JP6588862B2 - 顧客サービスシステム、オペレータスキル判定方法及びオペレータスキル判定プログラム - Google Patents

Description

この発明は、顧客対応を行うオペレータのスキルを判定する顧客サービスシステム、オペレータスキル判定方法及びオペレータスキル判定プログラムに関する。

従来、コールセンタなどでは、顧客からの問い合せを受けたオペレータは、顧客対応を行いつつ、オペレータ用の端末装置を操作して各種情報の入力や必要な情報の検索を行っている。

オペレータの顧客対応能力の高さ、すなわちオペレータのスキルの高さは、知識量、会話の巧拙などが複雑に関係するものであるため、オペレータのスキルの判定は容易ではない。

オペレータのスキルを判定する技術として、例えば、特許文献１は、顧客対応時に行われる各種の情報検索処理を利用し、検索キーそのものの適切度とともに、検索キーを入力するために情報検索処理前に入手したキーワードとなる情報の適切度をもとに、情報検索処理の適切度を判定し、この情報検索処理の適切度の判定処理をもとに、オペレータの情報検索処理のスキル判定を行うオペレータスキル判定処理プログラムを開示している。

また、本来高いスキルを有するオペレータであっても、オペレータの心理状態などによってはそのスキルを充分に発揮できない場合がある。そこで、例えば特許文献２は、顧客対応中のオペレータの身体状態を監視し、その監視結果を、その後の着信呼を担当するオペレータ端末の決定に利用するコールセンタシステムを開示している。

特開２００７−１９３４８５号公報 特開２０１２−１９５８６３号公報

しかしながら、上記の特許文献１は、顧客対応時に情報検索を行うことを前提としており、情報検索を伴わない顧客対応には適用できず、汎用性に欠けるという問題点がある。また、検索キーとキーワードの適切度からスキルの判定を行っているため、オペレータのスキルを総合的に評価することができない。

さらに、上記の特許文献２では、オペレータの身体状態の監視が必要となるため、システム構成が複雑になることに加え、オペレータが身体状態を監視されることに抵抗を感ずるという問題がある。

これらのことから、簡易な構成でオペレータのスキルを判定することが重要な課題となっていた。かかる課題は、コールセンタのオペレータに限らず、機器への入力操作を行うオペレータのスキルを判定する場合に同様に生ずる課題である。

本発明は、上記の従来技術の課題を解決するためになされたものであって、簡易な構成でオペレータのスキルを判定することができる顧客サービスシステム、オペレータスキル判定方法及びオペレータスキル判定プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、顧客対応を行う複数のオペレータがそれぞれ操作する複数の端末装置と、各端末装置での入力操作に応じた処理を行うサーバ装置とを通信可能に接続した顧客サービスシステムであって、各端末装置は、各オペレータの入力操作に係る入力操作情報と、顧客からの問い合せと該問い合せへの回答に係る音声情報とを取得する取得部と、前記取得部により取得された入力操作情報及び音声情報を所定の管理装置に通知する通知部とを有し、前記所定の管理装置は、オペレータのスキルの判定基準に係る判定基準情報を記憶する記憶部と、前記複数の端末装置から通知された音声情報を解析する音声解析部と、前記複数の端末装置から前記入力操作情報及び前記音声情報を通知された場合に、該入力操作情報及び前記記憶部に記憶された判定基準情報に応じて該当するオペレータのスキルを判定するスキル判定部と、前記入力操作情報と、同一オペレータに係る過去のスキルの判定結果と、前記音声解析部による前記音声情報の解析結果とを用いて、該当するオペレータのストレスを判定するストレス判定部とを有することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記取得部は、入力操作の速度、入力操作の修正頻度、入力操作が非検知状態である無入力状態の時間のうち少なくともいずれかを前記入力操作情報として取得することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記端末装置は、顧客からの問い合せと該問い合せへの回答に係る情報を前記入力操作により受け付け、前記記憶部は、前記顧客及び／又は前記問い合せに係る分類を前記判定結果と対応付けて記憶することを特徴とする。

また、本発明は、上記発明において、前記スキル判定部は、前記記憶部に記憶された他のオペレータに係る判定結果を用いて、前記オペレータのスキルの判定に対して補正を行うことを特徴とする。

また、本発明は、顧客対応を行う複数のオペレータがそれぞれ操作する複数の端末装置と、各端末装置での入力操作に応じた処理を行うサーバ装置とを通信可能に接続した顧客サービスシステムにおけるオペレータスキル判定方法であって、前記端末装置が、前記オペレータの入力操作に係る入力操作情報と、顧客からの問い合せと該問い合せへの回答に係る音声情報とを取得する取得ステップと、前記端末装置が、前記取得ステップにより取得された入力操作情報及び音声情報を所定の管理装置に通知する通知ステップと、前記所定の管理装置が、前記入力操作情報及びオペレータのスキルの判定基準に係る判定基準情報に応じて該当するオペレータのスキルを判定するスキル判定ステップと、前記所定の管理装置が、前記音声情報を解析する音声解析ステップと、前記所定の管理装置が、前記入力操作情報と、同一オペレータに係る過去のスキルの判定結果と、前記音声解析ステップによる前記音声情報の解析結果とを用いて、該当するオペレータのストレスを判定するストレス判定ステップとを含むことを特徴とする。

また、本発明は、顧客対応を行う複数のオペレータがそれぞれ操作する複数の端末装置と、各端末装置での入力操作に応じた処理を行うサーバ装置とを通信可能に接続した顧客サービスシステムにおけるオペレータスキル判定プログラムであって、前記端末装置から前記オペレータの入力操作に係る入力操作情報と、顧客からの問い合せと該問い合せへの回答に係る音声情報とを受信する受信手順と、所定の記憶部からオペレータのスキルの判定基準に係る判定基準情報を読み出す読出手順と、前記受信手順により受信した入力操作情報及び前記読出手順により読み出した判定基準情報に応じて該当するオペレータのスキルを判定するスキル判定手順と、前記音声情報を解析する音声解析手順と、前記入力操作情報と、同一オペレータに係る過去のスキルの判定結果と、前記音声解析手順による前記音声情報の解析結果とを用いて、該当するオペレータのストレスを判定するストレス判定手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、簡易な構成でオペレータのスキル及びストレスを判定することができる。

