カスタマーサポートで顧客満足度向上へ　おすすめデータ活用方法とは？

 

新たな商品やサービスが次々と誕生し続ける中、顧客の心をつかみ続けるために重要なのが顧客満足度です。なかでもカスタマーサービスは、顧客満足度につながりやすいポイントだと言えるでしょう。より質の高いCXを提供するため、担当者が知っておくべきデータ分析手法やポイントについて、わかりやすく解説します。

 

■顧客満足度のデータ分析が重要な理由

 

企業が成長を続けていくために、重要視されるのがロイヤルカスタマーの獲得です。似たような商品やサービスが市場にあふれている中で、同一の企業やブランドを選択し続けてもらうことは、決して簡単ではありません。顧客側がそれぞれの差を認識できなければ、ほんの少しのサービスの差や価格の違いによって、乗り換えられてしまう恐れがあるでしょう。

 

 

こうした状況の中、注目されているのが顧客エンゲージメントの向上です。顧客との間にしっかりとした信頼関係が築けていれば、そう簡単に他社に顧客を奪われることはないでしょう。「○○と言えば××社」といった具合にイメージが定着していれば、過度な宣伝や価格競争を行わなくても顧客を獲得し続けられる可能性が高まるのです。

 

顧客エンゲージメントを向上させるポイントは複数ありますが、その中でも特に重要なのはカスタマーサービスでしょう。相手と直接関わるカスタマーサービスは、顧客の不満やニーズ、想いを受け取るための絶好のチャンス。たとえ顧客が不満や疑問を抱えていても、それをスムーズに解決できればより良い顧客体験につながる可能性があります。「問題が起きたときにもしっかりと対応してもらえた」という経験は、企業に対する信頼を深めるきっかけになるでしょう。

 

より良いカスタマーサービスを提供するためには、詳細なデータ分析が必須です。顧客対応のどこに対して満足し、何に対して不満を抱いているのか把握できれば、PDCAを回しやすくなります。「良い」「悪い」だけのぼんやりとした結果だけではわからない課題を把握し、より質の高いカスタマーサービスを提供できるようになるでしょう。顧客ロイヤリティを向上させ、ロイヤルカスタマー獲得につながりやすくなります。

 

とはいえ、「カスタマーサービスで得たデータを分析すると言っても、具体的に何をどう見れば良いのかわからない…」と悩む担当者も多いのではないでしょうか。次項目より3つのデータ活用方法を具体的に紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。

 

■手法1：解決までの時間と顧客満足度の分析

 

カスタマーサービスの質を向上させるために、重要なポイントとなるのが「時間」です。具体的には以下のようなデータが当てはまります。

 

・顧客からの問い合わせに対して、最初に対応するまでの時間

・問題を解決するための、各種処理に必要な時間

・初回問い合わせから実際に問題が解決されるまでの時間

 

商品やサービスに何か問題を抱えている顧客にとって、「どれだけ素早く必要な情報が提供されるのか」は非常に重要なポイントです。できるだけ短い時間で適切な情報を与えられれば、顧客満足度は向上するでしょう。実際に両者を掛け合わせて分析することで、以下のような情報を把握できるようになります。

 

・どのような質問対応に、どの程度の時間がかかっているのか

・初回問い合わせから解決まで、どのタイミングで時間がかかるとユーザーはより不満を抱きやすいのか

・どれぐらいの時間までであれば、顧客満足度への影響を最小限にできるのか

 

対応に時間がかかる質問の傾向がわかれば、それを短くするための工夫を取り入れられるでしょう。顧客が不満を抱きやすいポイントがわかれば、それを避けるためのオペレーションを強化できます。

 

サポート担当者にとってもどこに力を入れるべきなのかが把握しやすく、質の向上につなげられるでしょう。

 

■分析手法2：問い合わせの種類や頻度、初回解決率の分析

 

2つ目の分析ポイントは、カスタマーサービスに寄せられる問い合わせの内容や解決率です。具体的には、以下のようなデータに注目してみてください。

 

