コールリーズンとは？分析するメリットと品質改善のポイントを解説

コールリーズンを分析することで、企業は顧客のニーズや課題を可視化し、サービスや業務の質を継続的に改善できます。主な分析目的として、以下の2点が挙げられます。

顧客の声（VOC）を正確に把握するため

コールリーズンの分析は、VOC（Voice of Customer：顧客の声）を正確に捉えるために役立ちます。ユーザーからの問合わせ内容をただ記録するだけでなく、その背後にある顧客の感情や課題を読み解くことで、表面的な要望だけでなく、潜在的なニーズまで見えてきます。

例えば、「商品が使いづらい」といった問合わせの背後には、「取扱説明書の内容がわかりにくい」「UI（ユーザーインターフェース）が直感的でない」など、別の課題が潜んでいるかもしれません。

このように、コールリーズンはVOCを深く掘り下げる手掛かりとなり、真の改善策を導く材料となります。

問合わせ内容をカテゴライズし効率化するため

コールリーズンを整理・分類することで、対応プロセスの標準化や対応スピードの向上が可能になります。カテゴリー別に頻出パターンを把握すれば、チャットボットやFAQへの誘導、自動応答の精度向上にもつながり、人的対応が必要なケースに集中してリソースを割くことが可能です。

例えば、「アカウントの初期設定に関する問合わせ」が多い場合は、該当の手順を動画付きのFAQにまとめることで、自己解決率を高め、オペレーターの負担軽減にも貢献します。チャネルごとの役割を整理することで、全体的なCX向上にも寄与します。

コールリーズンを分析することで、単なる問合わせ対応にとどまらず、業務の効率化やサービス品質の向上、ユーザー満足度の改善など、さまざまなメリットを得られます。以下に主な利点を紹介します。

＜コールリーズン分析の具体的なメリット＞
・優先的に対策すべき課題の特定ができる
・セルフサービス化できる領域の抽出につながる
・業務効率化・オペレーター教育を最適化できる
・ユーザー満足度・一次解決率が向上する

優先的に対策すべき課題の特定ができる

コールリーズンを分析すれば、問合わせ件数が多い項目や、ユーザー満足度に大きく影響する課題が明らかになります。これにより、優先順位をつけて改善施策を立案できるため、リソース配分の最適化や迅速な課題対応が可能です。

例えば、同一製品に関する似たような問合わせが急増している場合、ページ設計の見直しやサポートページの改善を早急に行うことで、対応件数の削減とユーザー満足度の向上が同時に実現できます。

セルフサービス化できる領域の抽出につながる

同じ内容の問合わせが繰り返される項目がわかれば、セルフサービス化の対象として抽出できます。FAQの充実やチャットボットの導入により、ユーザー自身が疑問を迅速に解決できる仕組みを整えることで、オペレーターの負荷を大きく軽減できるでしょう。

結果として、対応コストの削減だけでなく、対応の迅速化やユーザーの利便性向上にもつながります。

業務効率化・オペレーター教育を最適化できる

問合わせ内容ごとに応対パターンを整理することで、業務マニュアルや教育カリキュラムの見直しが可能になります。その結果、応対の標準化が進み、オペレーターによる対応品質のばらつきを減らしながら、応答速度の向上も図れます。

新人研修やロールプレイングにも分析結果を活用すれば、現場に即した教育を行うことができ、実践的なスキル習得が促進されるでしょう。

ユーザー満足度・一次解決率が向上する

コールリーズン分析によって、ユーザーが「なぜ問合わせてきたのか」という背景を事前に把握できるため、オペレーターは的確かつ迅速な対応が可能です。例えば、分析によって特定の問合わせが多いとわかれば、その関連情報をあらかじめ整理・共有でき、一次対応で問題を解決しやすくなります。

また、コールリーズンの傾向を分析すると、特定の時間帯に集中する問合わせ内容に応じて人員配置を最適化したり、チャットボットやFAQページで事前対応できる項目を整備したりするといった施策も講じられます。こうした取り組みにより、ユーザーは待たされることなく必要な情報を得られるため、サービス体験全体の質が向上し、顧客満足度を改善できるようになるでしょう。