図１は、本実施例に係る顧客サービスシステムの特徴を説明するための説明図である。 図２は、顧客サービスシステムのシステム構成図である。 図３は、図１に示したオペレータ端末装置の構成を示す機能ブロック図である。 図４は、顧客対応データ及び入力状態データの一例を説明するための説明図である。 図５は、顧客対応時に表示部に表示される入力画面例の説明図である。 図６は、図１に示したオペレータ管理サーバの構成を示す機能ブロック図である。 図７は、判定基準データの一例を説明するための説明図である。 図８は、オペレータデータ及び判定結果データの一例を説明するための説明図である。 図９は、顧客サービスシステムの動作の説明図である。 図１０は、オペレータ管理サーバによるスキル判定の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、オペレータ管理サーバによるストレス判定の処理手順を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、本実施例に係る顧客サービスシステム、オペレータスキル判定方法及びオペレータスキル判定プログラムについて説明する。なお、本実施例では、顧客からの電話等による問い合せを受けて、会話を用いた対応を行うコールセンタに本発明を適用する場合について説明を行う。

まず、本実施例に係る顧客サービスシステムの特徴について説明する。図１は、本実施例に係る顧客サービスシステムの特徴を説明するための説明図である。図１に示すように、顧客が電話等によりコールセンタに問い合せを行うと、該問い合せに割り当てられたオペレータが応答し、顧客対応を行う（１）。

コールセンタでは、複数のオペレータに対応して複数のオペレータ端末装置１００が設けられており、オペレータは顧客対応を行いつつ、問い合せの内容や回答した内容をオペレータ端末装置１００に入力する（２）。

オペレータ端末装置１００は、入力されたデータを顧客対応管理サーバ２００に送信し、入力データの登録を行う（３）。顧客対応管理サーバ２００は、オペレータ端末装置１００から受信した入力データを対応履歴データ２００ｄに追加する。このように、顧客対応管理サーバ２００は、コールセンタの複数のオペレータがそれぞれ行った顧客対応の内容を対応履歴データ２００ｄに蓄積することができる。

さらに、オペレータ端末装置１００は、オペレータによる入力状態をモニタし、モニタの結果をオペレータ管理サーバ３００に送信する（４）。入力状態のモニタ結果は、具体的には、オペレータによる入力操作の速度を示す入力速度、入力操作の修正頻度、入力操作が行われていない時間を示す無入力時間などであり、特許請求の範囲の「入力操作情報」に対応する。

オペレータ管理サーバ３００は、オペレータ端末装置１００から受信した入力状態モニタ結果を、オペレータのスキルの判定（５）と、オペレータのストレスの判定（６）に用いる。

具体的には、オペレータ管理サーバ３００は、オペレータのスキルの判定基準を示す判定基準データ３０４ａを記憶しており、オペレータ端末装置１００から受信した入力状態モニタ結果と判定基準データ３０４ａとに応じてオペレータのスキルを判定することになる。

例えば、入力速度については早いほどオペレータのスキルは高く、修正頻度及び無入力時間については少ないほどオペレータのスキルは高い。判定基準データ３０４ａは、入力速度、修正頻度、無入力時間などについて、それぞれの値とスキルの判定値とを対応付けたテーブルである。従って、オペレータ管理サーバ３００は、オペレータ端末装置１００から入力状態モニタ結果を受信した場合に、判定基準データ３０４ａを参照することでオペレータのスキルを示す判定値を求めることができる。オペレータ管理サーバ３００は、算定したスキルの判定値をオペレータの識別情報と対応付けて記憶する。

また、オペレータ管理サーバ３００は、入力状態モニタ結果から求めたスキルの判定値と、過去に同一のオペレータについて求めたスキルの判定値とを比較し、スキルの判定値の低下の度合をストレスの判定結果として算定する。すなわち、入力速度の減少や、修正頻度や無入力時間の増加が発生していた場合に、オペレータに何らかのストレスが生じていると判定することになる。

このように、オペレータ端末装置１００がオペレータによる入力状態をモニタしてオペレータ管理サーバ３００に通知し、オペレータ管理サーバ３００が入力状態モニタ結果及び判定基準データ３０４ａに応じて該当するオペレータのスキルを判定することにより、簡易な構成でオペレータのスキルを判定することができる。

また、オペレータ管理サーバ３００は、入力状態モニタ結果から求めたスキルの判定値を記憶し、スキルの判定値の変化からオペレータのストレスを判定することができる。

次に、顧客サービスシステムのシステム構成について説明する。図２は、顧客サービスシステムのシステム構成図である。図２に示すように、顧客端末とコールセンタ１０とは、ネットワーク２０を介して接続される。顧客端末は、例えば電話機などであり、ネットワーク２０は電話回線網などである。

コールセンタ１０は、複数のオペレータ端末装置１００を有し、顧客端末からの着呼をいずれかのオペレータ端末装置１００に割り当てる。また、コールセンタ１０は、顧客対応管理サーバ２００及びオペレータ管理サーバ３００と接続される。

顧客対応管理サーバ２００は、既に説明した対応履歴データ２００ｄに加え、オペレータデータ２００ａ、顧客データ２００ｂ及び対応マニュアルデータ２００ｃを記憶する。また、顧客対応管理サーバ２００は、オペレータ管理サーバ３００とも接続されている。

