第８回　スピンオフ①感情データの実例紹介～モチベーション編～

モチベーションの可視化検証

検証期間：約3ヶ月間 検証頻度：対象オペレータの出勤日 検証内容：個人数値が直近3ヵ月分の平均（平熱）より極端に低下した日の様子を直接ヒアリング

• オペレータ：Aさん（9/1～11/30のデータ）

9/20付近で大きく下がっている日がありました。 その後は安定しているので安心はできますが、これは何かあった可能性が高いです。

Aさんにヒアリングしたところ、家庭事情で突発的なお休みが発生していたタイミングでした。 業務とは別な理由ではありますが、SVと会話をすることで少しでも気持ちが晴れるようなサポートができるかもしれません。

• オペレータ：Bさん（9/1～11/30のデータ）

非常に安定している様子です。特に気になるポイントは見受けられないのですが、SVはこのデータをみてとても驚いていました。 理由は、とてもネガティブ思考のオペレータでSVは常に気に掛けながら頻繁に面談をおこなっている方でした。そのため、上下に乱高下しているイメージを持っていたようです。

しかし、感情データで見ると安定しています。私たちから「これは、もしかしたら・・・SVにかまって欲しい方なのでは？」と複数のSVに聞くと「あ～！」と、皆さん思い当たる節があったようです。

感情データが安定しているから大丈夫なわけではなく、SVの皆さんが定性的に感じている情報と合わせてデータを見るとオペレータの特徴が数値化できた事例でした。

• オペレータ：Cさん（9/1～10/31のデータ）

オペレータBさん同様に、平熱と比較すると9月の後半からモチベーションが高めな傾向が続いている様子です。皆さんは、このデータをみて安心できる状況だと感じるのではないでしょうか？

実は、Cさんは10月末で退職してしまった方です。

9月後半に退職の意志を伝え、その後「新しい道に進める期待感」なのか、「辛い受電業務から離れられる解放感」なのか・・・モチベーションが高く安定しています。

また、退職の意志を伝える前の気持ちも非常に安定しているため、離職の兆候はまったくありませんでした。 Cさん同様に退職してしまったオペレータの直近の感情データを確認しても、特徴やパターンなどを見つけることはできませんでした。

このように、離職の兆候を感情解析データで特定することは非常に困難です。 そのため、感情データで気持ちが沈んでいる時に声を掛けることや、膝を突き合わせて会話する時間を設けるタイミングが可視化されることが、離職を少しでも抑えられるきっかけになると感じています。

• 2024年度コンタクトセンターアワード　オペレーション部門　部門賞

「感情解析でオペレータの ココロを守るセンター運営」
～感情カルテでフォロー・育成の効率化と 応対評価自動化を実現～

＜INDEX＞
第１回　感情解析導入の背景と目的
第２回　感情解析技術の特徴とメリット
第３回　感情解析データ検証の難しさ
第４回　SPCCの取り組み事例①
第５回　SPCCの取り組み事例②
第６回　「感情カルテ」の誕生
第７回　感情解析によるセンター現場の変化
第８回　スピンオフ①　感情データの実例紹介～モチベーション編～
第９回　スピンオフ②　感情データの実例紹介～お客様満足度編～