コンタクトセンターシステムとは？注目の機能を解説

顧客体験価値が重視される今、コンタクトセンターを構築し、顧客接点を強化する企業が増えているます。

では、コンタクトセンターの構築には、どのようなシステムが必要になるのでしょうか？この記事では、コンタクトセンターを構築するために必要なシステムについて紹介します。

コンタクトセンターシステムとは？主な機能を解説

コンタクトセンターを構築するには、さまざまシステムを上手く組み合わせることが重要です。中でも、以下のシステムはコンタクトセンターの要といえるものです。

CTI

「Computer Telephony Integration」の略称で、コンピューターと電話を統合したシステムの総称です。電話での問い合わせに対し、顧客情報をパソコンに自動表示するなど、様々な機能が利用できるようになります。

ACD

ACDとは自動着信分配と呼ばれ、空いているオペレーターに自動で顧客からの問い合わせを分配するシステムです。この機能により、顧客の待ち時間を減らし、かつオペレーターの稼働を平準化することができます。

IVR

IVRとは自動音声応答と呼ばれ、電話の問い合わせに対して自動で音声応答するシステムです。どのような問い合わせなのか番号を選んでもらい、ACDと連携して担当部門に自動的につなぎます。

RPA

RPAは「Robotic Process Automation（=ロボティック・プロセス・オートメーション）」の略称で、主にバックオフィス部門における事務処理作業などを、ロボットを用いて自動化する仕組みです。RPAはクライアント端末で動作するタイプと、サーバー上で動作するタイプが存在し、さまざまな規模の業務を自動化できます。

例えば、コールセンター業界に適したRPAなら、オペレーターが使用する操作画面の手順に応じて必要な情報をリアルタイムで表示したり、顧客の音声から属性・ステータス・購入履歴などのメタデータを自動作成したりすることが可能です。

チャットボット

チャットボットは、顧客との自動会話プログラムです。顧客がメッセージを入力したり、あらかじめ設置された質問リストを選択したりすると、その内容に沿って回答します。オペレーターに繋がる前にチャットボットに対応させることで、業務負荷を低減しつつ、均一化されたサービスを提供できることが強みです。

近年では、このチャットボットの機能に加え、LINE連携機能、顧客管理機能、インシデント管理機能を搭載した「カスタマーサポートプラットフォーム」と呼ばれる、コールセンターシステムと連携可能なサービスも登場しています。

VDI

VDI（Virtual Desktop Infrastructure）は、サーバー上に仮想デスクトップ環境を構築するシステムです。コールセンターでは、オペレーターやSVのPCがサーバーに構築された仮想環境に接続します。業務端末がサーバー上の仮想環境に一元化されることから、メンテナンスが容易になり、情報漏洩対策としても有効です。

注目を集める「クラウド型コールセンターシステム」

前述したシステムの中で最も注目すべきなのは「CTI」「ACD」「IVR」だといえるでしょう。この３つのシステムは、コールセンターシステムを導入することで、すべて利用することができます。

昨今のIT技術の進歩により、コールセンターシステムは急速に成熟しつつあります。コールセンターを取り巻くテクノロジーの進歩が、コンタクトセンターの構築を後押ししているといっても過言ではないでしょう。

インバウンド業務・アウトバウンド業務のどちらにも対応でき、コールセンターの規模に応じたカスタマイズが可能です。さらに、「CTI」「ACD」「IVR」以外にも、さまざまな機能を有しています。

通話録音機能

通話内容を自動で録音し、保存する。

予測発信機能

登録されている複数の電話番号に自動で架電し、電話に出た顧客をオペレーターにつなぐ。

モニタリング機能

SVなどの管理者が、オペレーターの対応状況をリアルタイムで確認できる機能。

 

このようにコールセンターシステムには、業務効率化できる機能が凝縮されています。

近年ではクラウドサービスでカスタマイズ可能なものや、CRMやカスタマーサービスプラットフォーム、AIなどさまざまな周辺システムと連携可能なコールセンターシステムも登場しています。

将来的にコンタクトセンターを担うシステムは？

ここまでは、コンタクトセンターを支える現行システムについて解説してきました。
将来的には、コンタクトセンターを担うシステムの多くがAIと融合していくと考えられます。実際に、コールセンターシステムベンダーの一部が、AIとのAPI連携サービスを提供し始めるなど、業界内のAIの存在感は日増しに大きくなってきています

特に機械学習を用いた分析、自動化、標準化は、一層進んでいくことが予想されます。コンタクトセンターには、オムニチャネル化に対応しつつ、サービスレベルを均一化するという効果が期待されています。AIがさまざまなオペレーターの顧客対応を機械学習し、最適な対応を導き出すことで、サービスレベルの均一化を達成しやすくなるでしょう。

AIによる機械学習の精度は、データの量が増えるごとに向上します。つまり、AIを導入する時期が早いほど、サービスレベルが均一化されるスピードも速まるのです。
そのため、コールセンターシステムを選ぶ時には機能追加の拡張性が高く、AIとの連携も可能なサービスを視野に入れると良いでしょう。

また、顧客対応の大部分をAIが担うようになれば、「ヒトでなくてはできない業務」が浮き彫りになるでしょう。例えば、一部の得意客や優良顧客へのアプローチです。こういった業務へ人材を投入できれば、コンタクトセンターの価値はより高まるのではないでしょうか。

まとめ

この記事では、コンタクトセンターを支えるさまざまな仕組みや将来性について解説しました。コンタクトセンターの構築には、コールセンターシステム を中心としながら、RPA・チャットボットなどを組み合わせていく運用が考えられます。加えて、将来的に中心を担うと予想されるAIとの連携も想定できれば、付加価値の高いコンタクトセンターの構築に近づくのではないでしょうか。

ただし、システムの導入自体が目的ではないことを忘れないようにしたいところです。あくまでも目的は、顧客体験価値を高めることです。そのためのコンタクトセンター構築であり、システムの選定であると言えます。コンタクトセンターの構築にぜひこの記事を参考にしてください。

 

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