オペレータデータ２００ａは、コールセンタ１０で顧客対応を行うオペレータを管理するためのデータであり、オペレータの識別情報であるオペレータＩＤに、オペレータの氏名や所属などを対応付けている。顧客対応管理サーバ２００は、オペレータデータ２００ａの一部又は全てを、オペレータ管理サーバ３００に送信することができる。また、オペレータ管理サーバ３００からオペレータのスキルの判定結果などを受信し、オペレータデータ２００ａに追加することも可能である。

顧客データ２００ｂは、顧客を管理するためのデータであり、顧客の識別情報である顧客ＩＤに、顧客の氏名、属性などを対応付けている。顧客の属性には、性別、年齢層、職業などが含まれる。この他、顧客の連絡先、住所、電話番号、過去の問い合せ実績など任意の情報を顧客データ２００ｂに含めることができる。例えば、顧客が加入しているサービスや所有している製品などを顧客データ２００ｂに含めてもよい。顧客対応管理サーバ２００は、オペレータ端末装置１００からの要求に応じて顧客データ２００ｂに含まれる情報を応答する。このため、オペレータは、顧客に関する情報を適宜検索して参照しつつ、顧客対応を行うことができる。

対応マニュアルデータ２００ｃは、オペレータによる顧客対応のマニュアルである。顧客対応管理サーバ２００は、オペレータ端末装置１００からの要求に応じて対応マニュアルデータ２００ｃに含まれる情報を応答する。このため、オペレータは、マニュアルを適宜検索して参照しつつ、顧客対応を行うことができる。

オペレータ管理サーバ３００は、既に説明した判定基準データ３０４ａに加え、オペレータデータ３０４ｂ及び判定結果データ３０４ｃを記憶する。

オペレータデータ３０４ｂは、オペレータを管理するためのデータであり、オペレータＩＤに各種情報を対応付けている。オペレータＩＤなど、顧客対応管理サーバ２００のオペレータデータ２００ａと共通する情報については、顧客対応管理サーバ２００から取得して使用することができる。さらに、オペレータ管理サーバ３００のオペレータデータ３０４ｂには、スキルやストレスに関わる情報が含まれている。具体的には、オペレータがこれまでに行った顧客対応の時間の合計、当日の勤務開始時間、スキルの総合的な判定値、入力速度など各項目別のスキルの判定値などをオペレータデータ３０４ｂに含めることができる。

判定結果データ３０４ｃは、スキルやストレスの判定結果を示すデータである。判定結果データ３０４ｃには、顧客対応ごとのスキルやストレスの判定結果が蓄積される。また、詳細については後述するが、対応したオペレータのオペレータＩＤ、顧客対応の開始日時、顧客の属性、問い合せの分類を示す問い合せ分野なども対応付けて蓄積され、オペレータのスキルやストレスの分析に使用される。

次に、図１に示したオペレータ端末装置１００について説明する。図３は、図１に示したオペレータ端末装置１００の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、オペレータ端末装置１００は、表示部１０１、操作受付部１０２、音声受付部１０２ａと接続される。また、オペレータ端末装置１００は、通信部１０３、記憶部１０４及び制御部１０５を有する。

表示部１０１は、液晶ディスプレイ装置等の表示デバイスである。操作受付部１０２は、キーボードやマウス等の入力デバイスであり、オペレータによる入力操作を受け付ける。音声受付部１０２ａは、顧客とオペレータの音声の入力を受け付けるマイクなどである。通信部１０３は、顧客対応管理サーバ２００及びオペレータ管理サーバ３００と通信するためのインタフェース部である。

記憶部１０４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、顧客対応データ１０４ａ、対応音声データ１０４ｂ及び入力状態データ１０４ｃを記憶する。顧客対応データ１０４ａは、問い合せや回答の内容などを示すデータであり、オペレータからの入力操作に応じて生成される。対応音声データ１０４ｂは、顧客とオペレータとの会話を録音したデータある。入力状態データ１０４ｃは、オペレータによる入力状態のモニタ結果を示すデータである。

制御部１０５は、オペレータ端末装置１００の全体を制御する制御部であり、顧客対応処理部１０５ａ、入力状態モニタ部１０５ｂ及びモニタ結果通知部１０５ｃを有する。実際には、これらの機能部に対応するプログラムを図示しないＲＯＭや不揮発性メモリに記憶しておき、これらのプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）にロードして実行することにより、顧客対応処理部１０５ａ、入力状態モニタ部１０５ｂ及びモニタ結果通知部１０５ｃにそれぞれ対応するプロセスを実行させることになる。

顧客対応処理部１０５ａは、オペレータからの入力操作に応じて顧客対応データ１０４ａを生成する処理部である。また、顧客対応処理部１０５ａは、オペレータからの入力操作に応じて顧客対応管理サーバ２００との通信制御を行い、顧客データ２００ｂや対応マニュアルデータ２００ｃから情報を取得する処理を行う。取得した情報は、表示部１０１に表示出力するとともに、顧客対応データ１０４ａに格納される。また、顧客対応処理部１０５ａは、顧客対応中に音声受付部１０２ａにより受け付けた顧客とオペレータの音声を対応音声データ１０４ｂとして記憶部１０４に格納する。顧客対応処理部１０５ａは、顧客対応の終了時に、顧客対応データ１０４ａ及び対応音声データ１０４ｂを顧客対応管理サーバ２００に送信する。

入力状態モニタ部１０５ｂは、操作受付部１０２が受け付けたオペレータの入力操作の状態をモニタし、入力状態データ１０４ｃを生成する処理を行う。具体的には、オペレータの入力操作から、入力速度、修正頻度、無入力時間、ポインタ移動距離、ポインタ選択操作、ポインタ停止時間などを求めて入力状態データ１０４ｃを生成する。

入力速度は、キーボードに対するキー操作の速度であり、例えば１分間に最高で何文字分のキー操作が行なわれたかを計数することで求める。キー操作の修正頻度は、例えばキー操作の総数に対する修正キーの操作数により求める。無入力時間は、例えば、キー操作を行っていた時間の合計に対し、キー操作が検知されない時間が占める割合である。

