保険契約者のジェイソンは、記入を求められた保険金請求書について質問がありました。 オンラインのセルフサービスや、チャットボットを使用してみましたが、どちらからも必要な情報を得られませんでした。 不満を持ちつつも、仕方なく彼は電話をかけました。 オペレーターが特定の質問には回答してくれましたが、急いでいる様子で、電話が終了してもジェイソンの疑問は解消されませんでした。 彼はさらに2回電話をかけ直しましが、どのオペレーターが対応しても未解決の問題が残りました。 ジェイソンは自分ですべての仕事をしているように感じました。 マネージャーに相談したところ、サービスが不十分であることを謝罪され、少ないリソースで大量の電話に対応していることを説明されました。 ジェイソンは失望しました。
デジタル・チャネルと、セルフサービスのオプションにより、顧客はより多くの情報とサポートに便利にアクセスできます。 しかし、複雑な問題においては、人間のオペレーターによる対応が今なお必要な場合があります。 「The connected customer experience」レポートによれば、保険のサービスにおいては 72% のお客様が依然として電話による対応を希望しています。 つまり、問題を解決し、共感性を持ってお客様に接することができるオペレーターのスキルが重要となります。 このようなスキルを身につけ、お客様の期待に応えることは、優れたコンタクトセンターのチームであっても難しいことです。 しかも、常に正しく対応できるとは限りません。
これはチャネルを追加しても、解決できない問題です。 しかし、デジタル・ワークフォースエンゲージメント・ツールの活用が解決の糸口になります。
コンタクトセンター・ソリューションと、ワークフォースエンゲージメント管理（WEM）ツールを連携して利用すれば、オペレーターはより有用で共感性を生む体験を提供できます。
1. カスタマイズしたインタラクションを生み出すようにオペレーターをガイド
保険契約者は、自分の話を聞いてもらい理解してほしいと考えています。 保険金の請求といったような重大な局面では、効率的に共感性をもって対話を進めることができるオペレーターと話をしたいとも考えています。 複雑なワークフローは、オペレーターが電話をかけてきたお客様のニーズに集中する能力を阻害する可能性があります。 保険契約者の詳細や関連情報を別のシステムで検索するのに時間がかかると、オペレーターの気が散って会話の流れが乱れ、契約者もオペレーターも同様に不満を感じます。
すべてのデータとプロセスを単一の統合プラットフォームに連携させることにより、オペレーターの時間を節約し、問い合わせてきたお客様のニーズに集中できるようになります。 保険契約者と請求の詳細や会話履歴などの関連情報に素早くアクセスできるため、担当者は会話をパーソナライズするための重要な背景も把握できます。 さらに、複数のオペレーターが同じ保険契約者とやり取りする場合に、サービスの継続性を確保できます。
オペレーター支援ツールは、オペレーターが会話を誘導するのに役立ちます。 AI （人工知能）搭載のエンジンを使用したオペレーター支援は、次の最適なステップと、よくある質問に対する回答を表示します。 このガイダンスは、複数の高度な製品をサポートするオペレーターにとって特に役立ちます。
さらに高度な支援ツールでは、オペレーターが自身の考える提案が適切かどうかを判断するのに役立つ信頼度スコアも表示されます。 機械学習を使用すれば、オペレーターは今後の提案を事前に評価することができます。 このように、必要な時に得られるサポートにより、オペレーターは会話に集中し、保険契約者のニーズにより迅速に対応できます。
オペレーターが電話をかけてきたお客様に注意を向け続けるようサポートすることで、オペレーター支援はよりスムーズな対話を実現し、顧客満足（CSAT）を高めます。 効率性を高めることで、コール量が多い場合やコンタクトセンターのスタッフ配置が少ない場合に、コンタクトセンターではカスタマーエクスペリエンスの品質を維持することができます。
2. インタラクション分析を使用したオペレーターのスキル構築
自動化やセルフサービスが、簡単な問い合わせや商品の見積もりなどのタスクを処理するようになったため、コンタクトセンターのオペレーターたちは、複雑で多様なやり取りに対応するために多くの時間を費やしています。オペレーターは、高度な製品のサポートやサービスを提供し、新しいクレーム処理に対応するために、専門的なスキルを必要とします。 つまり、スキル開発と、品質保証は不可欠となるのです。 通話の一貫した品質を確保することは難しい課題です。 ランダムサンプリングには時間がかかり、干し草の山から針を探すようなものです。
音声分析とテキスト分析は、プロセスを自動化して、すべてのインタラクションを確実に評価することができます。 分析は、共感度など選択した評価基準でオペレーターにスコアを付け、会話に基づいて問題にフラグを付けることができます。 例えば、保険会社が、保険金請求で損害を示す写真を提出する際、オペレーターが保険契約者にモバイルアプリの使用を勧めているかどうかを確認したいとします。 音声分析とテキスト分析では、単語やトピックを見つけることで、オペレーターが保険契約者に写真を電子メールで送信するよう依頼した会話にフラグを付けることができます。 このフラグが付いたことによって、マネージャーはオペレーターにモバイルアプリのトレーニングを割り当てることができます。
データを集約した質の高いダッシュボードにより、マネージャーはチーム全体のパフォーマンスを確認したり、時系列で傾向を把握したり、個々のエージェントのスキルを開発する機会を特定したりすることができます。 感情分析は、電話をかけてきた人が好感の持てる体験をしたか、不愉快な体験をしたのかを迅速に判断するのにも役立ちます。 ダッシュボードの分析を、ほぼリアルタイムで実行して結果が更新されていれば、マネージャーはすぐにオペレーターにコーチングを提供できます。
3. オペレーターのパフォーマンス向上をサポート
マネージャーがインタラクションの問題を特定するのに使用する分析は、オペレーターが自分のパフォーマンスを管理するのにも役立ちます。 KPI を表示するオペレーターダッシュボードでは、オペレーターが個人的な指標を監視する際にインサイトを提供しています。 ゲーミフィケーションでは、意欲を向上させるツールを使用して継続的な成長を促します。 オペレーターは、コーチングや、その他の学習機会がパフォーマンスにどう影響するかを確認し、他のチームメンバーと自分自身を比較することができます。 健全な競争により、オペレーターはお互いに挑戦し合い、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。
オペレーターがパフォーマンス測定基準を高めるようサポートすることで、オペレーターは組織と顧客の両方に関与し続け、より熱心に取り組むことができます。 このような満足感によって、オペレーターの離職率を下げることができます。
マッキンゼーの「Customer Care: Excellence in the Digital Age（カスタマーケア：デジタル時代の卓越性）」によると、コンタクトセンターで働くオペレーターのうち、仕事に熱心で満足している人は、長く働き続ける可能性が 8.5 倍も高いとしています。 このような安定性により、コンタクトセンターは一貫して優れたカスタマーエクスペリエンスを提供できます。
結論
保険業界のコンタクトセンターで働くオペレーターの役割は、顧客満足を維持する上で重要です。 オペレーターの仕事は、料金見積もりの提供や、請求に関する質問の解決だけではありません。 難しい状況に陥った保険契約者は、問題を解決するためにオペレーターを頼りにします。したがって、オペレーターのトレーニング、サポート、エンゲージメントを維持することが、カスタマーエクスペリエンスの重要な要素になります。 デジタル変革によって保険業界が変化しても、パーソナライズされたサービスが強力な差別化要因であることには変わりありません。顧客はそうしたサービスを重要視し、ロイヤルティーも向上します。 ロイヤルティーの高い顧客は、長期的な顧客となります。
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