Call Analytics導入企業の活用例をご紹介いたします。
文字起こしによるトーク内容の可視化により、ステータス毎の通常オペレーターとハイパフォーマーを比較して分析
例1：受付突破トーク、興味のひきつけ方の違い
| 通常オペレーター | 「外国人採用を支援している～」 |
|---|---|
| ハイパフォーマー | 「日本語の上手な外国人を～」 |
トーク内容を確認すると、ハイパフォーマーは用意されたトークスクリプトを読むだけではなく、
言い回しを調整していることが分かります。
オペレーター間のトークの違いが、受付突破率や成約率に影響を与えていることが分かるため、
オペレーター間の差を埋めるためにも、文字起こしによるトーク内容の可視化が役立ちます。
トークテーマ分析より、通常オペレーターとハイパフォーマーによるトークテーマの発生タイミングを比較
例2：ステータス毎によるトークテーマの発生タイミングの違い
| 通常オペレーター （ステータス：アポ獲得に至らなかったもの） |
前半から後半にかけて概要説明や本題に入り、後半でヒアリング、アプローチのタイミングもバラバラ |
|---|---|
| ハイパフォーマー （ステータス：アポ獲得） |
前半から中間にかけて概要説明や本題に入り、ヒアリングを行い、後半ではアプローチや日程調整 |
通常オペレーターは1通話の中で概要説明や本題が大部分を占めているのに対し、
ハイパフォーマーは概要説明や本題が端的かつ、ヒアリングを中間でしっかり行うことで、
アポ獲得と日程調整につながっていることがわかります。
トークテーマ発生タイミングの違いを比較することで、オペレーターの課題点を発見できます。
関連記事：トークテーマ分析の使い方について
このようにCall Analyticsを活用することで、従来感覚頼りで定性的だった営業トーク力を可視化し、
的確な教育や判断が可能になります。