ポインタ移動距離は、マウスなどのポインティングデバイスの操作により表示されるポインタの移動距離を示す。この移動距離は、例えば入力画面の幅の何倍分を移動したかを計測すればよい。ポインタ選択操作は、マウスなどのポインティングデバイスによる選択操作の回数である。選択操作の種類（シングルクリック、ダブルクリックなど）ごとに選択操作の回数を計数してもよい。ポインタ停止時間は、例えば、マウスなどのポインティングデバイスの操作を行っていた時間の合計に対し、ポインタが停止していた時間が占める割合である。

また、入力状態モニタ部１０５ｂは、オペレータＩＤ、対応開始日時、対応所要時間、顧客属性、問い合せ分野などを入力状態のモニタ結果に対応付けて入力状態データ１０４ｃに格納する。これらの情報は、顧客対応データ１０４ａから取得すればよい。

モニタ結果通知部１０５ｃは、顧客対応の終了時に、入力状態データ１０４ｃ及び対応音声データ１０４ｂをオペレータ管理サーバ３００に送信する処理を行う。

次に、顧客対応データ１０４ａ及び入力状態データ１０４ｃの一例について説明する。図４は、顧客対応データ１０４ａ及び入力状態データ１０４ｃの一例を説明するための説明図である。

図４に示すように、顧客対応データ１０４ａは、オペレータＩＤに対し、対応開始日時、対応所要時間、顧客ＩＤ、顧客属性、顧客氏名、問い合せ分野、問い合せ内容、回答内容などを対応付けたデータである。

図４では、オペレータＩＤ「ｂ００１０」に対し、対応開始日時「２０１６／０５／１０ １４:３５」、対応所要時間「３４分」、顧客ＩＤ「ｃ０８２２」、顧客属性「３０代・男性・会社員」、顧客氏名「ＡＢ ＣＤ」、問い合せ分野「製品Ｄ 故障対応」などが対応付けられた状態を示している。対応開始日時及び対応所要時間は、顧客対応処理部１０５ａにより特定される。顧客ＩＤ、顧客属性、顧客氏名、問い合せ分野は、顧客対応管理サーバ２００からの取得や、オペレータからの入力操作により得られる。

入力状態データ１０４ｃは、オペレータＩＤに対し、対応開始日時、対応所要時間、顧客属性、問い合せ分野、入力速度、修正頻度、無入力時間、ポインタ移動距離、ポインタ選択操作、ポインタ停止時間などを対応付けたデータである。オペレータＩＤ、対応開始日時、対応所要時間、顧客属性、問い合せ分野は、顧客対応データ１０４ａの同一項目の内容を使用すればよい。

図４では、オペレータＩＤ「ｂ００１０」に対し、対応開始日時「２０１６／０５／１０ １４:３５」、対応所要時間「３４分」、顧客属性「３０代・男性・会社員」、問い合せ分野「製品Ｄ 故障対応」、入力速度「８０文字/分」、修正頻度「５％」、無入力時間「２１％」、ポインタ移動距離「２．１７」、ポインタ選択操作「３２」、ポインタ停止時間「８％」などが対応付けられた状態を示している。

次に、顧客対応時に表示部１０１に表示される入力画面例について説明する。図５は、顧客対応時に表示部１０１に表示される入力画面例の説明図である。図５に示した入力画面例では、右側に顧客情報の表示領域が設けられ、左側に対応の詳細を示す表示領域が設けられている。

顧客情報の表示領域には、顧客ＩＤ「ｃ０８２２」、顧客属性「３０代・男性・会社員」、顧客氏名「ＡＢ ＣＤ」など、顧客に関する情報が表示される。対応の詳細を示す表示領域には、オペレータＩＤ「ｂ００１０」、対応開始日時「２０１６／０５／１０ １４:３５」、対応時間「２７分」、問い合せ分野「製品Ｄ 故障対応」などが表示される。また、対応の詳細を示す表示領域には、問い合わせ内容の入力領域と、回答内容の入力領域が設けられており、オペレータはこれらの領域に対応する内容を入力することになる。

次に、図１に示したオペレータ管理サーバ３００について説明する。図６は、図１に示したオペレータ管理サーバ３００の構成を示す機能ブロック図である。図６に示すように、オペレータ管理サーバ３００は、表示部３０１、入力部３０２と接続される。また、オペレータ管理サーバ３００は、通信部３０３、記憶部３０４及び制御部３０５を有する。

表示部３０１は、液晶ディスプレイ装置等の表示デバイスである。入力部３０２は、キーボードやマウス等の入力デバイスである。通信部３０３は、オペレータ端末装置１００及び顧客対応管理サーバ２００と通信するためのインタフェース部である。

記憶部３０４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、既に説明した判定基準データ３０４ａ、オペレータデータ３０４ｂ及び判定結果データ３０４ｃを記憶する。

制御部３０５は、オペレータ管理サーバ３００の全体を制御する制御部であり、音声解析処理部３０５ａ、スキル判定部３０５ｂ、ストレス判定部３０５ｃ及び分析処理部３０５ｄを有する。実際には、これらの機能部に対応するプログラムを図示しないＲＯＭや不揮発性メモリに記憶しておき、これらのプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）にロードして実行することにより、音声解析処理部３０５ａ、スキル判定部３０５ｂ、ストレス判定部３０５ｃ及び分析処理部３０５ｄにそれぞれ対応するプロセスを実行させることになる。

音声解析処理部３０５ａは、オペレータ端末装置１００から受信した対応音声データ１０４ｂの解析を行う処理部である。この解析により、顧客の発言に含まれる単語や、オペレータの発言に含まれる単語が識別できる。また、顧客及びオペレータの心理状態とその推移を推定することができる。

