ブライアン・トゥイト氏は、最前線のパフォーマンス向上を支援する主要なAIプラットフォームZenarateの共同創業者兼CEOである。
あなたがバスケットボールのコーチだと想像してほしい。
チームは大きな試合に勝利した。しかし、試合のビデオ映像がない。20点を獲得した選手がいる。結果は見えるが、どのようにそれが起きたのかは分からない。優れたボールハンドリングだったのか、規律あるフットワークだったのか、それともフリースローが好調だっただけなのか。
そして、シーズンを通じて苦戦している選手がいる。彼らが最高のパフォーマンスを発揮できなかったことは分かるが、その理由は分からない。簡単なシュートを外しているのか、それともフリーになることに苦労しているのか。
スポーツの世界では、これは考えられないことだ。真剣なコーチがこのようなやり方で指導することはない。しかし、これがほとんどの現場リーダーが毎日直面している現実なのである。
コンタクトセンターやサービス業務の管理者は、チームと深く関わり、重要な指標を熟知している。処理時間、コンバージョン率、顧客満足度、回収金額などだ。彼らに欠けているのは、それらの成果を生み出している具体的な行動やスキルへの可視性である。
そして、この可視性のギャップが存在する限り、コーチングは推測の域を出ない。
暗闇の中でのコーチング
多くの現場組織では、リーダーはチーム全体のパフォーマンスを把握できるが、そのパフォーマンスを生み出している根本的なスキルへの可視性を欠いている。
そして、これらの点が結びつかない場合、管理者は一般的なコーチングに頼ることになる。共感トレーニング、画一的な評価基準、復習コース、現場で実際に起きていることと結びついていない広範なグループセッションなどだ。これは、すべての選手に「ドリブルの練習をしろ」と言うのと同じである。役立つかもしれないが、パフォーマンスを意味のある形で向上させる可能性は低い。
問題は意図ではない。私は、管理者が何時間もかけて通話記録、メモ、トランスクリプトを確認し、何が機能していて何が機能していないかを診断し、個別のフィードバックを提供しようとしているのを見てきた。しかし、彼らが頼りにしているツールは、この取り組みを大規模にサポートするように構築されていない。ほとんどの品質保証やインタラクション分析ツールは、品質とコンプライアンスのために設計されており、パフォーマンス向上のためではない。
そして、管理者が問題を特定できたとしても、問題はそこで終わらない。ほとんどの組織には、その洞察を実際の行動変容を促す的を絞った練習に変える方法がない。せいぜい、管理者は「異議への対応に取り組め」や「このガイドを読め」と言って、行動が変わることを期待するだけである。
現場リーダーに光を当てる
管理者には、試合のビデオ映像に相当するもの、そしてそれに基づいて行動する方法、つまり行動変容を促す個別化された練習が必要である。
1. パフォーマンスを実際に促進するスキルを特定する
ほとんどの組織は、通話データとKPIデータの両方を持っているが、それらは別々のサイロに存在している。それらを結びつけることで、どの行動が重要かを推測することから知ることへと移行できる。
統合されれば、実際に成果を促進する質問を始めることができる。
• どのスキルがより高いコンバージョンと相関しているか。
• 会話のどの瞬間が解約を予測するか。
• どの行動がトップパフォーマーとその他を分けているか。
• インタラクションのどこで成果が決まるか。
そこから、次のステップはスキル分類体系を定義することである。これは、現場での優れたパフォーマンスがどのようなものかについての共通言語である。
バスケットボールのコーチは、試合に勝つための中核的なスキルを知っている。ボールハンドリング、シュート、パス、リバウンド、ディフェンスだ。現場リーダーには、パフォーマンスを理解し、指導し、拡大するために、同じレベルの明確性が必要である。
2. その分類体系に照らしてパフォーマンスを分析する
スキル分類体系が確立されたら、次のステップは、それに照らして正確にパフォーマンスを分析することである。管理者に「チームはアップセルに苦戦している」と伝える代わりに、「サラは発見通話の3分目に購買シグナルを一貫して見逃している」と言うことができる。
このレベルの具体性により、コーチングは一般的な観察から明確で実行可能な計画へと変わる。これは、コーチが試合のビデオ映像を確認し、実行が崩れた正確な瞬間を特定し、選手に何に取り組むべきかを正確に示すことに相当する。
3. 的を絞った個別化された練習でギャップを埋める
ギャップを特定することは最初のステップに過ぎない。改善は練習を通じて起こる。選手が特定のスキルを開発するために的を絞った反復練習が必要なように、現場の従業員には、正確なスキルギャップに合わせた集中的な練習が必要である。
エージェントが特定の異議を見逃している場合、一般的なトレーニングモジュールでは不十分である。彼らには、その正確な瞬間を再現するシミュレーションが必要だ。そうすれば、正しい対応を練習し、自信を築き、行動が定着するまで強化できる。
これがAIが真の効果を生み出す場面である。数十人のエージェントを管理する管理者は、数千のインタラクションにわたるすべてのパターン、スキルギャップ、見逃された瞬間を手動で特定することはできない。AIは大規模に洞察を表面化し、各個人に対して次に最適な練習シナリオを推奨し、割り当てることができる。
これにより、管理者は最も重要なことに集中できる。実際のパフォーマンス向上を促進する高い影響力を持つコーチングの提供である。
練習とパフォーマンスの間のループを閉じる
コーチングへの投資は、最終的に1つの問いに答えなければならない。それは機能しているのか。ほとんどの現場組織にとって、それを測定することは困難であった。プログラムが展開され、予算が承認され、結果は遅行指標と逸話の霧の中に消えていく。
ループが閉じるのは、特定のスキル、特定の行動、測定可能な成果の間の点を結びつけることができる場合のみである。これは、コーチがドリルを実行して最善を期待するだけではない理由と同じだ。彼らはドリルを実行し、次の試合を見てその成果が現れるかを確認し、調整して繰り返す。コーチングは継続的な運営リズムである。
見えないものは指導できない。そして、練習できないものは改善できない。両方を解決する組織こそが、オールスターチームを構築する可能性が高い組織である。
