BIツール導入でコールセンター改善、売上10%増加した保険会社事例

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Policybazaar.com(ポリシーバザール)は、インドの保険会社です。
人々が自分のニーズに合った最適な保険を見つけられるように、生命保険や自動車保険などの比較サイトを運営しています。

同社は、営業部門とオペレーション部門を合理化するため、BIツールSisenseを導入しました。

本記事では、Sisense導入しコールセンターのプロセスを改善、売上を10% 向上させた事例をご紹介します。

1.導入前の2つの課題

Policybazaar.comには大きく2つの課題がありました。

一つ目は、1,500人のスタッフを擁するコールセンターの存在です。

毎日のようにコールセンタースタッフは、保険契約の購入を勧めるために見込み顧客に電話しています。

しかし、コールスタッフのソフトウェアだけでなく、CRMでもデータを収集していましたが、業務を効率化するためのインサイトを得られませんでした。

二つ目は、データ分析における専門チームへの依存です。

従業員がレポートを依頼し、分析専門チームがそのレポートを提出していましたが、データが収集されてExcelレポートに取り込まれる頃には、そのデータは古くなっており、回答できる質問が非常に限られていました。

従業員が既にレポートに記載されている以上の情報を必要とした場合は、分析チームに戻って別のレポートを要求していました。

プロセス全体が手作業で、リソースが重く、急速な成長と意思決定の妨げになっていました。

Policybazaar.comがビジネスを拡大成長させるためには、
・すべてのデータソースを組み合わせてレポートを迅速に実行でき
・誰でも簡単に使用でき
・分析専門チームの負担を軽減できる
BIツールが必要でした。

2.リード(見込み顧客)プロセス改善、売上10%増加

コールセンターの課題に取り組むために、BIツールSisenseを介してリード(見込み顧客)を分類するシステムが導入されました。

Policybazaar.comのWebサイトに登録された見込み顧客は、コールスタッフに割り当てられ、保険契約を促進するフローになっています。

BIツールが導入される前は、見込み顧客は非常に大雑把に割り当てられており、所在地や年齢、送信元などの詳細なデータは考慮されていませんでした。

このことが、実際にコンバージョン率の低下につながっていました。

リードプロセスを合理化し問題を解決するために、
・コールスタッフが受け取ったリードの数とコンバージョン数
・1日に電話にかける時間
などのスタッフデータと照らし合わせました。

このような情報を取得し、構造化されたレポートを作成するためのITへの依存度を下げることができただけでなく、その見込み顧客をコンバージョンする可能性の高いスタッフに適切にマッチングさせることができるようになりました。

Sisenseを導入して以来、Policybazaar.com では、販売する保険の各分野で売上が10%増加しました。

3.コールセンターの稼働率と生産性が15%向上

Policybazaar.comの経営陣は、何年もの間、コールセンタースタッフのためにプレディクティブ・ダイヤル(※)を始める方法を求めていました。

彼らは、効率をさらに向上させるためには、スタッフは電話をかける必要のある相手を探すのに時間を費やすべきではなく、すでに最適化された適切なリードを提供すべきだと考えました。

BIツールSisenseを使用することで、自動車保険グループでまさにそれを実現することができました。

まず、
・スタッフが手動で拾っていたリードの種類
・リードをコンバージョンするのにかかった労力
・コールバックの扱いと初回のコールを受けたリードの扱い
・リードをコンバージョンするための最適な時間帯
を調べる必要がありました。

分析の後、コールスタッフのタスクリストを作成し、最短期間で最も多くのコンバージョンを確保するために最適化しました。

現場スタッフは、もはやコールすべき相手を決定するために記録に目を通す時間を無駄にすることはありません、システムが自動的にそれを行います。

導入後、コールセンターの稼働率と生産性が15%向上しました。

(※)コールセンター業務を効率化できる機能。システムで同時一斉架電し、条件に応じてコールスタッフにつなぎ、架電時間の削減や通話率の向上などができる。

4.まとめ

Policybazaar.comはBIツールSisense導入により、
・コールセンターのリードプロセスの改善
・専門チームに依存しない分析環境
を実現しました。

Sisenseを使うと、どのような会議でも、一度に複数の要素を分析できるので、すぐに結論が出ます。

[引用]Policybazaar.com,Head of Data Science,Ayush Mittal

第三世代BIツール「Sisense」についてはこちらからご覧ください。

※本記事は、「INSURANCE AGGREGATOR SEES 15% INCREASE IN EFFICIENCY AND 10% INCREASE IN SALES WITH SISENSE」を翻訳・加筆修正したものです。

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勝見 理恵 MarTechLab編集長

勝見 理恵 MarTechLab編集長

2012年ギャプライズ入社。 5年間Web集客コンサルタントとしてクライアントワークに携わり、リスティング広告からFacebook・Instagram・TwitterなどのSNS広告まで幅広く活用。 ClicktaleやOptimizelyを活用したサイト改善コンサルタントを経て、現在は自社のマーケティング担当。

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