カスタマーサービスデータから明らかになる5つの傾向

カスタマーサービスデータから明らかになる5つの傾向

2019年2月11日
カスタマーサービスデータから明らかになる5つの傾向

サポートのやりとりから発生する大量のデータを活用して、洞察力のあるサポートリーダーたちは本質を見抜いて傾向を発見する事で、顧客へのサービス改善に結び付けます。データは顧客やエージェントに何が起こっているのかを示しているだけですが、それは素早く傾向をつかむためには重要なことです。

ここでは、顧客とカスタマーサポートの有効性には傾向があることを示す5つの明らかな兆候をご紹介します。

顧客の期待の変化

CSATや、セルフサービスによる解決率の急増が監視対象として重要な基準になります。

顧客満足度(CSAT)スコアは、単に満足のいくサポート対応を示すだけではなく、顧客がビジネス全体に満足しているかどうかを示す指標となっています。

CSATが全体的に低くなっている場合、詳細を確認し、その理由を調べることをお勧めします。フォローアップのアンケートを送ってみたり、満足度が低いスコアのチケットを分析し、そのチケット間に類似点があるか調査を試みることができます(解決時間が長くかかるまたは多すぎるエスカレーションに注意してみてください)。満足度が低いチケットを分析することで、プロセスの調整や、チームに追加のトレーニングを提供する絶好の機会を判断することができます。

セルフサービスによる解決率の増加にも目を向けみましょう。もし複数の顧客が特定のヘルプの記事で必要なサポートを求めている場合(または頻繁にAnswer BotのようなAIのアシスタントによって勧められている)、それが顧客の関心事を示している可能性があります。この情報は今後の改善のために製品チームへ伝えられる場合もあれば、どのようにこの仕組みが機能するかについて意識を高めるためのキャンペーンを促す材料になり得ます。

カスタマーのチャネル傾向

チャネル別ボリューム、セルフサービスによる解決、チケットの削減率が監視の対象となる重要な基準です。

複数のサポートチャネルを提供している場合、顧客がどのチャネルに関心を持っているかを把握する事で、サポートの最適化戦略に役立つことがあります。

チャネル別にチケット件数を確認することで、各チャネルを通るチケットの数を把握できます。これにより、サポートリーダーは該当のチャネルにエージェントを配置する方法、またはどのチャネルに顧客を誘導するかをより的確に把握できるようになります。たとえば、顧客が購入を希望しているか、または緊急サポートが必要な場合に、ライブチャットでの対応を望むかもしれません。ライブチャットオプションは大体価格のページあるいはショッピングカートのサイトで表示されます。

多くの顧客はエージェントと話す前に、ご自分で解決されることを希望されているので、セルフサービスの解決頻度に注意してみてください。顧客向けにこうしたオプションを最適化することは十分大きな意味があるでしょう。セルフサービスの成功を測定するには、ヘルプセンターのユーザーの総数を送信済みチケットの総数で割ることによって、チケット削減率を求める必要があります。また、記事の閲覧数やコメント数にもよく気を配って確認してください。この数字は、ヘルプガイドが使用されているかどうかを示しています。

顧客がヘルプを求める場合

チケットボリュームの急増が監視対象として重要な基準です。

チケット量の急増は、いつ顧客が製品を使用したいかよく表しています。しばしば、顧客がカスタマーサポートを求めるときと相関性があります。パターンを探し、サービス停止のような珍しいイベントなど他の要因と照合してみます。特に異常な状況がなく急増している場合、顧客がその時間帯に助けを求めることを好む傾向があるという可能性があります。

顧客がいつヘルプを必要としているかを把握することで、先を見越した戦略を立てることができます。新製品の発売を検討している場合、前回の製品の発売を振り返り、そこからのチケットの急増を確認してみてください。それにより、たとえば何を尋ねられるか、いつ尋ねられるかなど、顧客が新製品にどのように反応するかをある程度予測することができます。エージェントのチームが何に注意すべきか、詳細な情報を共有できます。

顧客から届くリクエストの複雑性

解決にかかる時間、チケットの再オープン、一次解決率、ルーティングが監視対象として重要な基準になります。

解決までにかけた時間から、チケットを解決するまでにサポート組織がどれだけ時間をかけたかが明らかになります。解決までにかかる時間が長いほど、顧客の問題が複雑になっていることを示しています。チケットの再オープンとルーティングの詳細により、チケットが複数のエージェントの間で行ったり来たりしていることを示している場合があります(厄介な問題を抱えている顧客は複数のエージェントのヘルプを求めることが多い傾向があります)。

一次解決率(FCR)は、複雑さを示唆する可能性がありますが、注意が必要な測定基準です。FCR数の多さはチケットに必要な労力が割かれていないことを意味している場合もあります。これは解決のスピードがサポートの質よりも重要視されていることを示しているので、チケットの再オープンの数が多い場合に特に当てはまります。

エージェントがどれほど効率的にリクエストを管理しているか

CSAT、応答時間の指標、解決時間の指標、未解決のチケット、エージェント別オープンチケットが監視対象となる重要な基準です。

エージェントが受信するリクエストをうまく管理できないのであれば、高品質のカスタマーエクスペリエンスに理想とはいえません。CSATは、顧客が適切にサポートされていることを示すことができるだけでなく、応答時間と解決時間といった時間ベースの指標にも目を光らせます。このカテゴリの数値が大きいと、エージェントが手いっぱいである可能性があります。

未解決のチケットによって、チームが顧客の要求をどの程度うまく管理しているかが明確にわかります。多すぎる未解決のチケットが時折発生することはありますが、頻繁に起こるべきではありません(よく調整された、チームベースの「チケットスマッシュ」で軽減できます)。エージェント別に未解決チケットを詳細に示す基準から、個々のエージェントがどのようにリクエストを管理しているかが強調されます。未解決チケットが多いということは、そのエージェントはやるべきことがたくさんあり過ぎるということを示しています。

保有するカスタマーサービスデータの傾向を突き止める

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