品質保証とモニタリング
あらゆるインタラクションの品質を向上し、コンプライアンスを強化
強力な人工知能（AI）と会話型分析により、あらゆる顧客対応を飛躍的に向上させることができます。また、必要な調整が確実に実施され、エラーが減少します。
AI はレビュー用のインタラクションを自動的に選択し、迅速な問題検出と即時の解決を可能にします。
会話分析で傾向を迅速に特定し、オペレーターの行動を調整できるため、サービス品質と業務効率を向上できます。
すべてのインタラクションを記録、追跡、分析して規制要件を満たしながら、パフォーマンスの安全性、コンプライアンスを確保し、最適化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、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スキルを高めることができます。つまり、オペレーターとカスタマーの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。
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アサインは不要です。AI ベースの評価支援を活用し、評価の質問に自動入力します。
機密情報を適切に処理しているか確認してください。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。
スーパーバイザー・コパイロットによる AI 要約と AI インサイトにより、繰り返し発生する問題を容易に発見できます。会話型分析では、エクスペリエンスの完全なビューを確認し、AI 翻訳によるオンデマンド翻訳でグローバルなサポートが可能になります。
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。
顧客とのすべてのインタラクションは、品質を問わず重要なデータです。Genesys Cloud プラットフォームの機能を活用すれば、あらゆる課題を解決できます。
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。
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。
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。
会話型分析が抽出したパターンやインサイト、リアルタイムのフィードバックなどをもとに、スーパーバイザーは常に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。
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。
データドリブンなインサイト獲得を可能にする文脈理解力だけでなく、QA と従業員のパフォーマンス評価に事前回答するための Virtual Supervisor を使用した AI スコアリングなどが用意されています。
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。
ご関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。
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。これは、コール処理において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、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。
生成 AI がインタラクションをスコアリングする際は、質問へ回答や、選択の理由を提示するための状況理解機能を使用します。これにより、スケーラブルで公平な評価プロセスが保証されます。ただし、AI 規制に基づいて、バランスのとれたスコアリングアプローチを維持することが重要です。Genesys AI Scoring は、関連するすべてのグローバル規制に完全に準拠していますスーパーバイザーは AI スコアリングを有効または無効にするなどの制御が可能で、AI スコア評価では人間がすべての評価を承認する必要があります。
コンタクトセンターとコールセンターの品質監視により、一貫性を維持し、運用の効率を最大化できます。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、コンタクトセンターやコールセンターのマネージャーが能力開発と問題解決に取り組むべき領域を特定することが可能です。
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、コールセンターの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。
