すべてのインタラクションをデータの完全性を保ちながら記録し、すべてのチャネルでオペレーター画面の操作を 4K でキャプチャすることができます。Genesys Cloud™ プラットフォームは、セキュアな中断、同意の記録、編集機能を備えており、コンプライアンスとトレーニングの取り組みにおいて、オペレーターのパフォーマンスを包括的に把握することが可能です。
自動化されたポリシーを使用して、インタラクションを記録、保存、確認できます。AI によるインサイトが評価の一貫性を維持し、会話型インテリジェンスが改善機会の特定を簡易化します。的確なコーチングを効率的に実施できるため、パフォーマンスとサービス品質の継続的な向上が可能になります。
AI は、顧客とのインタラクションを分析し、顧客の感情、傾向、改善が必要な領域（オペレーターの共感を含む）に関するインサイトを提供します。正確な評価とトレーニングニーズの特定を通じて、オペレーターのスキル、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。
Web ベースのアンケートや音声アンケートからフィードバックを収集し、顧客の感情を把握します。会話分析をもとにパターンやインサイトを明らかにし、管理者はプロアクティブに問題に対処できます。リアルタイムにフィードバックできるため、スカスタマーエクスペリエンスを継続的に向上させることができます。
スーパーバイザーによるモニタリングでは、スーパーバイザーがインタラクション中にライブコーチングや小声による助言を行うことができ、コンタクトセンター・オペレーターのパフォーマンス向上に効果的です。バージイン機能を使用した会話へのアクティブな参加や、ライブインタラクションの観察を通じた品質保証が可能です。
AI の力を借りて、評価プロセスを合理化することができます。データ主導のインサイトを取得し、必要に応じて QA や従業員パフォーマンスの評価を事前に確認することができます。AI はバイアスを最小限に抑え、評価の範囲内でスコアリングプロセスを最適化できるため、評価の一貫性と公平性が向上します。
Genesys Cloud の品質管理は、記録コンプライアンスと音声分析、テキスト分析を使用して、セルフサービスとオペレーター支援インタラクションの両方を最適化し、フィードバックとコーチングを改善します。ネイティブの会話型インテリジェンスは、すべてのチャネルであらゆるインタラクションをテキスト化し、主要なトピック、傾向、顧客の感情、オペレーターの共感を特定します。
こうしたインサイトは、カスタマーエクスペリエンスとビジネスパフォーマンスの継続的改善に効果的です。スーパーバイザーは長期的な視点でコーチングの効果を高め、ボットや仮想エージェント、エージェントコパイロットなどのオペレーター支援ツールを強化して効率を向上できます。
カスタマーエクスペリエンスは企業の成功に大きな影響を与えます。カスタマーサービスのインタラクション記録はコンプライアンス遵守に必要ですが、カスタマーエクスペリエンスの改善にも活用することが可能です。コンプライアンス要件を満たすためだけでなく、コンタクトセンターのあらゆる業務を常に改善することができます。
顧客のニーズや好みに関する詳細なインサイトを取得し、サポート品質を改善することで、顧客満足度を向上できます。データを取得して、傾向、オペレーターの行動、不足している知識を把握することもできます。取得したデータを使用してトレーニングプログラムを改善することで、オペレーターは迅速に少ない労力でスキルを高めることができます。つまり、オペレーターの業務レベルとカスタマーエクスペリエンスを同時に向上させることが可能になります。これらすべてを Genesys Cloud プラットフォームで実現できるのです。
あらゆるチャネルですべてのインタラクションを記録し、内容と構造の完全性を維持します。情報を 100% 収集し、必要な期間保持できます。記録時に 4K マルチモニター解像度を使用すれば、オペレーターによるデスクトップ操作を完全に把握できます。
記録内容をプライベートな Amazon S3 バケットに自動で一括エクスポートすれば、所有権をそのまま維持できます。また、セキュアな一時停止と記録の同意取得で、クライアントのデータやコンプライアンスを保護することができます。
ポリシーベースのアクションで繰り返しの QA タスクを自動化できるため、業務時間を節約できます。ランダムなサンプリングや手動による評価者アサインは不要です。AI ベースの評価支援を活用し、評価プロセスを効率化するだけでなく、評価の質問に自動入力します。
チャネル全体にわたり顧客の声（VoC）を詳細に分析し、傾向を特定して改善点を明らかにします。拡張性の高いポリシーで品質とパフォーマンス評価に公平性と一貫性を保つことで、コンタクトセンターの効率と業務効果を高めることができます。
グローバル規模で最高レベルのコンプライアンスを達成できます。記録や品質管理ツールの連携や、プロセスの自動化によって、地域の規制や業界要件に準拠できます。
機密情報も適切に取り扱うことが可能です。エンドツーエンドの暗号化、カスタムの記録保持ポリシー、削除からの保護、同意の記録、機密データのマスキングなどがその例です。音声分析とテキスト分析を使用して、不正行為、紛争、申し立て、法的措置の可能性を特定できます。
AI ベースのツールを使用してボットとオペレーター支援のインタラクション両方を分析することで、実用的なインサイトを簡単に取得できます。会話分析で、カスタマーエクスペリエンスと従業員体験を完全に把握できるため、満足度の向上、業務の最適化、パフォーマンス向上に効果的です。
セルフサービスとオペレーターエンゲージメントの両方から得られたインサイトを活用すれば、コンタクトセンターの業務効果とカスタマーエンゲージメントを継続的に向上させることができます。
