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2023/06/20
音声から"感情を分析"するとコンタクトセンターのマネジメントが劇的に変わる!
コンタクトセンターが抱える様々な課題を解決するためにAIが活用されている中、近年注目を集めているのが「AIによる音声感情分析」です。音声感情分析を導入するとコンタクトセンターはどう変わるのか? 今回は、音声感情分析のテクノロジーによって可能になることや、応対品質管理とオペレーターのマネジメントにおける活用例を解説します。
コンタクトセンターで利用される音声感情分析とは?
論理的な思考を得意とするAIに人間の気持ちを察することはできないと思われがちですが、近年はAIによる感情分析技術の開発が進められ、すでに実用化されています。
AIによる感情分析の対象は、主に「テキスト」「表情」「音声」の3要素です。このうち音声感情分析は、人間の発する声の大きさ、強弱、抑揚、震え、かぶりなど、それぞれの特徴ごとに結び付く喜怒哀楽の感情をAIが独自のアルゴリズムで判断するものです。近年はディープラーニング(深層学習)を用いることでAIによる感情の分析精度が大幅に向上しています。
では、話し相手となるお客さまの表情が見えないコンタクトセンターで音声感情分析を導入し、お客さまとオペレーターとの通話内容を分析すると、どのようなことが可能になるでしょう? たとえば、お客さまが怒りや不満を丁寧な言葉遣いで押し殺した場合でも、言葉の裏にある見えない感情を可視化できます。また、お客さまに好印象を与えたり、不快にさせてしまう応対のポイントも明白となり、オペレーターがお客さまの感情を上手に読み取れなくても心理状況に適したアプローチが可能となります。
コンタクトセンターで音声感情分析を活用するメリット
お客さまとオペレーターとの通話内容を感情分析するテクノロジーの活用メリットとして、「応対品質の管理」と「オペレーターの教育・マネジメント」の2つに大きく分けられます。
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応対品質の管理
オペレーターの応対品質評価において、通常は「尋ねるべき項目を質問したかどうか」などの行動項目から測りますが、お客さまの感情を分析することで「喜んでいただける応対ができたか」といった感情的な満足度からも管理できます。また、通話中の音声データをAIが同時進行で分析し、お客さまのネガティブな感情が検出されたらSVの管理画面にアラートを表示することもできます。トラブルに発展しそうな応対をいち早く検知することで、SVへのスムーズなエスカレーションなどオペレーターのケアや支援を適切なタイミングで行いやすくなります。
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オペレーターの教育・マネジメント
音声感情分析は、SVにとって重要な役割であるオペレーターのストレスマネジメントにも有効です。応対中のオペレーターの発話を分析してネガティブな感情を検出し、見えないストレスを可視化することが可能となります。ため込んでいる不満や悩みを早期の段階でケアできれば、オペレーターの離職防止にも役立つでしょう。
さらに、分析データを参考にしたトークスクリプトの見直しも可能となります。たとえば、オペレーターの研修・教育において、「このトークはお客さまに怒りの感情が生まれやすいから改善すべき」というように、感情分析による客観的な根拠に基づくことで、実践的かつ説得力のある指導を実現できます。また、お客さまの感情をポジティブにする応対を実践しているオペレーターを見つけて会話を解析し、他のオペレーターに手本としてフィードバックすることで、人材育成に関する業務の効率化にもつながります。
お問合わせの通話内容からお客さまとオペレーターの感情を分析することで、お客さまの心情に寄り添った応対による顧客満足度の向上、さらにオペレーターの心理状態に応じたメンタルヘルスケアが可能となります。コンタクトセンターの生産性向上とオペレーターにとって働きやすい環境を実現する手段として、音声感情分析を活用してはいかがでしょうか。
まとめ
- 音声感情分析は、声の特徴ごとに結び付く喜怒哀楽の感情をAIが独自のアルゴリズムで判断する技術。言葉の裏にある見えない感情を可視化することで、お客さまの心理状況に適したアプローチで応対を行いやすくなる。
- お問合わせの通話内容をリアルタイムで感情分析すれば、お客さまの発話からネガティブな感情が検出された応対をSVがすかさずサポートすることが可能。応対品質の適切な管理につながり、顧客満足度の向上が期待できる。
- オペレーターの応対音声から感情を分析し、ネガティブな感情が検出された場合にいち早くケアすることで、離職防止にも効果を発揮。お客さまにポジティブな感情を与える応対の具体例などオペレーター教育にも活用できる。
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