顧客データから”価値ある情報”を引き出す5つの方法

顧客データから”価値ある情報”を引き出す5つの方法

2017年9月25日
顧客データから”価値ある情報”を引き出す5つの方法

皆様のZendesk上には豊富な顧客データが蓄積されています。しかし、データを使ってビジネスを向上させる方法を知らなければ、データがあっても意味がありません。このデータをどのように活用したらよいのでしょうか。
Zendeskでは、カスタマーサポートによって収集されたデータをいかにして組織の最終的な利益に結びつけることができるのか、多くの時間を費やして考察してきました。ここでは、顧客データを企業の改善に役立てるための5つのヒントをご紹介します。

ヒント1:顧客データをセグメント別に分析する

顧客満足度のような重要指標が停滞し始めた場合、明らかに何かを変える必要があります。しかし、何を変えればよいのでしょうか。重要指標を顧客セグメント別に切り出すことで、問題の原因を特定して、顧客ごとに対象を絞った改善を行うことが可能になります。これは顧客ベース全体の指標を向上させるより、ずっと簡単です。

セグメントの例として、使用製品や居住地、やり取りの履歴などがあります。ただし、顧客セグメントは、お客様の行動をはっきりと区別するような特徴に基づいて定義されていなくてはなりません。

Zendeskの場合は、カスタム組織フィールドのデータを使って顧客をセグメントしています。このようにすることで、利用中のプランやヘルプデスクの規模をZendesk Exploreに取り込むことができます。最も重要な顧客セグメントにおける、顧客満足度や初回応答までの時間、ネットプロモータースコア(NPS)などの指標をモニターできます。どのセグメントのパフォーマンスが低下しているかがわかったら、それは次に考えるべきことの手がかりとなります。

ヒント2:問い合わせの原因を特定する

セグメントを追跡することで、どこで問題が起きているかを特定することができました。次に、お客様が何について問い合わせをしているか特定することが、対応策を考える上での手がかりとなります。
どのような問題が、低い満足度や初回応答までの時間の長さ、Twitterでの良くない評判などを引き起こしているのかを知ることで、カスタマーエクスペリエンスのどの部分を改善するべきかを把握できます。さらに、その問題に関連する指標をセグメント別に分析することで、改善の必要なセグメントも特定できます。

問題の種類としては、お客様がサポートを必要としている製品(カメラレンズの機種番号など)、お客様がつまづいているプロセス(最新のソフトウェアのダウンロード中など)、あるいは、お客様が改善を望んでいる製品やサービスの不十分な部分(製品メニューがわかりにくいなど)などが考えられます。

単純なことのように思えるかもしれませんが、各やり取りのトピックを正確に把握することは、問題の規模を定量化するうえで役に立ちます。Zendeskでは、「About」というカスタムチケットフィールドを使用して、お客様のお問い合わせの理由を分類しています。このデータは社内のあらゆるメンバーにとって役に立つ情報です。当社の製品部門では、このデータに基づいてバグ修正の優先順位付けを行い、マーケティングチームは適切なコンテンツを作成し、営業チームはZendeskのセットアップ方法についてより的確なアドバイスを提供しています。

ヒント3:会社全体が関心を持つ指標に関連づける

セグメントデータが、手厚いサポートが必要な顧客層を明確にし、問題に関するデータは、サポートを必要とする箇所を明確にしました。次に、マネージャーが、あなたの提案する変更が、会社の利益に本当に効果があるのかを知りたがっているとします。顧客満足度への投資は、本当にリテンションを向上させるのでしょうか。それとも、収益の足手まといでしかないのでしょうか。

ここで、企業のKPI(主要パフォーマンス指標)の登場です。あなたの提案に価値があると説得し、協力を得るためには、彼らに「人ごとではない」と感じさせるような言葉で、問題とその対策を説明することが重要です。

例えば、問題の影響を金銭的価値に換算して伝えることで、人々の注意を引くことができます。たとえば、写真編集ソフトウェアを購入したお客様(セグメント)が、ソフトが使いづらい(問題)ために怒っていることがわかったとします。

「ソフトウェア購入客の間で顧客満足度が低下している」と報告した場合、マネージャーは「あなたの」指標が影響を受けていて、その責任は「あなたの」チームにあると見なすかもしれません。一方、「定期収入の20%に相当するソフトウェア購入客の顧客満足度が低下している」と報告した場合、マネージャーは、問題を解決する責任が自分にもあると考える傾向にあります。

ヒント4:時系列で分析をする

時系列に沿った分析は、データの重要なパターンを検出するのに不可欠です。指標のトレンドと増減の規則性を理解しない限り、データの分析はなかなかうまくいかないでしょう。さらには、誤解を招く恐れのあるバイアスのかかった指標を設計してしまうリスクがあります。

まずパターンについて説明します。指標によっては、一定のサイクルに従っているものがあります。一日の平均メール件数が週の曜日によってどのように変動するか調べたことがあるでしょうか。Zendeskのように、企業がお客様である場合、件数は週の半ばにもっとも多く、週末にはもっとも少なくなります。

負荷が最大および最小になる時期を把握することで、繁忙期には十分なサポート要員を配置し、閑散期には人員を減らすといった人員計画が可能になります。たとえば、サービス業界や旅行業界では多くの企業が、クリスマス休暇直前に急落し、新年が過ぎると回復する顧客満足度のサイクルに対応するようにしています。

時系列による負荷の増減を把握することは、目標とする指標を設計する上でも重要です。指標を設計する際、通常サンプルデータを抽出します。そして、サンプルデータは、典型的な値を反映していることが望ましいです。典型的なメール件数を見積もるのに、メールの件数を毎日数え上げるのはあまり効率的ではありませんが、1日では不十分です。サイクルが週単位なのであれば、一週間という単位で「週間メール件数」という指標を見るのが適切と言えます。

ヒント5:定期的にレポートを公開する

改善の対象(となるセグメント)はどこか、何を改善をするべきか、改善はなぜ他の部署に意味があるのか、対処が必要と見なされた指標は通常のトレンドとどう違うのかが分かっているのであれば、本当の意味での改善を推進する準備はできたも同然です。しかし、改善は自分ひとりの力では達成できません。この情報を活用して、チームでの取り組みが必要だと同僚に伝える必要があります。

精巧なパワーポイントスライドを作ったり、大勢の聴衆の前で発表したりする必要はありません。重要なデータをチームの他のメンバーにメールで送るだけで、その効果を十分に発揮できるでしょう。あるサポートマネージャーは、チームのパフォーマンスの成績表を各エージェント宛にメールで送っています。成績が公開されると知っていると、エージェントはいっそう努力する傾向にあります(そして、マネージャーが一人一人にパフォーマンス上の問題を指摘しなければならないことはめったにありません)。

Zendeskでは、サポートマネージャーは定期的に前週の概要レポートを受け取ります。これにより、会議の冒頭で情報共有に時間をかける必要がなくなります。全員がデータの示す問題をすでに把握しているので、すぐに解決策の検討を開始できます。

顧客データをもっと活用したい方はZendesk Exploreの詳細をご覧ください。

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