顧客理解を深める時間をどうつくるか

　データの幅を広げ、深掘りするためには顧客へのヒアリングが必要です。しかし、多くのセンターでは、1件当たりの対応時間短縮がKPIとして重視され、長引く対応は生産性が低いと見なされます。また、通話内容を記録する処理業務に時間がかかることも、現場が顧客理解を深める妨げになっています。 　ここで必要なのは、業務プロセスそのものを見直すことです。ナレッジベースを常にアップデートし、オペレーターが通話中に必要な情報へ即時アクセスできる環境を整えることで、後処理を最小限に抑えられます。この空いた時間を「顧客理解」に転用できれば、「対応時間の短縮」と「顧客満足度向上」を両立する道が開けます。 　クレーム対応を「コスト」ではなく、顧客価値向上と組織学習の機会として捉え直すことで、負のスパイラルから抜け出せます。そのためには以下のステップが有効です。 顧客データの統合と一元管理 　複数のチャネルで断片化された顧客データを統合することで、オペレーターは素早く顧客背景を把握できます。 ナレッジベースの継続的な改善 　AIによるログ解析を活用し、頻繁に発生する問題を特定し、FAQやガイドラインを継続的に改善・更新します。これにより、回答の精度と効率が同時に向上します。 人とAIが協働できる業務設計 　高度な自然言語処理で顧客意図を正確に捉えられるチャットボットを活用し、「よくある質問」への対応を自動化します。複雑な問題はオペレーターへシームレスに引き継ぐことで、質の高い対応と迅速な解決を両立できます。 KPI設計の見直し 　従来の「1件当たりの対応時間」や「対応後の処理時間」といった指標に加え、顧客満足度や、顧客が問題解決にどれだけ苦労したか、顧客ロイヤリティといった指標も組み合わせるようにします。これにより、短期的な効率改善と中長期的な顧客ロイヤリティ向上を同時に目指すことができます。