エクセルでコールセンターのデータ分析! 顧客対応の品質向上に必須な方法

 2022.02.28  BizApp チャンネル編集部

コールセンター運営では、エクセルを用いて様々な分析を行っています。しかし、エクセルでの分析に限界を感じている企業も少なくありません。この記事では、エクセルにどのような問題があるのか、エクセルに代わり昨今注目されているBIツールの特徴・メリットについて解説していきます。

エクセルでコールセンターのデータ分析! 顧客対応の品質向上に必須な方法

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コールセンターでよく行われているエクセルを使った分析項目

コールセンターでは、エクセルを使って様々な分析が行われています。たとえば「顧客満足度調査」や「顧客との通話時間」がそれにあたります。以下では、代表的な分析項目をピックアップして紹介します。

顧客満足度調査

顧客満足度(CS:Customer Satisfaction)とは、お客様がコールセンターの対応に満足したか(不満があったか)を示す指標です。録音データを聞いてお客様が満足しているか分析したり、アンケート調査の結果をデータ化したりして把握します。

顧客満足度は、Customer Success(お客様の成功体験)やCustomer Support(お客様サポート)とよく混同されがちです。Customer Successとはお客様のニーズを満たすための方法論で、Customer Supportは問い合わせを解決するための行動のことを指すため、顧客満足度とは異なります。

顧客との通話時間

顧客との通話時間とは、1コールあたりに顧客と電話で話をしたり、手続きを実行したりするのにかかった時間のことです。コールセンターの生産性を高めるためには、通話時間の短縮が求められます。

通話時間を短くするためには、平均通話時間が長いオペレーターを割り出し、何が原因か分析することが必要です。ただし通話時間の短縮を目指すあまり、顧客満足度が犠牲になるのもよくありません。お客様の満足度を最優先にした上で、短縮化を目指す必要があります。

オペレーターの応答率

オペレーターの応答率とは、コールセンターへの着信数に対して、オペレーターが対応を行った割合です。以下の計算式によって求められます。

応答率(%)=対応件数÷着信件数×100

たとえば1時間に100件の着信件数があり90件対応できたのであれば、応答率は以下のように算出されます。

90(対応件数)÷100(着信件数)×100=90%

応答率が高いほど、お客様の問い合わせに対応できており、顧客満足度が上がりやすくなります。一方、応答率が低い場合は、電話が繋がりにくかったり、お客様が途中で諦めたりしてしまっている状態です。応答率が低いと、お客様の不満が大きくなる (顧客満足度が下がる)と考えられるため、何かしらの改善策が必要となります。

エクセルも万能ではない! その課題とは

エクセルを導入している企業は多いでしょう。使い慣れたエクセルをコールセンターのデータ分析に使えば、追加のコストが発生しません。操作説明などの教育も不要で、手軽に利用可能です。

しかし、エクセルでのデータ分析には課題が少なくありません。ここからは、エクセルでデータ分析を行う際に生じる主な課題を紹介します。

大容量のデータ分析では処理が重くなる

エクセルは大量のデータの分析に向いていません。データ量が多かったり、関数・マクロなどを多く使ったりするとエクセルの動作は重くなってしまいます。

コールセンターの分析では、会話内容やチャット内容など大量のデータを扱うこともあり、ファイルを開いたり編集したりするのにいちいち時間がかかるようになってしまいます。動作が不安定になり、エラーが発生するケースも少なくありません。パソコンの動作が重く、ストレスを感じるという作業者の声はよく聞かれます。

1つのファイルで扱うデータ量を減らすために、年度ごとなどでファイルを分割することも可能です。ただし、そうするとファイル数が増えて、目的のデータを探しにくくなってしまいます。複数ファイルを横断して行う必要があるような、比較や分析もしにくいです。

異なる形式のデータを一度に取り込めない

データ分析を行う場合、異なるデータ形式のファイルを複数取り込む必要が生じることもあります。実際コールセンターでは、テキストデータや音声データ、着信・応答数など、様々なデータを一度に扱わないといけないケースも多いです。

しかし残念ながらエクセルでは、異なる形式のデータを一度に取り込むことはできません。1つ1つ取り込んで作業を継続しなくてはならないため、時間がかかってしまいます。

リアルタイムな同時編集が不可能

エクセルは複数人での同時編集に適したツールとは言えません。共有ブック機能を使ったり、OneDriveをはじめとしたクラウドストレージを使ったりすれば同時編集は可能です。しかしラグが発生したり、データが壊れてしまったりする例も少なくありません。

こういった欠点があるため、エクセルの同時編集には不安が残ります。それでもオペレーターにリアルタイムでデータ入力をさせたい場合、個別のファイルを用意しなくてはなりません。その結果、ファイルが増えて管理が煩雑になってしまいます。

データの履歴を保存できない

エクセルにはデータ履歴を保存する機能がありません。データ履歴が保存できなければ、たとえばオペレーターごとの平均通話時間や応答数などを過去データと比較するのは困難です。

データ履歴を別のエクセルファイルで管理するということも可能です。ただ、その場合も作業が煩雑になり、効率よく分析をすすめることができません。

BIツールを活用して効率的にデータ分析

企業のデータ分析において、エクセルに代わり昨今注目されているのがBIツールです。ここではBIツールとは何か、メリットを紹介します。

そもそもBIツールとは?

BI(Business Intelligence)ツールとは、社内に保存された膨大なデータを集約して速やかに分析し、迅速な経営判断を実現するためのツールです。企業が分析などに利用すべきデータの種類や量が膨大になっている昨今では、BIツールへの注目が高まっています。

BIツールを活用するメリット

BIツールは膨大なデータの分析を前提に設計されたツールです。そのためエクセルでは処理が重くなるようなデータ量の分析でも、BIツールなら迅速に実行できます。さらにBIツールであれば、基幹システムや各種情報システムなど、社内に散在する様々なデータを集約可能です。その結果、エクセルに比べてデータ分析の効率が向上し、リアルタイムでのデータ可視化も実現できます。

またBIツールのなかには、直感的な操作が可能で誰でも扱えるタイプもあります。そういったツールであれば専門家でなくても、高度なデータ分析が可能となります。

データ分析なら「Power BI」

「Power BI」は、Microsoft社が開発・提供しているBIツールです。Power BIであれば、オンプレミスとクラウドの垣根なく、様々なデータを集約し一元的に管理できます。これによって、データを探したり集計したりする手間を大幅に削減可能です。

また、最新のMicrosoft AIにより、専門的な知識や技術をもたない担当者でもAIによる高度なビッグデータ分析を実現できます。これによって、誰でも社内に眠る膨大な量のデータを有効活用できるようになるのです。他のBIツールであればプログラミングが必要な多くの作業が、Power BIであればノンプログラミングで実行可能です。

さらにPower BIは、Azure ADやMicrosoft Cloud App Securityポータルとの連携によって高いセキュリティ性を確保しています。Power BIであれば、甚大な被害を及ぼすセキュリティリスクも予防できるでしょう。

まとめ

コールセンターでは、顧客満足度や通話時間など様々な分析が必要です。しかし膨大なデータの扱いに適していないエクセルを使った分析に、限界を感じている企業も多いことでしょう。

その点、膨大なデータ処理に特化したBIツールであれば、データ量が増えても効率的で迅速なデータ分析を実現できます。結果的に、ビッグデータの分析をリアルタイムで経営に生かすこともできるようになるでしょう。

なかでもPower BIであれば、オンプレミス・クラウドを問わずあらゆるデータと連携できます。他のBIツールならプログラミングが必要となる高度な分析でも、Power BIであればノンプログラミングで実現可能です。

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