BPOの最前線コラム

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  • 事業貢献をかなえる自社改善活動のススメ
  • 「顧客期待」と「顧客行動」の見える化で企業競争力を高める
  • ビッグデータ・人工知能(AI)の最新動向と活用法
  • 超高齢社会におけるコンタクトセンターのあり方とは
  • 「マルチコンタクトチャネル最適化」による新たなコンタクトセンター像の実現
  • コンタクトセンターにおける人工知能(AI)の活用

野上 真裕

業務設計・開発支援部 改善推進室 室長

生産性・品質向上施策の企画・推進、クライアント内の改善活動支援などに従事。2006年QCサークル活動をコールセンターに応用し「小さな改善」活動として企画・導入、全社的な活動に進化・発展させる役割を果たす。さらに、改善活動から生まれた問題解決ツールの汎用化、共有などの水平展開できる仕組みを整備するなど、高い品質と人材育成の基盤づくりを主導している。QCサークル京浜地区幹事、QCサークル本部認定指導員としても活動。

  • 生産性、品質、CS、人材の採用、育成など、事業運営を行うなかで、日々さまざまな問題や課題が発生しています。皆さんの会社でもいろいろな形で改善活動が行われているのではないでしょうか?今回は当社が2006年から取り組んできたQCサークル活動をベースとした「小さな改善」活動をご紹介しながら、どのように製造業以外では定着が難しいとされる改善活動を定着させたのかを紹介します。

川野 克俊

事業基盤本部 事業企画部 商品・事業企画室 室長

顧客満足度(CS)調査や各種調査・分析を通して、顧客期待と行動を可視化、顧客接点における施策の企画・実践を提供する部隊を率いる。徹底した顧客目線とVOCの活用により「あるべき姿」を導くアプローチには定評があり、クライアント社内のプロジェクトにも深く関与。カスタマーエクスペリエンスの構築・実践、共創マーケティングなど新しいカタチの顧客接点づくりにも取り組んでいる。 筆者へのご意見・ご質問は kkawano@tmj.jp まで。

  • カスタマーサポート領域においてカスタマーエクスペリエンスが注目されてから数年が経過していると思います。現在でもメディアやセミナーなどで多く取り上げられ、関心は更に高まっています。そこで今回は、今一度カスタマーエクスペリエンスについて考えてみたいと思います。
    • 品質向上
  • この時期になると、来期の事業計画や予算案の策定をされている方も多いかと思います。今回は、2016年度にTMJで実施したビジネス交流会のテーマ「経営貢献できるコンタクトセンターのあり方」をもとに、バランスト・スコアカード(BSC)のフレームワークを用いた課題整理の考え方についてお話しします。
    • 品質向上
    • 業務効率化
    • 顧客獲得
  • 最近、“デザイン”というキーワードが含まれるビジネス書が目に留まることが多くないでしょうか? 米国のビジネススクールでも「デザイン」の授業に人気があるそうです。これまでの延長線上で物事を考えていてもイノベーションを実現しにくくなっていることが背景にあるようです。
    • 品質向上
  • 今回は当部門のメンバーである『高橋』からコラムをお届けします。 高橋は単なる“分析屋”に留まらず、マーケティングの実践経験に裏付けされたセンスを兼ね備えています。これまでに、企業内にあるデータの資産化、具体的には“活用できる形にする/仕組みにする”ことの実績に定評があります。新規顧客の獲得効率が低下し続けている今日にあって、既存顧客の活性をどのように実現するか、今回はコミュニケーションのひとつの形としてのアウトバウンドのあり方についてご紹介します。
    • コスト削減
    • 顧客獲得
  • 顧客満足度調査やNPS調査を、担当の業務領域では実施されていなかったり、何らか実施していても具体的な改善活動に至っていないケースは少なくありません。目的化してしまった調査を活かし、改善活動のPDCAサイクルを確立するアプローチについて…
    • 品質向上
    • 顧客獲得

布施 貴信

事業基盤本部 コンサルティング部 Data Science推進室

データを価値につなげる、というミッションのもとデータサイエンティストとして分析実務に従事し、社内外問わずデータ分析プロジェクトに参画。データによる実態の可視化だけでなく、それを仕組みの中で活用し、実運用での成果を導くためのデザインを行う。また、ビッグデータ関連の最新の技術動向の調査および最新技術を活用したソリューション開発なども担当。  

  • ビッグデータを使う。昨今、耳にしない日はなくなったと言っても過言ではないビッグデータ。とはいえ一体それが何をもたらしてくれるのか、どう使えばよいのか、未だにはっきりしない部分が多いかと思います。ここでは…
    • 品質向上
    • 業務効率化

竹内 冬樹

事業基盤本部 業務設計・開発支援部 部長

ダイレクトマーケティングの企画・設計コンサルティング業務を経て、2010年よりコンタクトセンターの品質管理・開発業務に従事。2011年、東京大学の産学ネットワーク「ジェロントロジー」へのTMJ参画に際し、超高齢社会におけるコンタクトセンターのあり方に関する研究開発を開始。高齢者の「聞こえ方」「伝え方・伝わり方」「応対者の評価・育成」などの品質向上に取り組んでいる。現在、科学的高齢者対応をキーワードに、高齢者対応にかかるコンタクトセンター応対改善支援などを数多く行うほか、同テーマでの執筆・講演・セミナー活動に精力的に取り組んでいる。

