プロジェクト事例
コールセンターのオペレーション改革

背景

とある通信販売商材を扱う会社のコールセンターでは、顧客との会話音声データは蓄積しているが、それを分析・活用できていなかった。
コールセンターの業務にはインバウンドコール( 問い合わせ、手続きなど )とアウトバウンドコール (営業、販促など)があり、この業務では営業を行なっていた。

当時、実際のオペレーションでは上長が顧客ごとに適当にコールオペレーターを割り振って対応させていた。

このプロジェクトでは、会話音声データから書き起こしを行いテキスト情報を得て、それを自然言語処理によって営業通話の成果に寄与する説明変数としてマッピングして、オペレータと顧客の組み合わせや対話品質の向上を計る。

目的

• 狙うべき顧客層はあるのか？
• 優秀オペレーターと非優秀オペレーターの差はなにか？
• 成約率に寄与している変数はなにか？

等の諸仮説の検証

最終的には成約率を向上させるようなオペレーションの改善

行った分析（抜粋）と結果

寄与度分析

顧客マスターおよび過去の架電データに対して、決定木の成約予測モデルを作り、どの変数が成約に効いているのかを分析。また変数設定にあたり、通話音声データテキストからセンチメント（音声や言語情報に含まれる感情成分)を可視化するソフトウェアを開発。
※決定木モデルはLight GBMなどの勾配ブースティング決定木系の物を用いた。

結果

コールオペレータ組み換え
独自アルゴリズムにより、決定木モデルが最も商品購入( アップセル、クロスセル )につながりやすいと判断したコールオペレータを顧客に割当

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