スキル判定部３０５ｂは、オペレータ端末装置１００から入力状態のモニタ結果である入力状態データ１０４ｃを受信した場合に、入力状態データ１０４ｃと判定基準データ３０４ａとに応じてオペレータのスキルを判定する処理を行う。

具体的には、スキル判定部３０５ｂは、入力状態データ１０４ｃに示された各項目の値について判定基準データ３０４ａを参照し、項目毎に判定値を算定する。また、スキル判定部３０５ｂは、他の複数のオペレータの判定結果などを用いて、各項目の判定値を補正する。

ここで、判定値の補正について説明する。例えば、コールセンタの空調が適切に行われていない場合には、オペレータのスキルが充分に発揮されないことがある。このような環境要因は、他のオペレータにも同様に影響するため、複数のオペレータのスキルの判定結果から各オペレータのスキルの判定値が全体的に低下している場合には、同様の影響が発生していると推定して、かかる影響を相殺するよう判定結果に補正を行う。

同様に、当日の勤務時間が長くなれば、オペレータのスキルが充分に発揮されなくなっていくことが考えられる。勤務時間による影響は、他のオペレータにも同様に生ずるため、勤務時間が類似する複数のオペレータのスキルの判定結果から各オペレータのスキルの判定値が全体的に低下している場合には、同様の影響が発生していると推定して、かかる影響を相殺するよう判定結果に補正を行う。

また、音声解析処理部３０５ａによる解析結果も、スキルの判定に使用可能である。例えば、オペレータの発言に含まれる単語を評価し、不適切な単語が含まれている場合にはスキルの判定結果を下げる。また、顧客の心理状態が顧客対応により興奮状態に移行した場合にはスキルの判定結果を下げ、顧客の心理状態が顧客対応により沈静状態に移行した場合にはスキルの判定結果を上げる。また、オペレータの心理状態が顧客対応中に興奮状態となったならば、スキルの判定結果を下げる。

スキル判定部３０５ｂは、入力状態データ１０４ｃに示された各項目の判定結果に重みを付与しつつ平均値を求めることで、オペレータのスキルの総合的な判定値を算定する。かかる加重平均により、オペレータのスキルの総合的な高さを評価することができる。

スキル判定部３０５ｂは、算定したスキルの判定値を判定結果データ３０４ｃに登録する。この登録は、顧客対応毎に行われ、入力状態データ１０４ｃに示されたオペレータＩＤ、顧客対応の開始日時、顧客の属性、問い合せの分類を示す問い合せ分野なども対応付けられる。

また、スキル判定部３０５ｂは、同一のオペレータに係る所定件数分の判定結果を判定結果データ３０４ｃから読み出し、各項目の判定値及び総合的なスキル判定値について、移動平均を算定し、移動平均の結果をオペレータデータ３０４ｂに登録する。

すなわち、判定結果データ３０４ｃには、１件の顧客対応毎に各項目の判定値及び総合的なスキル判定値が登録されるのに対し、オペレータデータ３０４ｂには、複数件の顧客対応の結果から求められた各項目の判定値及び総合的なスキル判定値が登録されることになる。従って、オペレータデータ３０４ｂにおけるスキルの判定結果は、顧客対応毎の影響を除外し、オペレータの本来のスキルをより正確に評価した結果として用いることができる。

ストレス判定部３０５ｃは、スキル判定部３０５ｂによって新たに求められたスキルの判定値と、過去に同一のオペレータについて求めたスキルの判定値とを比較し、スキルの判定値の低下の度合をストレスの判定結果として算定する処理部である。

具体的には、ストレス判定部３０５ｃは、オペレータ端末装置１００から入力状態データ１０４ｃを受信し、受信した入力状態データ１０４ｃを用いてスキル判定部３０５ｂがスキルの判定値を求めた場合に、オペレータデータ３０４ｂに登録された同一オペレータのスキルの判定値を読み出す。

ストレス判定部３０５ｃは、オペレータデータ３０４ｂに登録された各項目の判定値と、スキル判定部３０５ｂが算定した各項目の判定値との差分をそれぞれ算定し、差分値を加重平均してストレス判定値とする。ストレス判定部３０５ｃは、算定したストレス判定値を判定結果データ３０４ｃに登録する。

なお、音声解析処理部３０５ａによる解析結果をストレスの判定に反映させてもよい。例えば、顧客の発言に含まれる単語を評価し、不適切な単語が含まれている場合にはストレス要素として登録する。また、顧客の心理状態が興奮状態となったならば、ストレス要素として登録すればよい。

分析処理部３０５ｄは、判定結果データ３０４ｃを用いて、オペレータのスキルやストレスを分析する処理部である。例えば、同一オペレータのスキル判定値及びストレス判定値を抽出し、顧客属性ごとに比較すれば、オペレータが苦手とする顧客属性を判別することができる。同様に、同一オペレータのスキル判定値及びストレス判定値を抽出し、問い合せ分野ごとに比較すれば、オペレータが苦手とする問い合せ分野を判別することができる。

また、所定のグループに属する複数のオペレータのスキル判定値及びストレス判定値を抽出し、顧客属性や問い合せ分野ごとに比較すれば、そのグループが苦手とする顧客属性や問い合せ分野を判別することができる。

また、時間帯、勤務時間などに基づいて、判定結果データ３０４ｃの分析を行うことで、勤務状態によってオペレータに加わるストレスを評価することも可能である。

また、オペレータがこれまでに行った顧客対応の時間の合計をオペレータデータ３０４ｂから取得し、スキルの判定値の変化と対応付けることで、経験によるオペレータのスキル向上を評価することが可能となる。

次に、判定基準データ３０４ａの一例について説明する。図７は、判定基準データ３０４ａの一例を説明するための説明図である。図７に示すように、判定基準データ３０４ａは、入力状態データ１０４ｃに示される各項目、すなわち、入力速度、修正頻度、無入力時間、ポインタ移動距離、ポインタ選択操作、ポインタ停止時間のそれぞれの値とスキルの判定値とを対応付けたテーブルである。

