データを基に最適なオペレーターを判断するコールセンタープラットフォーム

文:David Hornik 翻訳校正:アークコミュニケーションズ、平本尚美、國分真人2007年09月27日 08時00分
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 今朝、私のよき友人であるBill Trenchard氏と雑談をした。Trenchard氏はLiveOpsの創立者の1人であり、現在は同社の会長を務めている。私たちの話題は、前回のこのブログでLiveOpsについて私が書いた内容のことだった。そのとき気づいたのだが、私はLiveOpsプラットフォームの並外れた実績の一部を紹介したものの、LiveOpsのテクノロジで私が最大の特色だと思っている事柄については触れていなかった。そこで今回は、私が投資している別のポートフォリオ企業のトピックに移る前に、もう少しだけLiveOpsについて書くことにした。

 私は、ビジネスで最大限の成果を上げるためにソフトウェアとデータを利用することの重要性を強く確信する者の1人である。より豊富なデータとより優れたソフトウェアを利用できれば、その分だけ個々のビジネスチャンスから得られる成果も大きくなる。私のポートフォリオ企業各社がさまざまな方法で取り組んでいるのも、まさにこの点だ。つまり、利用するデータの持つ底力を引き出して最大限の成果を生み出す方法を常に探究しているのである。LiveOpsもまた例外ではない。LiveOpsコールセンタープラットフォームの支柱であるIPの活用により、LiveOpsは従来のコールセンターおよびコールセンター管理ソフトウェアを凌駕する「不均衡処理のメリット」(後述)をさまざまな方法で提供し、顧客企業にとって最適な使い勝手を実現しているからだ。

 LiveOpsプラットフォームの特色は、自営のコールセンターエージェントとして電話に応対するオペレーターを、個別にトラッキングし管理するという仕組みにある。各エージェントは、プロフィールとなる一連のデータに基づいて特徴を管理される。たとえば、私の母親がちょっとした小遣い稼ぎのためにLiveOpsのエージェントになったとしよう。かかってくる電話に応対し始めた当初は、彼女の仕事ぶりについてLiveOpsプラットフォームに蓄積されているデータはほとんどない。しかし時が経つにつれ、このシステムは彼女の仕事ぶりのデータを収集する。電話が鳴ってから受話器を取るまでの時間、1件当たりの平均的な通話時間、彼女の応答に対する利用者の満足度、処理した問い合わせが受注につながった件数、1件当たりの通話にかかる平均コスト、アップセル(顧客が納得できる上位の商品やサービスの販売)を果たした頻度、といった情報が記録される。これらのデータを利用することで、LiveOpsプラットフォームはコールセンターにかかってきた電話を、その時点で対応可能なオペレーターではなく、最も望ましい条件で対応可能なオペレーターへと転送できる。これが、LiveOpsならではの「不均衡処理のメリット」だ。

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