JP2012191374A

JP2012191374A - コールセンターにおける問合せ内容予測システム

Info

Publication number: JP2012191374A
Application number: JP2011052339A
Authority: JP
Inventors: Masakazu Tabuchi; 雅一田渕; 羊子 ▲崎▼久保; Yoko Sakikubo
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2011-03-10
Filing date: 2011-03-10
Publication date: 2012-10-04

Abstract

【課題】
従来のコールセンターにおいては、顧客が複数のサービスを契約していることがあるため、単純に顧客とどのサービスに対する問合せ内容かを関連付ける事はできない。また、顧客識別情報と顧客の担当のデータを関連付けて保存している場合には、その関連付けを元に担当者へ転送するが、結局関連付けされている担当者が新サービスの知識を習得していかなければならない課題があった。
【解決手段】
そこで本発明では、顧客からの問合せをどのサービスに関するものか事前に予測し、そのサービスに関する知識を有する担当者に電話を転送して対応するものである。これにより、顧客に不快感を低減し迅速な対応を可能とするコールセンターシステムを提供することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、いわゆるコールセンターシステムに関するものである。その中でも特に顧客からの問合せへの応対を行う担当者の選定を制御するための技術である。

現在、コールセンターでは、自動音声応答装置を用いて、顧客からの問合せ内容をあらかじめ登録しておいた自動応答音声の案内で判断し、その結果に基づいてオペレータを選択して転送を行う電話応答の取次方法が用いられている。

特許文献１では、あらかじめ問合せや契約申し込みが継続している顧客のデータに属性を持たせ、自動音声受付において応答する間に属性を判定し、顧客の担当者に電話着信および顧客情報を通知することで、顧客の担当者が取り次いだ時点で、対応に十分な情報を取得することができる技術が提案されている。

特開２００８-１５３８８９号公報

しかし、顧客が複数のサービスを契約していることがあるため、単純に顧客とどのサービスに対する問合せ内容かを関連付ける事はできない。また、特許文献１では、顧客識別情報と顧客の担当のデータを関連付けて保存しており、その関連付けを元に担当者へ転送するが、結局関連付けされている担当者が新サービスの知識を習得していかなければならず、課題の解決にはならない。

そこで本発明では、顧客からの問合せをどのサービスに関するものか事前に予測し、そのサービスに関する知識を有する担当者に電話を転送して対応するものである。これにより、顧客に不快感を低減し迅速な対応を可能とするコールセンターシステムを提供することができる。

本発明によれば、顧客からの問合せがあって、その問合せ内容を予測することで、その問合せに回答可能な担当者を選定するため、最初に応対した担当者にて回答が可能となる。

実施例における問合せ内容予測システム１０のハードウエア構成図。問合せ内容予測システムにおける処理概要フロー。問合せ内容予測システムにおける問合せ内容予測処理部３２の詳細フロー。問合せ内容予測システムにおける担当者選定処理部３３の詳細フロー。顧客情報テーブル５０の一例。担当者情報テーブル５５の一例。大規模障害情報テーブル５１の一例。サービス種別情報テーブル５６の一例。

以下、図面を用いて本発明に関する実施の形態を説明する。
図１では、本発明の実施形態に関わる問合せ内容予測システムの一例を示すシステム構成を示している。以下、その各構成要件について説明する。

コールセンター１００は、交換機４００、自動音声応答装置５００、問合せ内容予測システム１０、コールセンター担当者電話６００を備える。問合せ内容予測システム１０は、処理装置２０と記憶装置４０で構成されている。交換機４００、自動音声応答装置５００、処理装置２０、記憶装置４０、コールセンター担当者電話６００は、ＬＡＮ等の通信回線に接続されている。コールセンター１００は電話回線網３００とネットワークで接続されている。処理装置２０は、自動応答処理部３０、顧客特定処理部３１、問合せ内容予測処理部３２、担当者選定処理部３３、電話転送処理部３４を有している。記憶装置４０は顧客情報テーブル５０、大規模障害情報テーブル５１、新サービス情報テーブル５２、問合せ傾向テーブル５３、予測結果テーブル５４、担当者情報テーブル５５、サービス種別情報テーブル５６を有している。

顧客情報テーブル５０は、サービスを契約している顧客の情報を格納しているテーブルである。大規模障害情報テーブル５１は、基幹となる通信設備で障害が発生し、その設備の支配下にあるすべての設備にて障害が発生することを指す大規模障害の情報を格納するテーブルである。新サービス情報テーブル５２は、提供を開始して間もないサービスの情報を格納するテーブルである。問合せ傾向テーブル５３は、社会の情勢、会社の状況などから問合せが多くなると考えられるサービスについての情報を格納したテーブルである。
予測結果テーブル５４は、問合せ内容予測処理部３２にて予測した結果を格納するテーブルである。担当者情報テーブル５５は、コールセンターに在籍している担当者の情報を格納しているテーブルである。サービス種別情報テーブル５６は、インターネット、テレビ、電話など、サービスを大きく分けた区分の事を指すサービス種別を、サービスごとに格納しているテーブルである。コールセンター担当者電話６００は、各担当者に１台割り当てられている。

