ケーススタディ:FedPoint(連邦ポイント)

01 ザ・ビフォー

ピーク需要時にプレッシャーにさらされるレガシーツール

CXone導入前、FedPointの既存プラットフォームは重要な転換点に達していました。 同社は、米国政府のオープンエンロールメント期間中に最大1,500人のエージェントに膨れ上がる多忙な季節限定のコンタクトセンターを支えるために、FedRAMP認可のクラウドソリューションを必要としていました。

「私たちの主な目標は、規模を拡大・縮小しながら効果的にビジネスを続けることでした」とFedPointのクライアントサービスディレクター、スティーブ・ハッチョン氏は述べています。 「私たちはこの努力を『橋を渡る』と呼びました。」

その橋渡しの第一段階では、品質保証、報告、フィードバック管理、労働力管理ツールなどの既存のコールセンター機能を混乱なく移行しました。

02 変化への欲望

素晴らしいサービスから本当に手軽な体験へ

新プラットフォームの成功裏にローンチを経て、FedPointはより深い変革に注力しました。 課題は、顧客の期待が複雑化する中で、優秀から卓越へとどのように進化するかということです。

同社は業界トップのCSATスコア(常に97%を超える)により、福利厚生管理分野で長く際立っていました。 そのサービス優位性を維持し、さらに発展させることが次の投資の原動力となりました。 「私たちは世界クラスの顧客満足度スコアを持っていました」とハッチョンは語りました。 「私たちの焦点は、そのサービスレベルを維持しつつ、お客様が私たちと取引しやすくする方法でした。」

その答えは、今回はCXone Interaction Analyticsを通じてコンタクトセンターへの継続的な投資という形で現れました。 このソリューションはAIを活用してあらゆる顧客対応を分析し、顧客感受、トレンド、根本原因を明らかにしてCXの改善、コスト削減、賢明な意思決定の導きを導きます。

「私たちはすぐに通話時間を短縮し、通話量を減らし、顧客体験を向上させる機会を見つけました。思っていたよりずっと簡単で、お客様が望む場所で会うことができた。私たちが指示する場所ではなく。」

スティーブ・ハッチョン

クライアントサービス部長
フェドポイント

03 ザ・ソリューション

あらゆるやり取りにおけるAI搭載の洞察

FedPointはインサイトを推進エンジンとしてインタラクション分析を活用した顧客体験変革イニシアチブを開始しました。 解決策を単一のチームに割り当てるのではなく、「専門センター」という非公式なグループを設立し、隔週で問い合わせ、学びを共有し、データのパターンを見つけました。 「私たちはまず、単純に問いかけることから始めました:誰が電話をかけてきたのか、なぜか、そしてそこから何を学べるのか?」 ハッチョンは言った。

FedPointの専門センターは、事業全体でさまざまな機会を迅速に明らかにしました。 最初の数か月で、チームは測定可能な影響をもたらすいくつかの主要なユースケースを特定しました。 エージェントに転送された着信の約3分の1が最終的に外部キャリアに転送されていることが判明しました。 IVRパスの更新と直接転送を可能にすることで、FedPointはより複雑な相互作用に集中できるよう、封じ込めと解放されたエージェントを改善しました。

インタラクション・アナリティクスは、IVRやウェブコンテンツの業界用語が顧客を混乱させることを発見しました。 「メンバーID」のような内部用語を「歯科カード」といった一般的な表現に置き換えることで、ナビゲーションと満足度が大きく向上しました。

チームは分析を用いて複雑で頻繁な通話タイプを特定し、これらの洞察をもとに研修資料、職務補助、QAスコアカードを更新しました。 その結果、エージェントのパフォーマンススコアと卒業率は大幅に上昇しました。

FedPointは感情スコアとフラストレーションスコアを活用し、未解決の通話をフラグ付けし、特に長期介護のような敏感な分野で重要な会話を特定し始めました。 これらの洞察は、ソフトスキルコーチングやエージェントへの共感の向上に役立ちました。

ターゲットを絞ったクエリは、クレジットカードやデビットカードの使用に関するリスクのある言葉遣いを指摘しました。 オープンエンロールメントの初日に1つのアラートが出ましたが、最終的には誤報でしたが、リアルタイムのリスク検出の力を示しました。 FedPointはこのモデルを他のチーム、クレームにも拡大しています。 「システムの高リスク行動をリアルタイムで検知する能力はその価値を強化しました」とハッチオン氏は述べました。

FedPointはまた、NiCE Workforce Management(IEX)と連携してInteraction Analyticsを活用しました。 通話量や処理時間の変化を素早く把握することで、過剰な修正をせずに人員戦略を修正できました。 IEX WFMとPersonnel Plannerを活用することで、FedPointは2週間ごとにスケジュールを修正し、季節別の採用判断を的確に行い、取引量が減少した際にはリアルタイムの自主的な休暇を提供できるようになりました。これらはすべて仮定ではなく実際のデータに基づいています。 「今の人数に対して人員管理はできています」とハッチョンは語った。 「その柔軟性が、政府パートナーとの日々のニーズの変化に伴いながらも、サービスの質を維持しつつスリムを保つ助けとなっています。」

フィードバック管理は、エージェントの知識やCSATを測定するための自動顧客フィードバック調査の実施にも活用されています。 これにより、FedPointは顧客からの直接的なフィードバックとInteraction Analyticsで測定された間接的なフィードバックの両方を監視し、顧客体験の全体像を把握できます。

04 ザ・リザム

より速い回答、より強力なエージェント、より賢いサービス

Interaction Analyticsを立ち上げてから1年以内に、FedPointは複数のKPIで定量的な改善を実感しました。 オープンエンロールメント中のIVR抑制率は28.5%から33.9%に上昇し、エージェントはより複雑な問題に対応できるようになりました。 すでに世界クラスだった顧客満足度は98.35%に上昇しました。 応答速度は35秒から15秒に劇的に改善され、コールセンターのサービスレベルも4%向上しました。 エージェントのパフォーマンスも向上し、QAスコアは77.5%から87.1%に上昇し、エージェントの卒業率は3%改善しました。

「私たちは大幅な顧客満足度の向上とコスト削減を実現し、FedPointを意図や期待よりもはるかに少ない投資でより良い組織にしました」とハッチオンは述べました。 「私たちは本当に氷山の一角にいるんだ。これらの分析を本当に実行可能な指標に変え始めています。」

05 未来

絶えず進化するCXを支える分析

FedPointはCXoneプラットフォームの利用を一度きりのプロジェクトではなく継続的な取り組みとして扱っています。 AutoDiscoveryが隠れた傾向を浮上させ、FedPointはIVR言語、スクリプト、トレーニング、コミュニケーション資料の改良を続けています。

「セットして忘れるだけじゃない」とハッチョンは言った。 「これは学習の連続ループだ。」

AIと自動化は、同社の将来志向のCX戦略においてますます重要な役割を果たしています。 定量的な成功を背景に、チームは分析を活用して次の技術的意思決定を形成しています。

「NiCEは私たちのロードマップ作成を手伝ってくれています」とハッチオンは語った。 「今では、これらのAIサービスを構築し始めれば、複合施設をより単純化し、今後2〜3年でどのようにロードマップを構築したいかを正確に把握できる、定量化可能なデータが手に入っています。」