・寄せられた問い合わせ内容のカテゴリー（質問、クレーム、意見など）

・同様の質問が寄せられる頻度

・ユーザーからの初回コンタクトで疑問を解決できた割合

 

顧客から寄せられる問い合わせには、さまざまな種類があります。どういった内容が多いのか明らかになれば、対応方法の分析も可能になるでしょう。質問やクレームの内容に偏りがあれば、そこに何らかの課題が潜んでいる可能性も。改善のためのヒントとして活用できるでしょう。初回解決率が低い場合、カスタマーサポートを担当するスタッフの知識不足が影響している可能性も。トレーニングなどでスタッフ強化を図ると、顧客満足度向上につながります。

 

また同様の質問が何度も寄せられる場合、AIチャットボットによる自動対応やFAQサイトを構築したほうが効率は良くなるでしょう。初回解決率は高いほうが良いと思われがちですが、高すぎる場合も、問い合わせ対応体制に無駄が生じている可能性が考えられます。解決までの時間が短く、さらに初回解決率が高い場合、スタッフが対応する以外の解決法を提示することで、業務効率をアップさせられるでしょう。

 

 

■手法3：RFM分析

 

RFMとは、Recency（最新購入日）・Frequency（購入頻度）・Monetary（購入金額）のこと。こちらは、自社にとってより優良な顧客を見分けるための分析手法です。

 

自社の商品やサービスを頻繁に購入してくれるロイヤルカスタマーは、企業にとって重視するべき存在です。もしそうした顧客が何か不満を抱えているのであれば、早急に解決するべきポイントだと考えられます。反対に、過去に高額商品を購入してくれていたとしても、その頻度が1回のみであれば優先度は低いと判断されるでしょう。カスタマーサービスに回せるリソースに限りがある以上、より注力するべき分野を絞り込むことも重要です。

 

RFMとそのほかのデータを組み合わせて分析すれば、ロイヤルカスタマーが何に対して高い満足度を抱いているのか把握できるようになります。顧客ロイヤリティをさらに高めるためのヒントとしても活用できるのではないでしょうか。

 

■データ分析には情報収集と業務効率化が必須

 

カスタマーサービスの顧客満足度向上のために、欠かせないデータ分析。そのために必要なのは、継続的かつ広範囲な情報収集です。できるだけ多くのデータを収集することで、分析結果の精度はより高まっていくでしょう。また長期にわたって分析を続けていくことで、PDCAを回しやすくなるはずです。

 

顧客と企業との接点となるカスタマーサービスは、データ収集の要となる場所。一方で、以下のような事情を抱えている企業も少なくありません。

 

・収集したデータを一元管理できていないため、詳細分析や活用が難しい

・限られた人数でカスタマーサポートを運営しているため、そもそもデータを収集できていない

・働き方改革の影響もあり、収集したデータを分析するスタッフがいない

・分析したデータから情報を読み取るのが難しく、どうPDCAを回せばよいのかわからない

 

このような課題を解決するためにおすすめなのが、分析機能を備えたカスタマーサービスツールの導入です。カスタマーサポート業務の負担を軽減しつつ、入力したデータをもとに、難しい作業なしで分析してくれます。1クリックするだけで分析レポートを表示してくれるツールであれば、提供サービスや商品について、改善するべきポイントを瞬時に把握できるでしょう。

 

「Zendesk for service」(https://customer-support.odk.co.jp/support/)は、カスタマーエクスペリエンス全体を測定・改善するためのデータ分析機能を搭載したツールです。データ分析に関する知識がなくても、入力された情報をもとに自動で結果を表示してくれるので、さらなるエンゲージメント向上やカスタマーサービスの利用促進につなげられるというメリットがあります。

 

■顧客満足度向上のためにデータ分析も活用しよう

 

企業の成長のため、顧客満足度が重要であることはわかっていても、具体的に何をすればよいのか把握できないケースは少なくありません。顧客との接点となるカスタマーサービスは、顧客満足度向上の要。また顧客に関する情報を数多く収集できる場所でもあります。ぜひ便利なツールを導入し、業務効率化とデータの活用を進めてみてはいかがでしょうか。