AIによる統計解析でコールセンターの最適化&売上アップ <12/14開催決定>初セミナーならではの充実内容は必見!

ECのミカタ編集部 [PR]

左:株式会社シーズファクトリー 代表取締役社長 田邉隆介氏
右:株式会社シーズファクトリー 取締役 藤井博晃氏

リピート顧客の育成やアップセル施策が求められる昨今、改めて、アウトバウンド型のコールセンターの重要性が高まっている。しかし効率的な運用に頭を悩ませる企業が多いのではないだろうか。そこで今回は、AI(*)を活用した「コールセンター向けデータ解析サービス」を提供する株式会社シーズファクトリー(以下、シーズファクトリー)代表取締役社長 田邉隆介氏と取締役 藤井博晃氏に、統計解析的アプローチによってコールセンター業務を最適化する有用性を伺った。
(*)統計的なアプローチで確率を算出し、人間の意思決定を支援・代行する装置をAIと定義

通販の時代変遷と現場の声から生まれた解析サービス 

 「単品通販が隆盛した時代は倍々ゲームのように物が売れていました。しかし現在では、競合の増加やネットの登場によって消費行動が細分化。マス的な販売方法は逓減し、当時のようなCPO(cost per order)での新規獲得は難しい時代に。そこで企業は、ファンやリピーターをどれだけ増やせるかに考え方や施策をシフトしています」と田邉氏は業界の変遷を分析する。

 一方の藤井氏は、営業方法について言及する。「以前は、サンプルを購入した顧客に対して集中的に電話をかける、良くも悪くもパワープレイが一般的でした」。しかし通話手段が固定電話から携帯電話に移行すると、電話に出てもらうことすら難しくなった。「とはいえ現在でも、電話でのコンタクトは重要です。けれども過剰な営業はオペレーターを疲弊させ、ブランド自体のアンチを生みます。目先の売上のために、実は将来的な企業価値を損なう危険があることを認識すべきなのです」。

 そうした時代背景の中、2年半ほど前にシーズファクトリーの解析サービスは誕生した。そのきっかけは、あるコールセンター長の一言だったと田邉氏は振り返る。「『商品を求めている人に、適切なタイミングで、ピンポイントに電話ができたら』というセンター長の本音から弊社は始まりました。その実現は容易ではありませんでしたが、稼働させて改めて、コールセンターの情報を有効活用する有用性を実感しています」。

AIが導き出す効果的なコールプログラム“ゴールデンリスト”

株式会社シーズファクトリー 代表取締役社長 田邉隆介氏株式会社シーズファクトリー 代表取締役社長 田邉隆介氏

 「弊社の解析サービスは、いつ、誰に、どの順番で電話をすれば購入や成約に結びつきやすいかを、AIが統計解析によってリスト化するWebツールです」と藤井氏は解説する。統計解析とはいえ、利用はいたって簡単。専門知識がなくても扱えるという。「まず、顧客属性、購入履歴系のデータ、過去の通話情報などをご用意ください。次に、それらの情報をAIに学習させれば、準備完了です。あとは、電話をかけたいリストをアップロードすれば最適化されたリストが出力されるので、上位から電話をかけていくだけで高効率なアウトバウンドが可能になります」。

 ではより具体的に、最適化されたリストとはどのようなものなのか。同氏は、3つの特徴を挙げながらその理由を紐解いていく。「一つ目は、顧客が商品を買いやすい人物かどうかを予測する『購入見込度』の付与にあります。この指標を活用すれば、例えば数万件あるコールリストにおいても優先すべき顧客を絞り込めるため、効果的なアプローチが可能になります」。他方、電話を求めていない顧客へのコールを回避できるため、ブランド価値毀損の抑止にもつながる。

 「二つ目は、コンタクト率の予測です。いつ・どの時間帯にかけた電話がつながったかをAIに学習させていくと、類似情報をもつ顧客の接続率を予測することができるため、効率的な運用が可能になります」。同社は、上記2つの特徴を付帯するものを最適化されたリストとして位置付け、『ゴールデンリスト』と呼称している。

 「そして三つ目が、ゴールデンリストの結果を根拠付けるレポートの提示です」。これは例えば、ある顧客に対して“購入見込度80%”というアウトプットがされた場合、『60歳以上・女性・首都圏からの購入が多い商品だから』といった論拠が付随するということ。同氏はその理由を「ビジネスの現場で求められる、意思決定の説明責任を果たせるようにするため」と語る。その上で、結果につながる精度をもったサービス開発を目指したという。

統計解析サービスの価値「売上向上・コストダウン・離脱防止」

株式会社シーズファクトリー 取締役 藤井博晃氏株式会社シーズファクトリー 取締役 藤井博晃氏

 田邉氏は、導入メリットも大きく3つあると語る。「一つは、商品を求めている顧客に適切なタイミングでアプローチできるため、売上が向上します。別の視点で見れば、施策のCPOを下げることが可能です」。応用すれば、新しい施策のCPOを予測することも、新規獲得単価と比較して施策の是非を判断することもできる。

 「もう一つは、求めていない顧客への電話を減らせるため、トータルでコストダウンにつながります。また、膨大な時間がかかっていたクロス集計等の分析作業がなくなるため、作業負荷が軽減します。例えば毎日1時間×20日間の分析作業は、正味1時間ほどになります」。さらに、月ごとの最新データをAIに学習させれば、自動でPDCAが回り、精度が高まっていくという。

 「そして最後が、離脱の防止です。販売や成約に結びつかなかったケースをAIに学習させると、解約や離脱の兆候がある顧客を予測できるため、素早いアクションを起こすことが可能になります」。実際、導入企業からも離脱抑止に効果があったという評価が寄せられている。その他にも『注力すべき顧客が顕在化した』といった声が多くあり、ある事例においては接続率7.7%アップ、対リスト受注率140%という結果につながっている。

 「統計解析的アプローチは非常に有用ではありますが、そうした専門知識を持つ人材をコールセンターは抱えられず、システム開発には多大なコストと時間が必要になるのが実情です。そこで弊社の解析サービスを導入いただければ、100項目単位の分析作業一括かつ短時間で、しかも安価に実現することが可能になります」。

12月14日、初セミナー開催!統計解析のティップス紹介

 シーズファクトリーでは、同社の解析サービスについて理解を深められる初のセミナーを12月14日に開催予定だ。田邉氏は内容について「手作業でも効果が出るコールセンター分析の簡単な裏技や事例もご紹介します。その上で、AIによって自動化された分析作業有用性をご体験いただければと思います」と意気込む。

 「コールセンターは、オペレーターの方が命。しかし過度な効率化や非情なクレームによる心的疲労によって辞職者は後を絶たず、結果的に生産性が下がってしまう事態に……。弊社サービスの根本には『人は人の仕事を、機械は機械の仕事を』という思想があります。様々なストレスがかかるコールセンターの現場だからこそ、“作業”はAIに任せ、人にしかできない人材のケアなどに注力してほしいと考えています。通販やECに携わる全ての人ができるだけハッピーになれるエコシステムに貢献できるよう、これからも挑戦を続けていきます」と両氏は結びに声を揃えた。

 統計解析的アプローチは、企業も顧客も認識していない重要なバロメーターを顕在化させる力がある。コールセンターの生産性に悩みを抱える企業は、この機会にぜひセミナーへ参加してみてはいかがだろうか。


【セミナー詳細】 
日時:12月14日(木) 14時〜16時
場所:TKP新橋カンファレンスセンター

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