コロナ禍のリモートワークで電話の鳴らない環境を知ったからこそ、オフィスに出社したときの電話の呼び出し音が気になったと話すのは、株式会社アダコテック(以下、アダコテック)代表取締役の河邑さん。
電話で思考や集中力が途切れることに課題を感じていたこともあり、呼び出し音の鳴らない環境を作ろうとfondeskを導入されました。「本当に導入して良かった」と熱く語る河邑さんに、導入の背景や効果、お客様の電話との付き合い方について伺いました。
fondesk導入前
- 電話の呼び出し音が、エンジニアの思考の妨げになっていた
- 電話によって途切れた集中力を取り戻すために時間がかかっていた
- 電話対応の負担が限られた社員に偏っていた
fondesk導入後
- 業務に集中できる環境が手に入った
- 電話対応の負担を低減できた
- 営業電話の多さに気づけた
集中力を維持するためにfondeskは最高のツール
電話の呼び出し音や電話対応で集中力が途切れることもなくなり、非常に業務効率が上がりました。最高です!社員も全員ハッピーだと思います。fondeskは、社員1人分くらいの働きをしてくれていますね。 fondeskから届く通知を見て、改めて営業電話の多さに気づけたこともよかったです。
リモートワークから週2回オフィスワークをするよう変更した際、電話の音が非常に気になったことがきっかけでした。弊社はエンジニアの割合が多いため、電話の音で思考を妨げないよう、電話代行を入れたいとずっと思っていたんです。
エンジニアでなくても、電話が鳴ると思考が途切れてしまい、再び集中するまでに時間がかかります。それだと業務効率が下がってしまう。そこで、オフィスに出社するようにしたタイミングでfondeskの導入を決めました。
また、リモートワークがメインだった頃は、代表電話をひとりの担当者に転送していたんです。電話対応の負担の偏りをなくしたかったことも、導入した理由のひとつです。
いえ、他のサービスは調べていません。信頼する知人のSNSでfondeskのことを知り、そのまま利用を決めました。申し込みもWeb上で完結できましたし、導入手順がわかりやすい点も良かったですね。
携帯電話を併用するから顧客とのやりとりもスムーズ
たしかに導入当初は、お客様からの電話をその場で受けられないことが唯一の懸念でした。しかし、お客様には各営業担当者の携帯電話にかけていただくようにしているので、特に問題は起きていません。
もしお客様が代表電話にかけてこられた場合は、すぐに担当営業から電話を折り返して、携帯電話の番号を伝えるようにしています。fondeskでは伝言も丁寧に聞き取ってもらっていて、大変助かっています。
特にありません。導入までの流れもスムーズでした。 強いて言えば、名前や伝言内容の聞き取り間違いがあるくらいですね。それも予測できる程度の間違いなので、電話の内容がわからなくて困るようなことはありません。
Slackに「問い合わせチャンネル」を作成し、fondeskからの入電通知とホームページからの問い合わせメールをそこに集約しています。誰でも見ることができるチャンネルになっているので、対応したら「対応完了」ボタンを押すルールです。対応漏れがあればすぐに気づけますし、メンションを飛ばして担当者をアサインできる点も便利です。fondeskは本当に使いやすいと思います。
Slackや社用携帯を使っているならfondeskは好相性
お客様など特定の方だけはfondeskを通さず直接かけられるようになると、さらに便利だと思います。たとえば、弊社の電話番号のうしろに決まった番号を押せば直接つながったり、こちらが登録した番号だけはfondeskを経由しない「ホワイトリスト」のようなものがあったりするといいかもしれませんね。
しかし、fondeskは初期設定のままでも電話対応の手間をなくせる素晴らしいツールです。利用料を上げてもいいんじゃないかと思っています(笑)。
弊社のように、社員がそれぞれの会社用携帯電話を持っている企業は相性がいいと思います。
また、社員全員でコミュニケーションをとれるSlackのようなツールを使っている企業にはおすすめです。もしfondeskの通知が各自のメールに届いたとしたら、誰が対応しているか判断できず、全員がかけ直してしまう可能性もありますよね。全員が1か所でコミュニケーションをとる文化があれば、とても便利に利用できると思います。
そういう点で、ベンチャー企業などは非常に相性がいいでしょうね。
株式会社アダコテック
アダコテックは産業技術総合研究所(産総研)が開発した「HLAC(エイチラック)」特徴抽出法用いた画像解析技術を軸に、従来よりも効率的な異常検知を可能とするソフトウェアを提供しているテクノロジーカンパニーです。 本技術は、少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようケースも含めてほぼ100%異常を検出することが可能です。 検査・検品の自動化をはじめ、お客様の生産性向上に技術で貢献し、「モノづくりの進化と革新を支える」というビジョンを実現していきます。
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