コールリーズンを効果的に分析するには、収集・分類・可視化・評価の一連のプロセスを段階的に行うことが重要です。ここでは、実務における代表的な流れを紹介します。

データを収集し、分類する

はじめに、ユーザーからの問合わせデータを正確に収集・分類します。CRM（Customer Relationship Management：顧客管理システム）や電話とコンピュータを統合したシステムであるCTI（Computer Telephony Integration）に蓄積された通話ログや対応メモなどのデータを活用し、コール内容に応じたカテゴリーへと体系的に整理することが重要です。

分類の精度とスピードを高めるためには、AIを活用した自動タグ付けやキーワード分類機能の導入が有効です。これにより、オペレーターごとの判断や入力のばらつきといった人的な偏りを抑え、常に一定の基準でデータを蓄積・分析できるようになります。

コールリーズンを可視化する

次に、収集したコールリーズンデータをパレート図などで可視化し、重要課題の優先順位を明確にします。パレート図とは、「全体の8割の結果は、上位2割の要因に起因する」というパレートの法則にもとづいた棒グラフの一種で、主要な問合わせ理由を特定するのに適しています。

■パレート図の例
また、時系列で件数の推移をグラフ化すれば、季節性やキャンペーンなどの外的要因による変動も分析可能です。こうしたコールリーズンの可視化は、データを直感的に把握し、施策への反映をスムーズに行うためのカギとなります。

コールリーズン分析では、一時的なデータの偏りやトレンドに惑わされないよう、継続的かつ定点的な観測が求められます。また、カテゴリーの設定が曖昧だと分析結果の信頼性が下がってしまうため、分類基準は明確にし、入力ルールを統一することが重要です。

一般的に、コールリーズンはオペレーターが後処理で手動入力するケースが多く、担当者によって記入方法や情報の濃度にばらつきが発生しがちです。特に、曖昧なコールリーズンが「その他」の項目に過剰に分類されてしまうという問題もよく聞きます。そのような場合には、テクマトリックスが提供する生成AI機能群「FastGenie」やコンタクトセンター向けCRMシステム「FastHelp」などを活用し、対話内容からAIが自動でコールリーズンを分類・登録することで、正確かつ効率的なコールリーズン分析を可能にします。

コールリーズンを分析して得られたデータは、単なる数値情報ではなく、サービスや業務を改善するための実践的な材料になります。ここでは、分析結果を具体的にどのように活かすべきか、6つのポイントに分けて解説します。

＜コールリーズン分析を活かした品質改善のポイント＞
・IVR・チャットボット・FAQの最適化
・トークスクリプトやトークフローの見直し
・ロールプレイングやオペレーター教育への反映
・スキルセットやオペレーター配置の最適化
・セルフサービスへの移行推進
・異常値の検出と迅速な対処

チャットボット・FAQの最適化

コールリーズンの分析により、ユーザーがよく問合わせる内容や頻出の課題が見えてきます。このデータをもとに、チャットボットの回答精度を向上させたり、FAQを再構築したりすることで、対応のスピードや質を一定水準に保てます。

オペレーターによる対応のばらつきを防ぎ、ユーザーごとの満足度の差を抑えられるため、全体のCXの底上げが可能になります。

トークスクリプトやトークフローの見直し

コールリーズンにもとづいて、問合わせ内容ごとの応対パターンを見直すことで、トークスクリプトや対応フローの最適化が可能になります。特に、よくある質問への対応では、標準化された流れを設けることで、誰が対応しても一定の品質を保つことができるでしょう。結果として、対応時間の短縮とユーザー満足度の両立が実現します。

ロールプレイングやオペレーター教育への反映

実際のコールリーズンにもとづいたロールプレイングを取り入れると、オペレーターは現場に即した対応スキルを効果的に身につけられます。また、問合わせの傾向に応じた教育プログラムを構築すれば、無駄のない効率的なオペレーター教育ができるでしょう。

ユーザー対応の現場に直結した教育は、即戦力となる人材育成にも貢献します。

スキルセットやオペレーター配置の最適化

コールリーズン分析で、スキルセットやオペレーター配置の最適化が可能です。問合わせの内容や傾向を把握できるため、専門的な知識や対応力が必要な問合わせには経験豊富なオペレーターを配置し、定型的な対応には新人やサポートツールを活用するといった人材配置ができるようになります。