次に、電話の流れを簡単に説明する。まず、顧客電話２００からコールセンター１００への通信を、交換機４００を介して問合せ内容予測システム１０の処理装置２０が入電を受ける。自動応答処理部３０が、自動音声応答装置５００を使用して、顧客からの問合せに自動応答する。顧客特定処理部３１が、入電情報を分析して電話番号を検出して、記憶装置４０と連携して、顧客情報を特定する。問合せ内容予測処理部３２が、顧客情報、大規模障害情報、問合せ傾向、新サービス情報、サービス種別情報から顧客からの問合せ内容の予測を行う。担当者選定処理部３３が、問合せ内容予測結果から、担当者の選定を行う。電話転送処理部３４が、選定された担当者が使用しているコールセンター担当者電話６００に転送する。

図２は、本発明の実施形態における処理の流れを示したフローである。すなわち、上述した流れの詳細であり、以下、図２に従いその内容を説明する。

顧客電話からコールセンターに対して通信する（Ｓ２０１）。コールセンターでは、問合せ内容予測システム１０が顧客電話からの入電を確認する（Ｓ２０２）。自動応答処理部３０では、入電確認後に自動音声応答装置を起動させ、「電話が繋がるまで少しお待ちください。」など予め固定されている応答を開始する（Ｓ２０３）。

また、顧客特定処理部３１では、顧客からの入電情報から電話番号を取得して、電話番号が一致することを条件に顧客情報テーブル５０を検索して、顧客情報を特定する（Ｓ２０４）。問合せ内容予測処理部３２は、顧客情報、大規模障害情報、問合せ傾向、新サービス情報、サービス種別情報から問合せ内容を予測して、その結果を予測結果テーブル５４に格納する（Ｓ２０５）。

担当者選定処理部３３は、予測結果テーブル５４から予測結果を取得して、その予測結果に対応するために必要なサービス知識を導出して、担当者情報テーブル５５からそのサービス知識を習得している担当者を選定する（Ｓ２０６）。電話転送処理部３４は、選定した担当者が使用しているコールセンター担当者電話６００に転送する（Ｓ２０７）。転送完了後、電話転送処理部３４が担当者情報の状況を対応中に更新する（Ｓ２０８）。

選定した担当者が使用しているコールセンター担当者電話６００と、顧客電話２００が通信状態になる（Ｓ２０９）。通信終了後、電話転送処理部３４が担当者情報の応対回数に１を加え、状況を待機中に更新する（Ｓ２１０）。

図３では、問合せ内容予測処理部の詳細フローを示している。
まず、特定されている顧客情報を顧客情報テーブル５０より取得する。また、各サービスに関連した変数を作成する（Ｓ３０１）。大規模障害情報テーブル５１より、取得した顧客情報に含まれる顧客ＩＤが影響顧客ＩＤに含まれていて、状況が復旧済ではないことを条件に、大規模障害情報を取得する（Ｓ３０２）。取得した大規模障害情報が１件以上あるかを判断する（Ｓ３０３）。

取得した大規模障害情報が１件以上ある場合、顧客は大規模障害の影響を受けているため、大規模障害に関する問合せ内容であると予測する（Ｓ３０４）。取得した大規模障害情報が０件である場合、問合せ傾向テーブル５３より予め登録しておいた問合せ傾向の高いサービスの一覧を取得して、そのサービスに関連した変数にポイントを加算する（Ｓ３０５）。この加算結果を用いて、顧客情報から契約サービス・契約開始日を取得する（Ｓ３０６）。現在日付と顧客情報の契約開始日から契約期間を算出して、契約期間が１ヶ月以上かを判断する（Ｓ３０７）。１ヶ月未満の場合は、契約サービスに関連した変数にポイントを加算する（Ｓ３０８）。

新サービス情報を新サービス情報テーブル５２より取得する（Ｓ３０９）。サービス種別情報テーブルから、新サービス・契約サービス両方のサービス種別を取得して、新サービスのサービス種別と同じサービス種別の契約サービスが有るか、新サービスごとに判断する（Ｓ３１０）。新サービスと同じサービス種別の契約サービスが有る場合、新サービスに関連した変数と契約サービスに関連した変数にポイントを加算する（Ｓ３１１）。新サービスと同じサービス種別の契約サービスが無い場合、新サービスに関連した変数にポイントを加算する（Ｓ３１２）。

これらの各サービスに関連した変数を比較して、一番ポイントが高い変数を選定して、その変数に関連したサービスに関する問合せと予測する（Ｓ３１３）。予測結果を予測結果テーブル５４に格納する（Ｓ３１４）。以上で予測処理を終了する。