具体的には、入力速度「１００字／分以上」に対して判定値「８０」を対応付け、入力速度「９０字／分以上」に対して判定値「７５」を対応付け、入力速度「８０字／分以上」に対して判定値「７０」を対応付け、入力速度「７０字／分以上」に対して判定値「６５」を対応付け、入力速度「６０字／分以上」に対して判定値「６０」を対応付けている。

また、修正頻度「６％未満」に対して判定値「８０」を対応付け、修正頻度「８％未満」に対して判定値「７５」を対応付け、修正頻度「１０％未満」に対して判定値「７０」を対応付け、修正頻度「１５％未満」に対して判定値「６５」を対応付け、修正頻度「２０％未満」に対して判定値「６０」を対応付けている。

また、無入力時間「８％未満」に対して判定値「８０」を対応付け、無入力時間「１０％未満」に対して判定値「７５」を対応付け、無入力時間「１５％未満」に対して判定値「７０」を対応付け、無入力時間「２５％未満」に対して判定値「６５」を対応付け、無入力時間「３０％未満」に対して判定値「６０」を対応付けている。

また、ポインタ移動距離「１．５未満」に対して判定値「８０」を対応付け、ポインタ移動距離「２．０未満」に対して判定値「７５」を対応付け、ポインタ移動距離「２．５未満」に対して判定値「７０」を対応付け、ポインタ移動距離「３．０未満」に対して判定値「６５」を対応付け、ポインタ移動距離「４．０未満」に対して判定値「６０」を対応付けている。

また、ポインタ選択操作「２０未満」に対して判定値「８０」を対応付け、ポインタ選択操作「２５未満」に対して判定値「７５」を対応付け、ポインタ選択操作「３０未満」に対して判定値「７０」を対応付け、ポインタ選択操作「３５未満」に対して判定値「６５」を対応付け、ポインタ選択操作「４０未満」に対して判定値「６０」を対応付けている。

また、ポインタ停止時間「４％未満」に対して判定値「８０」を対応付け、ポインタ停止時間「５％未満」に対して判定値「７５」を対応付け、ポインタ停止時間「６％未満」に対して判定値「７０」を対応付け、ポインタ停止時間「８％未満」に対して判定値「６５」を対応付け、ポインタ停止時間「１０％未満」に対して判定値「６０」を対応付けている。

次に、オペレータデータ３０４ｂ及び判定結果データ３０４ｃの一例について説明する。図８は、オペレータデータ３０４ｂ及び判定結果データ３０４ｃの一例を説明するための説明図である。

図８に示すように、オペレータデータ３０４ｂは、オペレータＩＤに対し、オペレータ氏名、対応時間合計、勤務開始時間、スキル判定値、キー入力判定値及びポインタ選択操作判定値を対応付けたデータである。なお、キー入力判定値は、キー入力の速度、修正頻度、無入力時間についての判定値をそれぞれ含む。ポインタ選択操作判定値は、ポインタの起動距離、選択操作の回数、停止時間についての判定値をそれぞれ含む。そして、スキル判定値は、キー入力判定値及びポインタ選択操作判定値から求めた総合的なスキルの判定値である。

図８では、オペレータデータ３０４ｂは、オペレータＩＤ「ｂ００１０」に対し、オペレータ氏名「ＥＦ ＧＨ」、対応時間合計「４８：１７」、勤務開始時刻「１０：００」、スキル判定値「７５」、キー入力判定値「（７５、９０、６５）」、ポインタ選択操作判定「（７５、８０、７０）」を対応付けている。

同様に、オペレータＩＤ「ｂ００１１」に対し、オペレータ氏名「ＨＩ ＪＫ」、対応時間合計「１２８：５２」、勤務開始時刻「１２：００」、スキル判定値「８０」、キー入力判定値「（９０、７０、８０）」、ポインタ選択操作判定「（８０、７０、４０）」を対応付けている。

また、判定結果データ３０４ｃは、対応開始日時、対応所要時間、オペレータＩＤ、顧客属性、問い合せ分野、スキル判定値、キー入力判定値、ポインタ操作判定値及びストレス判定値を対応付けたデータである。

図８では、判定結果データ３０４ｃは、対応開始日時「２０１６／０５／１０ １４:０１」、対応所要時間「２２分」、オペレータＩＤ「ｂ００１０」、顧客属性「２０代・女性・学生」、問い合せ分野「製品Ｋ 使用法」、スキル判定値「８０」、キー入力判定値「（７５、９０、６０）」、ポインタ選択操作判定「（７５、８０、６５）」、ストレス判定値「１０」を対応付けている。

同様に、判定結果データ３０４ｃは、対応開始日時「２０１６／０５／１０ １４:１０」、対応所要時間「４５分」、オペレータＩＤ「ｂ００５３」、顧客属性「５０代・男性・自営業」、問い合せ分野「製品Ｋ 修理」、スキル判定値「６５」、キー入力判定値「（５５、７０、７０）」、ポインタ選択操作判定「（５０、６０、７５）」、ストレス判定値「４５」を対応付けている。

同様に、判定結果データ３０４ｃは、対応開始日時「２０１６／０５／１０ １４:３５」、対応所要時間「３４分」、オペレータＩＤ「ｂ００１０」、顧客属性「３０代・男性・会社員」、問い合せ分野「製品Ｄ 修理」、スキル判定値「７０」、キー入力判定値「（７０、８０、６５）」、ポインタ選択操作判定「（７０、７５、６０）」、ストレス判定値「３０」を対応付けている。