  • 1月5日、日本老年学会と日本老年医学会から、高齢者の定義を「75歳以上」に引き上げるべきとする提言がなされました。近年、医療の進歩や健康意識の高まりにより、現在の高齢者は10~20年前に比べて5~10歳若返った状態にあり、心身が健康な高年齢者が増えたことが背景にあるようです。 また、昨年から話題の書籍『ライフ・シフト 100年時代の人生戦略』では、現在の高齢化が続くことを前提として、人生100年時代の可能性について語られるなど、定年後を見据えた生き方・働き方のテーマが提起されています。
    • 品質向上
  • コールセンターにおける高齢者対応のセミナーや講演を行う中で、よくご質問いただくのが、「高齢者とは何歳と捉えていますか?」という問いです。一般的には「65歳以上」と定義されていますが、最新の厚生労働白書に示されたデータからは、国民の意識にギャップが生じていることが明らかになりました。
    • 品質向上
  • 日本はすでに、4人に1人が65歳以上の高齢者という超高齢社会を迎えています。「最近、高齢のお客様から入電が増えてきている」「話がなかなか伝わらない」「話が脱線しがち」など、対応の必要性は…
    • 品質向上

伊藤 哲彌

事業基盤本部 コンサルティング部 Non-Voice推進室 室長

単にツールやシステムの導入にとどまらず、電話窓口を含めたマルチコンタクトチャネル全体の最適化を実現するべく、システムの導入、運用やデータマネジメント設計、ナレッジ活用まで幅広くサポートする部門「Non-Voice推進室」の室長として、自ら多くの案件でコンサルティングとプロジェクトマネジメントを担当する。多数案件の改善に関わっている経験を踏まえ、新たなコミュニケーション手法やコミュニケーション技術要素の研究開発にも携わっている。

  • コールセンター担当者の共通の願い、と言っても過言ではない、入電削減。コールセンターの全体的なコスト削減という観点で入電数を削減させたいとお考えの方も多いことでしょう。ただし「お客様満足を下げてはいけない」という至上命題もあり、どこからどう手をつけていくか難しい問題かもしれません。 昨今、FAQサイトの改善から入電削減を実現する事例が増えてきています。FAQを見て自己解決してくれるお客様が増えれば入電が減る、単純に考えるとその通りなのですが、FAQのアクセス数が増えても電話がいっこうに減らないという声もよく耳にします。そこで、最新のFAQマネジメント手法の開発に取り組んだ事例から、多くの企業様で活用いただける観点をお伝えします。
  • FAQサイトは「検索しやすい」ことが第一として、検索キーワードの分析からFAQの検索性を高める改善方法がよく知られています。ところが昨今、「検索させないFAQ」がお客様に評価される事例が続出しています。いったいどういうことでしょうか。
    • コスト削減
    • 品質向上
  • LINEの普及もあり、カジュアルなコミュニケーションだけでなく、コンタクトセンターのサポートチャネルとしても注目度の高まっている「チャット」。興味はあるものの、「中高年層向きではない」「待ち時間のコントロールが難しい」「有効な活用方法が分からない」など、マイナスの先入観で導入をためらっているという企業も多いようです。今回は、チャットサポートの活用のあり方について考えてみたいと思います。
    • コスト削減
    • 品質向上
    • 業務効率化
  • コンタクトセンターにおけるマルチチャネル最適化の重要な部分を担う、FAQサイト。昨今、FAQを活用して入電数削減をしたい、顧客満足度を高めたいというご相談も増えてきています。今回は、FAQの活用のあり方について・・・
    • コスト削減
    • 品質向上

小泉 敬寛

事業基盤本部 コンサルティング部 Data Science推進室

京都大学で人の行動やコミュニケーションに興味を持ち、映像記録を記憶として活用するための検索技術やテレビ電話を用いたコミュニケーション分析などの研究を行ってきた。TMJ入社後はそれまでの知見や技術を活かし社内外のデータ分析プロジェクトへ参画する一方、人工知能をはじめとする最先端技術の研究開発をおこない、それらを活かした仕組みや価値創出のためのソリューション開発などを担当する。

  • 前回のコラムでは、機械学習を活用したサービス導入を成功へ導くポイントをお伝えしました。コールセンターに機械学習やAIなどの新技術を使ったサービスを導入する際には、実際のデータを使ったサービス導入効果の試算結果が導入可否の判断ポイントになります。今回は、導入決定後についてお伝えいたします。
  • 人口知能(AI)を活用したサービスが世の中に広まる中、コールセンター業界においても、AIや機械学習を活用したサービスが拡大しています。新たな技術やシステムを導入することにより、業務効率や利便性を向上させることができる一方で、スムーズな導入ができるのか不安を感じている皆さまも多くいらっしゃるかと思います。今回は、AIの中でも機械学習を活用したサービス導入を成功へ導くポイントをお伝えします。
    • コスト削減
    • 品質向上
    • 業務効率化
  • 人工知能の活用にあたり多くの企業を悩ませるのが、膨大なデータの収集です。一体どれくらいのデータが必要かというと、例えば、現在の人工知能ブームを巻き起こした論文では、120万枚の画像を1000個のカテゴリに分類したものを学習データとして利用しています。
    • コスト削減
    • 品質向上
    • 業務効率化
  • 車の自動運転に見られるように、最近は、人間と同じように経験を積んで熟練していく人工知能(AI)に注目が集まっています。このような自ら経験を積む人工知能がコールセンターに導入されるとしたら、いったい何が起こるのでしょうか。今回、コールセンター運営の未来像について考えてみたいと思います。
    • コスト削減
    • 品質向上
    • 業務効率化
  • 囲碁のトップ棋士に勝利するなど人工知能は我々の想像以上の速度で進化しています。身近なところでもSNS上で人と自然に会話をするボットや、ロボットに搭載されて受付や案内を行ってくれる人工知能が現れてきています。このように、様々な場面で人間と同等の能力を見せて活躍の場を増やしている人工知能ですが、コールセンターでも活躍の場が現れ始めています。その一つがVOCの活用です。
    • 品質向上
    • 業務効率化
    • 顧客獲得