図４では、担当者選定処理部の詳細フローを示している。
まず、予測結果テーブル５４から予測結果を取得して、顧客からの問合せに応対するために必要なサービス知識を取得する（Ｓ４０１）。取得した必要なサービス知識と習得サービス知識が一致していることと、状況が待機中であることを条件にして、担当者情報テーブル５５より担当者情報を取得する（Ｓ４０２）。取得した担当者情報が１件であるか、判断する（Ｓ４０３）。取得した担当者情報が１件である場合、その担当者情報に該当する担当者を選定する（Ｓ４０４）。

取得した担当者情報が１件ではない場合、取得した担当者情報が２つ以上であるか判断する（Ｓ４０５）。取得した担当者情報が２件以上である場合、一番応対回数が多い担当者情報に該当する担当者を選定する（Ｓ４０６）。取得した担当者情報が１件でもなく２件以上でもない、つまり取得した担当者情報が０件の場合、取得した必要なサービス知識を習得している担当者が存在しない。そこで、状況が待機中であることを条件にして、担当者情報テーブル５５より担当者情報を取得する（Ｓ４０７）。Ｓ４０７の結果を受け、取得した担当者情報の中で一番応対回数が多い担当者情報に該当する担当者する（Ｓ４０８）。以上で担当者を特定する処理についての説明を終わる。

以下、上述した各処理で用いられる各種テーブルについて、図５〜８を用いて説明する。
図５では、顧客情報テーブル５０の一例を示している。例えば、電話番号、顧客ＩＤ、顧客名、住所、契約開始日、契約サービスを蓄積している。契約サービスの中には、その顧客が契約している各サービス情報が入力ないし蓄積されている。電話番号で検索すれば、顧客情報の特定が可能となる。また、顧客情報の中にある顧客ＩＤを取得して、大規模障害情報テーブル５１を検索すれば、顧客に大規模障害の影響があるか確認することができる。

図６では、担当者情報テーブル５５の一例を示している。例えば、担当者名、座席番号、状況、習得サービス知識を蓄積している。習得サービス知識には、その担当者が習得しているサービス知識が入力ないし蓄積されている。必要なサービス知識と習得サービス知識が一致することを条件に検索すると、顧客からの問合せに対応することが可能な担当者を特定することができる。また、状況が待機中であることを条件に検索すると、待機中である担当者を特定することができる。

図７では、大規模障害情報テーブル５１の一例を示している。例えば、障害ＩＤ、状況、発生地域、影響顧客ＩＤを蓄積している。
影響顧客ＩＤには、その障害で影響が発生しているすべての顧客の顧客ＩＤが入力されている。問合せのあった顧客の顧客ＩＤが影響顧客ＩＤに含まれていることと、状況が復旧済ではないことを条件に検索すると、現在顧客に影響のある大規模障害情報を取得することができる。

図８では、サービス種別情報テーブル５６の一例を示している。例えば、サービス、サービス種別を蓄積している。サービスを条件に検索すると、サービス種別を取得できる。

１０問合せ内容予測システム
２０処理装置
３０自動応答処理部
３１顧客特定処理部
３２問合せ内容予測処理部
３３担当者選定処理部
３４電話転送処理部
４０記憶装置
５０顧客情報テーブル
５１大規模障害情報テーブル
５２新サービス情報テーブル
５３問合せ傾向テーブル
５４予測結果テーブル
５５担当者情報テーブル
５６サービス種別情報テーブル
１００コールセンター
２００顧客電話
３００電話回線網
４００交換機
５００自動音声応答装置
６００コールセンター担当者電話

Claims

コールセンターで受信した問合せについて、当該問合せ内容を予測するコールセンターにおける問合せ内容予測システムにおいて、
予め受信に関する情報と、当該受信での問合せ内容を特定する情報を対応付けて記憶しておき、
問合せ者からの受信について待機状態を検知する手段と、
当該待機状態である場合、前記入電に関する情報を取得する手段と、
取得された前記入電に関する情報に対応する、問合せ内容を特定する情報を抽出する手段を有することを特徴とするコールセンターにおける問合せ内容予測システム。
請求項１に記載のコールセンターにおける問合せ内容予測システムにおいて、
さらに、
問い合わせ内容を特定する情報と、前記コールセンターの応答担当者を特定する情報を対応付けて記憶する手段と、
抽出された前記問合せ内容を特定する情報に対応する応答担当者を特定する手段とを有することを特徴とするコールセンターにおける問合せ内容予測システム。
請求項１または２のいずれかに記載のコールセンターにおける問合せ内容予測システムにおいて、
前記受信に関する情報として、前記問合せ者に関する顧客情報、前記問合せ者に影響する大規模障害情報、問合せの履歴に基づく問合せ傾向、前記コールセンターに関する新サービスに関する新サービス情報およびサービスの種別を特定するサービス種別情報を用いることを特徴とするコールセンターにおける問合せ内容予測システム。