次に、顧客サービスシステムの動作について説明する。図９は、顧客サービスシステムの動作の説明図である。図９に示すように、オペレータ端末装置１００は、オペレータの操作に基づいて顧客対応を開始すると（ステップＳ１０１）、顧客対応管理サーバ２００に顧客に関する情報の問い合せを行う（ステップＳ１０２）。顧客対応管理サーバ２００は、オペレータ端末装置１００からの問い合わせを受け、該当する顧客に関する情報を応答する（ステップＳ１１１）。

また、オペレータ端末装置１００は、オペレータから顧客対応に関する入力操作を受け付け（ステップＳ１０３）、顧客対応データ１０４ａ、対応音声データ１０４ｂ及び入力状態データ１０４ｃを随時更新する（ステップＳ１０４）。

その後、オペレータ端末装置１００は、オペレータから顧客対応の終了を示す操作を受けると（ステップＳ１０５）、顧客対応データ１０４ａ及び対応音声データ１０４ｂを顧客対応管理サーバ２００に送信し（ステップＳ１０６）、入力状態データ１０４ｃ及び対応音声データ１０４ｂをオペレータ管理サーバ３００に送信して（ステップＳ１０７）、処理を終了する。

顧客対応管理サーバ２００は、オペレータ端末装置１００から送信された顧客対応データ１０４ａ及び対応音声データ１０４ｂを対応履歴データ２００ｄに登録する（ステップＳ１１２）。

オペレータ管理サーバ３００は、オペレータ端末装置１００から入力状態データ１０４ｃ及び対応音声データ１０４ｂを受信し（ステップＳ１２１）、受信した入力状態データ１０４ｃ及び対応音声データ１０４ｂを用いてスキル判定処理（ステップＳ１２２）及びストレス判定処理（ステップＳ１２３）を行う。そして、判定結果の報知や分析などを行って（ステップＳ１２４）、処理を終了する。

次に、オペレータ管理サーバ３００によるスキル判定の処理手順について説明する。図１０は、オペレータ管理サーバ３００によるスキル判定の処理手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、オペレータ管理サーバ３００のスキル判定部３０５ｂは、オペレータ端末装置１００から入力状態データ１０４ｃを受信した場合に、入力状態データ１０４ｃに示された各項目の値について判定基準データ３０４ａを参照し、項目毎に判定値を算定する（ステップＳ２０１）。また、スキル判定部３０５ｂは、他の複数のオペレータのスキルの判定値を用いて、各項目の判定値を補正する（ステップＳ２０２）。

スキル判定部３０５ｂは、入力状態データ１０４ｃに示された各項目の判定値を加重平均して、オペレータの総合的なスキル判定値を算定する（ステップＳ２０３）。スキル判定部３０５ｂは、算定したスキルの判定値にオペレータＩＤ、顧客対応の開始日時、顧客の属性、問い合せの分類を示す問い合せ分野などを対応付けて判定結果データ３０４ｃに登録する（ステップＳ２０４）。

また、スキル判定部３０５ｂは、同一のオペレータに係る所定件数分の判定結果を判定結果データ３０４ｃから読み出し、各項目の判定値及び総合的なスキル判定値について、移動平均を算定する（ステップＳ２０５）。スキル判定部３０５ｂは、スキルの判定値の移動平均をオペレータデータ３０４ｂに登録して更新し（ステップＳ２０６）、処理を終了する。

次に、オペレータ管理サーバ３００によるストレス判定の処理手順について説明する。図１１は、オペレータ管理サーバ３００によるストレス判定の処理手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、オペレータ管理サーバ３００のストレス判定部３０５ｃは、スキル判定部３０５ｂが新たに求めた判定結果データ３０４ｃにおける各項目の判定値と、同一オペレータのオペレータデータ３０４ｂにおける各項目の判定値との差分を算定する（ステップＳ３０１）。

ストレス判定部３０５ｃは、各項目の差分値を加重平均してストレス判定値とする（ステップＳ３０２）。ストレス判定部３０５ｃは、算定したストレス判定値を判定結果データ３０４ｃに追加して（ステップＳ３０３）、処理を終了する。

上述してきたように、本実施例に係る顧客サービスシステムでは、顧客対応を行うオペレータにより操作されるオペレータ端末装置１００がオペレータによる入力状態を取得し、取得した入力状態を示す入力状態データ１０４ｃをオペレータ管理サーバ３００に通知する。また、オペレータ管理サーバ３００は、オペレータのスキルの判定基準に係る判定基準データ３０４ａを記憶しており、オペレータ端末装置１００から入力状態データ１０４ｃを通知された場合に、該入力状態データ１０４ｃ及び判定基準データ３０４ａに応じて該当するオペレータのスキルを判定する。このため、簡易な構成でオペレータのスキルを判定することができる。

また、オペレータ管理サーバ３００は、オペレータのスキルの判定結果を記憶し、入力状態データ１０４ｃから求めたスキルの判定結果と、同一オペレータに係る過去の判定結果とを用いて、該当するオペレータのストレスを判定することができる。

また、オペレータ管理サーバ３００は、顧客属性や問い合せの分野をスキルの判定結果と対応付けて蓄積するので、顧客属性や問い合せの分野に依存するオペレータのスキルの変動を分析することができる。

また、オペレータ端末装置１００が顧客やオペレータの音声を取得し、オペレータ管理サーバ３００が音声分析を行ってスキルの判定に反映させることで、オペレータのスキルをさらに高精度に判定することができる。

また、オペレータ管理サーバ３００は、他のオペレータに係るスキルの判定結果を用いて、オペレータのスキルの判定に対して補正を行うことで、環境や就業時間などによるスキル判定への影響を排除し、オペレータのスキルをさらに高精度に判定することができる。

なお、本実施例に示した構成及び動作はあくまで一例であり、本発明は適宜変形して実施することができる。例えば、オペレータ端末装置１００は、顧客との音声通信を行う機能を有してもよい。また、顧客対応管理サーバ２００の機能とオペレータ管理サーバ３００の機能を有する一体型のサーバ装置として実施してもよい。

