顧客満足度の改善に役立つ分析機能を紹介|ThinkOwlが実現する4つのこと

顧客満足度のためのデータ分析

顧客対応に関するデータには宝が埋もれています。

ほんの数人のお客さまから得られるデータでさえ、貴重なインサイト(気づき)を提供してくれます。データから多くの気づきが得られれば得られるほど、お客さまについてより多くのことを知ることができ、それを手がかりに顧客体験を改善していけます。

そこで大切になってくるのがデータ分析。そしてデータという広大な海から顧客に関する貴重なインサイトを得るために必要なのが、使いやすい分析ツールです。

ビジネスに求められるデータ分析は、取得したレポートから数字や数値をずらりと並べれば良いというわけではありません。データから得た知見やインサイトを活用するには、掘り下げたアプローチを効率的に展開していく必要があります。

ThinkOwl(シンクオウル)簡単分析機能であるDiscoverは、高度な分析とレポートが出力できるパワフルな分析ツールです。

顧客満足度改善に必須の「Discover」って何?

顧客データの分析機能

Discover」は直感的に使える分析ツールです。顧客とのやり取りを通じて取得したデータから、わかりやすい形でインサイトを表現できます。

カスタマージャーニーの各ポイントでより深いインサイトを得られれば、それをベースにカスタマーサービスやエクスペリエンスを改善し、顧客満足度を改善していけます。

具体的に「Discover」で何ができるのでしょうか。「Discover」で実現できる4つのポイントを紹介します。

1. 構成済みレポート出力

時間のかかるレポート作成は勘弁インサイトはできるだけ早く得たいもの。

Discover」には、あらかじめ必要項目が構成されているレポートを出力できる機能が備わっています。

データを分析するダッシュボードに表示されるのは以下の点です。

  • 顧客満足度
  • どれだけの工数が短縮されたか
  • チーム全体のパフォーマンス

上記はほんの一例です。ビジネスを360度見渡せるシンプルで、簡単に設定できるダッシュボードを使用できます。

そしてレポートには、データを詳細に見ていくことができる、ドリルダウン機能を装備。データをあらゆる側面から観察して分析できます。複雑になってしまいがちなデータ分析も、「Discover」でレポートを作成し、あらゆるビジネスニーズにも合わせてカスタマイズすることが可能です。

2. カスタマイズ可能なダッシュボードの作成

カスタマーサービスに不可欠なレポートですが、顧客対応をする企業にとっては、しっかり構築されたヘルプデスクの実現もそれと同じくらい重要です。ヘルプデスクがきちんと機能していれば、顧客対応プロセスを最適化したり改善したりするのに必要なデータを取得できます。

Discover」では、ダッシュボードのカスタマイズが驚くほど簡単にできます。さらに分析に役立つコンポーネントも装備しています。

例えば、ファセットというコンポーネントは、大量のコンテンツを多角的に分析でき、項目の有効化や除外も簡単に実施可能。コンテンツの様々なファクターや側面から詳細なインサイトを抽出できます。

ガジェットには、テーブルやグラフを駆使したわかりやすいレポートの種類がリスト化され、ビジネスニーズに応じてカスタマイズできます。4種類のガジェットカテゴリもあります。

  • チャット
  • テーブル
  • カスタマイズテーブル
  • KPI

各カテゴリのもとに20種類以上のガジェットがあり、ニーズに合わせたレポートを作成できます。

カスタマイズされたレポートを通して、オペレーターの生産性、お客さまとのインタラクションボリューム、解決率やトピックの依存関係など、あらゆるビジネスインデックスをダッシュボードで把握していけます。

画面のカスタマイズは追加ボタンを押すだけでOK。チームに必要な指標やパフォーマンス情報がわかりやすく集約された、機能的で効率的なダッシュボードを作成し、ヘルプデスクの効率性を向上させましょう。

3. 顧客との対話からトピックを取得して自動的に分析

顧客対応チームは、お客さまとオペレーターのやり取りから生み出されるデータ処理に多大な時間を費やします。データから重要なインサイトを得るにも、データアナリストや複雑な解析ツールを導入することが必要な場合が多くあります。

しかし簡単にインサイトを得ることはできません。それでも心配ご無用。シンクオウルのAIが膨大なデータの分析を肩代わりしてくれます。AI機能により効率的な動き方が可能となるのです。

例えば、ある製品の返金に関する問い合わせがある期間に集中したとします。シンクオウルは担当者とお客さまのやり取りから、担当オペレーターが当該ケースを「返金セクション」に保存したことを自己学習し、自動で「返金」というトピックを作成。そしてトピックごとに交わされるデータを監視している「Discover」が自動的にトピックを整理。

一連のこのプロセスにより、ヘルプデスクでは月末までの返金に関する問い合わせ量を正確に把握できます。さらに今後必要なアクションを改善して顧客対応の満足度を向上させることができるのです。

4. インサイトを先回りで分析・取得

お客さまが抱く課題をリアルタイムで認識することは、正しい意思決定を迅速に行う上で重要です。シンクオウルでは以前に機能した対応を記憶していて、次の一手を先回りして提案してくれます。つまり予測的なインサイトを提供してくれるのです。

また「Discover」により、ヘルプデスクやカスタマーサービス部署で処理された顧客対応のやり取りをすべて予測分析します。十分な過去のデータに基づいた分析により、お客さまが問い合わせをする前からニーズを予測し、顧客対応担当者が取るべきアクションやプロセスを提示してくれるのです。

お客さまが何を求めているのかを正確に把握できれば、カスタマーエクスペリエンスを劇的に改善して顧客満足度を向上できます。

最後に

ThinkOwl(シンクオウル)は、カスタマーサービス、顧客対応、ヘルプデスクでの問い合わせ業務の効率化を実現するツールです。しかし大量のメール処理など、手作業では大変なオペレーションを自動化するだけではありません。

自己学習するAIの手を借りることで、問い合わせ内容の把握と分類、担当者へのアサイン、回答のサジェストや対応状況のトラッキングなどにイノベーションを起こすことができます。ぜひ30日間の無料トライアルをお試しください。

問い合わせ業務を劇的に改善して、カスタマーエクスペリエンスを向上させて顧客満足度を引き上げましょう。

顧客満足度の改善に役立つ分析機能を紹介|ThinkOwlが実現する4つのこと
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