって、お客様に報告する内容は私が分析したデータをベースにしたものになります。この「間違った分析をしてはいけない」というプレッシャーは中々に大きかったです。