また、判定基準データ３０４ａ、オペレータデータ３０４ｂ、判定結果データ３０４ｃなどは、同一の記憶部に記憶する必要はなく、個別の記憶部や外部に設けたデータベースに記憶させてもよい。

また、入力状態としては、キー入力もポインティングデバイスの操作も行われていない無操作時間など、任意の項目を用いることができる。また、オペレータデータ３０４ｂにストレス判定値を加えるなど、蓄積するデータも適宜変更することが可能である。

また、本実施例ではコールセンタのオペレータのスキルを判定する場合を例に説明を行ったが、本発明はコールセンタのオペレータに限らず、機器への入力操作を行うオペレータのスキルを判定する場合に広く適用することができる。

また、図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部または一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

以上のように、本発明に係る顧客サービスシステム、オペレータスキル判定方法及びオペレータスキル判定プログラムは、簡易な構成でオペレータのスキルを判定することに適している。

１０ コールセンタ
２０ ネットワーク
１００ オペレータ端末装置
１０１、３０１ 表示部
１０２ 操作受付部
１０２ａ 音声受付部
１０３、３０３ 通信部
１０４、３０４ 記憶部
１０４ａ 顧客対応データ
１０４ｂ 対応音声データ
１０４ｃ 入力状態データ
１０５、３０５ 制御部
１０５ａ 顧客対応処理部
１０５ｂ 入力状態モニタ部
１０５ｃ モニタ結果通知部
２００ 顧客対応管理サーバ
２００ａ オペレータデータ
２００ｂ 顧客データ
２００ｃ 対応マニュアルデータ
２００ｄ 対応履歴データ
３００ オペレータ管理サーバ
３０２ 入力部
３０４ａ 判定基準データ
３０４ｂ オペレータデータ
３０４ｃ 判定結果データ
３０５ａ 音声解析処理部
３０５ｂ スキル判定部
３０５ｃ ストレス判定部
３０５ｄ 分析処理部

Claims (6)

1. 顧客対応を行う複数のオペレータがそれぞれ操作する複数の端末装置と、各端末装置での入力操作に応じた処理を行うサーバ装置とを通信可能に接続した顧客サービスシステムであって、
   各端末装置は、
   各オペレータの入力操作に係る入力操作情報と、顧客からの問い合せと該問い合せへの回答に係る音声情報とを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された入力操作情報及び音声情報を所定の管理装置に通知する通知部と
   を有し、
   前記所定の管理装置は、
   オペレータのスキルの判定基準に係る判定基準情報を記憶する記憶部と、
   前記複数の端末装置から通知された音声情報を解析する音声解析部と、
   前記複数の端末装置から前記入力操作情報及び前記音声情報を通知された場合に、該入力操作情報及び前記記憶部に記憶された判定基準情報に応じて該当するオペレータのスキルを判定するスキル判定部と、
   前記入力操作情報と、同一オペレータに係る過去のスキルの判定結果と、前記音声解析部による前記音声情報の解析結果とを用いて、該当するオペレータのストレスを判定するストレス判定部と
   を有する
   ことを特徴とする顧客サービスシステム。
2. 前記取得部は、入力操作の速度、入力操作の修正頻度、入力操作が非検知状態である無入力状態の時間のうち少なくともいずれかを前記入力操作情報として取得することを特徴とする請求項１に記載の顧客サービスシステム。
3. 前記端末装置は、顧客からの問い合せと該問い合せへの回答に係る情報を前記入力操作により受け付け、
   前記記憶部は、前記顧客及び／又は前記問い合せに係る分類を前記判定結果と対応付けて記憶する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の顧客サービスシステム。
4. 前記スキル判定部は、前記記憶部に記憶された他のオペレータに係る判定結果を用いて、前記オペレータのスキルの判定に対して補正を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の顧客サービスシステム。
5. 顧客対応を行う複数のオペレータがそれぞれ操作する複数の端末装置と、各端末装置での入力操作に応じた処理を行うサーバ装置とを通信可能に接続した顧客サービスシステムにおけるオペレータスキル判定方法であって、
   前記端末装置が、前記オペレータの入力操作に係る入力操作情報と、顧客からの問い合せと該問い合せへの回答に係る音声情報とを取得する取得ステップと、
   前記端末装置が、前記取得ステップにより取得された入力操作情報及び音声情報を所定の管理装置に通知する通知ステップと、
   前記所定の管理装置が、前記入力操作情報及びオペレータのスキルの判定基準に係る判定基準情報に応じて該当するオペレータのスキルを判定するスキル判定ステップと、
   前記所定の管理装置が、前記音声情報を解析する音声解析ステップと、
   前記所定の管理装置が、前記入力操作情報と、同一オペレータに係る過去のスキルの判定結果と、前記音声解析ステップによる前記音声情報の解析結果とを用いて、該当するオペレータのストレスを判定するストレス判定ステップと
   を含むことを特徴とするオペレータスキル判定方法。
6. 顧客対応を行う複数のオペレータがそれぞれ操作する複数の端末装置と、各端末装置での入力操作に応じた処理を行うサーバ装置とを通信可能に接続した顧客サービスシステムにおけるオペレータスキル判定プログラムであって、
   前記端末装置から前記オペレータの入力操作に係る入力操作情報と、顧客からの問い合せと該問い合せへの回答に係る音声情報とを受信する受信手順と、
   所定の記憶部からオペレータのスキルの判定基準に係る判定基準情報を読み出す読出手順と、
   前記受信手順により受信した入力操作情報及び前記読出手順により読み出した判定基準情報に応じて該当するオペレータのスキルを判定するスキル判定手順と、
   前記音声情報を解析する音声解析手順と、
   前記入力操作情報と、同一オペレータに係る過去のスキルの判定結果と、前記音声解析手順による前記音声情報の解析結果とを用いて、該当するオペレータのストレスを判定するストレス判定手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とするオペレータスキル判定プログラム。

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