顧客満足度の向上に直結するオムニチャネルのレポート生成

顧客満足度の向上に直結するオムニチャネルのレポート生成

2019年9月10日
顧客満足度の向上に直結するオムニチャネルのレポート生成

ほとんどのカスタマーサービスソフトウェアでは、顧客に関するデータが、チャット、電話、メールなどのチャネルごとに分断されてしまっています。たとえば、Aさんという顧客の情報やこれまでのやり取り内容が、チャットの履歴としてのみ残っているとします。しかし、Aさんがチャットではなく電話で問い合わせてきたらどうなるでしょう。電話対応の担当者はAさんに関するデータ(コンテキスト:背景情報)を確認できないため、Aさんに最初からもう一度説明してもらわなければなりません。これでは、サポート担当者にとっても顧客にとっても時間の無駄遣いになってしまいます。

こうしたワークフローを最適化するには、ネイティブに統合できるレポーティングソリューションが不可欠です。複数のチャネルを横断してレポートを作成できるツールを用意する必要があります。しかしその前に、複数チャネルの運用方法を改善するためのデータ活用について基本的な事項を確認しておきましょう。

データを活用して複数チャネルの運用方法を改善する3つの方法

1. チャネル共通の主要な指標を定義する

顧客満足度(CSAT)や解決時間を最適化できているか、関係者と一緒に考えてみましょう。分析やダッシュボードの構築に取りかかる前に、チームで話し合い、こうした指標の定義や成功基準を決めておく必要があります。関係者が求めているのは事細かな情報ではなく、オムニチャネルに関する主要な指標、つまりKPIです。

たとえば、チャネル別のボリューム、応答時間、担当グループ、時系列のトレンドなどが挙げられます。こうしたデータを活用すれば、チャネルへの人員配置を適正化できるだけでなく、初回返信時間や平均処理時間を短縮できます。また、セルフサービスに関する指標(セルフサービスページの離脱率、コンテンツのバイラル係数、エスカレーション率、再問い合わせ率など)も重要です。

2. カスタマージャーニー全体にわたるデータを収集して理解する

運用方法を改善したいなら、顧客のニーズをよく理解する必要があります。そのためには、各タッチポイントで顧客が自社ブランドに対してどのように働きかけているのかをよく観察することです。顧客のプロフィール、ふるまい、ワークフロー、リクエストに関するデータを収集し、それが何を意味するのか解釈する必要があります。MyCustomerの記事では、以下について顧客からの回答を収集することが推奨されています。

  • なぜカスタマーサービスに問い合わせてきたのか?
  • カスタマージャーニーのどのタッチポイントが問い合わせのきっかけとなったのか?
  • 以前に同様の問題が発生したとき、どのように解決したのか?

MyCustomerは、顧客データをリアルタイムに入手することの重要性にも触れています。リアルタイムデータを参照できれば、顧客がまさにどのポイントについてサポートを必要としているか、より深い洞察が得られます。また、十分な情報を踏まえたうえで、顧客からの問い合わせにどう対応するかを的確に判断できます。できるだけ多くのソースからデータを収集することが重視されるのはこのためです。たとえば、顧客がメール、Webチャット、ソーシャルメディアなどの複数の手段を使って、何度も返品に問い合わせてきている場合、これらすべてのやり取りのデータを確認することで、カスタマーサービスワークフローを繰り返さずに済みます。

データの収集は、パズルのほんの1ピースに過ぎません。リアルタイムの顧客データを集めたら、次はそのデータを活用しましょう。そうすれば、会社のオペレーションを改善し、最適化を進められます。たとえば、サポート担当者が、ある製品分野に関する記事のリンクをさまざまな顧客に対して繰り返し共有しているとします。そのヘルプ記事によって、個々の顧客の問題は解決できているかもしれません。しかし、この背後には、もっと大きなカスタマーエクスペリエンスの問題がありそうです。

Zendesk Exploreを活用すれば、こうした状況をチャンスに変えることができます。現在のカスタマーサービスが顧客の目にどう映っているのか、もっと具体的に言うなら、顧客に必要な情報が提供されているのか、提供されているとしたらどこで提供されているのかについて、データを収集・分析することができるからです。顧客のタッチポイントに関するデータと情報を上手に利用することで、Webサイト内の情報の配置を最適化し、顧客が簡単に製品を使いこなせるように支援することができます。Zendesk Exploreで収集した情報を基に、広い視点からカスタマーエクスペリエンスを改善しましょう。

3. 自動化できるところは自動化する

一般的に、データ分析を行うには、事前の設定に多くの時間を割く必要があります。中には、さまざまなシステムからExcelファイルにデータをエクスポートして分析している企業もありますが、この方法には膨大な手作業が伴うため、賢明とは言えません。カスタマーサービスツールを導入している大規模な企業であっても、そのツールに十分な分析機能が備わっていなければ、データエンジニアは、カスタマーサービスシステムからデータを引き出し、SQLでデータモデルを構築する作業に駆り出されることになるでしょう。このように、分析データの準備にはとてつもない時間がかかります。どんなに効率化を図ったとしても、データ分析のためには面倒なワークフローが発生するのです。

そこで注目したいのは、すぐに使える事前設定済みのデータダッシュボードです。これなら導入直後から指標の詳しい分析に取りかかれます。こうしたダッシュボードには通常、カスタマーエクスペリエンス(CX)リーダーが現在のオムニチャネルエクスペリエンスを把握するうえで役立つ指標が多数用意されています。Zendesk Exploreでデータの抽出と読み込みを自動化すれば、後はそのままデータの分析をスタートするだけです。Zendesk Exploreのグラフやダッシュボードは、特定のタイムフレームで自動的に更新できるため、毎月グラフを作成して「今月のデータ」を確認する必要はありません。すべての処理は自動的に行われます。さらに、任意のチームメンバーにデータを自動送信することも可能です。スケジュールを設定するだけで、メールでだれにでもダッシュボードを送信できるため、1人ひとりが個別にデータを引き出す必要はなくなります。

統合型のツール

カスタマーサービスのリーダーは、あらゆる顧客とのやり取りをひとめで確認できるように、全チャネルのKPIを1か所で管理し、カスタマージャーニー全体にわたるデータを収集する必要があります。1か所ですべてのチャネルの指標を確認できれば、時間の経過と共にどのようなトレンドが見られるのかを追跡し、改善すべき分野を特定しやすくなります。

Zendesk Exploreの詳細については、こちらのページをご覧ください。

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