時間のかかるモニタリング手法に別れを告げましょう。AI ベースのコールセンター・ソフトウェアを導入すれば、コールセンターの QA スペシャリストになることも可能です。問題が大きくなる前に、改善点を特定して対処できます。品質保証によりあらゆるインタラクションが改善されます。デモを予約して、その詳細をご覧ください。
弊社担当より、折り返しスケジュール調整のご連絡をさせていただきます。
品質管理とは、専用のツールとプロセスを使用して効果的で効率的なインタラクション処理を可能にすることです。このシステムには、インタラクションと画面の記録、リアルタイムモニタリング、記録されたインタラクションを見つけて評価するためのツールなどが備わってます。レポート機能と評価調整機能、音声分析機能、テキスト分析機能などが代表的な例です。
インタラクション記録は、顧客とオペレーター間のコミュニケーションをキャプチャして保存することです。チームのパフォーマンスを監視するために欠かせないデータであり、これをもとにサービスの品質と全体的なカスタマーエクスペリエンスを評価します。実際の会話例を使用すれば、効果的なコーチングとオペレーターの育成が可能です。
インタラクション記録は、規制遵守や法的責任の保護にも必要です。サービスを提供する特定の業界や地域のコンプライアンス基準に対処し、請求や紛争の解決時に有用な材料となります。
品質保証は、コンタクトセンターが一貫性を保ち、業務効率を最大化します。その方法論は、すべてのカスタマーサービス・チームに対して単一のサービス基準を設定するというものです。チームには、業界トップクラスのカスタマーサービスを実現するための明確なガイドラインとベンチマークが提供されます。また、チームのパフォーマンスを向上させ、能力開発が必要な領域を示します。
音声分析とテキスト分析は、コンタクトセンターが顧客とオペレーターの会話から得たインサイトを収集し、感情分析とトピックの傾向を明らかにすることです。これらのインサイトは、改善と認識が必要な領域や過大を明確化し、コンタクトセンターにおける顧客やオペレーターのエクスペリエンスを向上させるための根拠を提供します。音声分析とテキスト分析機能により、インタラクションのすべてをテキスト化し分析することが可能になるため、顧客とオペレーター間の会話を詳細に把握できます。
コールセンターにおける品質保証は、オペレーターのパフォーマンスを評価し、設定されたサービス基準に沿ったインタラクションを確約するためのものです。通話モニタリングやパフォーマンス指標などのツールを使用することにより、コンタクトセンターは顧客満足度を高めることができます。ネット・プロモーター・スコア（NPS）と顧客維持にも大きく影響を与える効果があります。
コールセンターにおいて、品質保証とはプロアクティブなプロセス重視の活動と言えます。その目標は、オペレーターのパフォーマンス最適化にあります。一貫したオペレータートレーニングと、ソーシャルメディア・インタラクションなどのカスタマーエクスペリエンス（CX）プロセスを通じて、目標とするサービス成果を達成することで。
対照的に、品質管理はリアクション型です。完了したインタラクションを確認し、社内基準を満たしているかを確認します。品質管理では、通話モニタリングなどのツールを使用してエラーを検出・修正します。
コールセンターの品質保証プログラムを確立するには、まず明確なサービス基準を設定します。NPS のようなパフォーマンス指標もそのひとつです。次に、通話をモニタリングするためのインタラクション記録ツールを実装し、インタラクションの定期的な評価を行い、オペレーターのパフォーマンスを測定してフィードバックを提供します。
コールセンターのオペレーターが QA で優れた評価を得るためには、企業のサービス基準を理解し、遵守する必要があります。NPS のようなベンチマークに加え、オペレーターはさまざまなチャネルに習熟できるよう定期的にトレーニングを受ける必要があります。ソーシャルメディアや継続的な通話モニタリングなどがその例です。また、オペレーターはパフォーマンス指標を常に最新の状態に保ち、パフォーマンスを向上させるためにフィードバックを求め、顧客維持に貢献する必要があります。
QA スコアとは、コンタクトセンターが顧客とオペレーター間のインタラクション品質を評価するために使用する指標です。QA スコアには、業界を超えて標準化されたセットやコンポーネントはありません。企業は、オペレーターの測定基準にする特定の重要業績評価指標（KPI）に基づいて、QA スコアをどのように測定するかを決定します。
品質保証とパフォーマンス管理は、カスタマーサポートの成否を分ける重要な役割を担っています。QA プロセスを通じて、チームリーダーは、どのオペレーターがトップパフォーマーであるか、誰がトレーニングやコーチングを必要としているか、そしてそれぞれがどこで成功し、どこで失敗しているかを正確に評価することができます。優れたオペレーターが評価と報奨を受け、パフォーマンスが低下しているオペレーターには期待水準を満たすためのトレーニングを提供します。
適切に実施すれば、コールセンター QA は、カスタマーサービス・オペレーターのトレーニングニーズを特定し、トレーニングプログラムを構築するための最適なツールとなります。優れた QA ツールには AI（人工知能）が組み込まれており、顧客とのインタラクションを自動的にテキスト化し、特定のポジティブなトリガーとネガティブなトリガーをスキャンすることができます。トレーニングプログラムは、このデータに基づいて簡単に構築することができ、人が何時間もかけて通話を綿密にチェックし、情報を探したり、電話の内容を手作業で苦労して文字起こしする必要はありません。
コールセンターのパフォーマンスを測定する際に、企業が重視すべき重要なパフォーマンス指標は複数あります。最も一般的なものは、初回解決率（FCR）、平均処理時間（AHT）、顧客満足（CSAT）、ネット・プロモーター・スコア（NPS）、稼働率、サービスレベルなどです。ベストプラクティスに準拠した QA スコアカードには、これら指標の一部か全部が含まれています。