その結果、ユーザーの課題をよりスムーズに解決でき、一次解決率の向上や応対時間の短縮にもつながるでしょう。また、過不足のない人員配置が実現できるため、対応品質と業務効率の両立が図られ、コンタクトセンター全体の運営最適化にも寄与します。

セルフサービスへの移行推進

繰り返される同様の問合わせや、手順が明確な内容については、チャットボットやFAQを強化すると、セルフサービスへの移行を推進できます。

これはユーザーの利便性を高めると同時に、有人チャットのリソースを効率化する施策として非常に有効です。限られた人員でより多くの対応ができるようになり、コンタクトセンター全体の生産性が向上します。

異常値の検出と迅速な対処

特定のコールリーズンが急増する場合、製品不具合や外部要因によるトラブルの兆候である可能性があります。

定期的なモニタリングを通じて異常値を検知し、即時に対策を講じる体制を整えれば、ユーザーからの不満が拡大する前に先手を打つことが可能です。トラブルの早期発見・対応は、ブランドイメージの維持にも直結する重要な取組みです。

ここでは、コンタクトセンター向けCRMシステム「FastHelp」を導入してコールリーズン分析に役立てている企業様の事例をご紹介します。

トヨタコネクティッド株式会社様では、年間90万コールのエンドユーザーからの問合わせがありますが、全国5拠点、300名のオペレーターや管理者が「FastHelp」を活用し、安定的な対応を実現しています。また、問合わせから得られる膨大なVOCを蓄積し、それをコールリーズン単位で分類・分析。グループ関連部署へのフィードバックも円滑に行えています。

特に「FastHelp」はカテゴリーごとに応対履歴を整理できるため、コールリーズンの傾向を精緻に把握しやすいのが特長。ユーザーから得られた貴重な情報を単なる対応記録で終わらせず、商品やサービスの改善に役立つ「使えるデータ」へと昇華させています。今後は、エンドユーザーの感情の機微やニュアンスなど、従来は見落とされがちだった情報もAIを活用することでデータとして蓄積し、ユーザー体験のさらなる向上につなげていく予定です。

トヨタコネクティッド株式会社様の取り組みについて、詳しくはこちらをご確認ください。
トヨタコネクティッド株式会社様|導入事例：事例一覧｜FastHelp

コールリーズンを正確に収集・活用するには、対応履歴を一元管理できるCRMシステムの活用が欠かせません。テクマトリックスが提供するCRMシステム「FastHelp」は、ユーザーの問合わせ傾向を把握し、対応チャネルを柔軟に設計するための機能が充実しています。

例えば、コールリーズンの多くが定型的な質問に集中している場合、FAQやチャットボットなどで効率的に対応できます。一方で、複雑で個別性の高い問合わせには、有人チャットや電話で丁寧に対応するといったチャネルの最適化も可能です。

さらに、「FastHelp」は生成AI機能群「FastGenie」と連携でき、コールリーズンの自動分類やVOCの自動抽出など、分析作業の精度とスピードが飛躍的に向上します。さらに、有人チャットシステム「FastText」と連携すれば、より高い生産性と顧客対応の品質を実現できるでしょう。

コールリーズンを軸にした業務最適化とユーザー満足度の向上を支える強力な基盤をお探しなら、ぜひ「FastHelp」の導入をご検討ください。

コンタクトセンターの管理と業務効率化を実現するコンタクトセンター向けCRMシステムは「FastHelp」
FAQ作成の業務効率化を支援するFAQナレッジシステムは「FastAnswer」
WebサイトやLINE上で顧客対応を自動化するチャットボットは「FastBot」
自社希望に合わせたセルフカスタマイズができるAIボイスボットは「FastVoice」
自己解決チャネルへ適切に誘導するビジュアルIVRは「FastNavigation」
チャットボットとの連携もスムーズな有人チャットは「FastText」
リアルタイム対話要約、回答支援、FAQ作成支援、VOC抽出ができる生成AI機能群は「FastGenie」