チャットサポートとは、Webサイトやアプリなどで顧客とテキストベースでやり取りするサポート方法です。チャットサポートには、電話やメールよりもリアルタイム性が高く、顧客満足度やリピート率を向上させる効果が期待できます。しかし、チャットサポートのメリットはそれだけではありません。チャットサポートは、データの蓄積とデータの分析がしやすいという特徴を持っています。これにより、カスタマーサポートの効率化や品質向上だけでなく、ビジネス全体の成長にも貢献できます。

チャットサポートでデータを蓄積するメリット

チャットサポートでは、顧客とのやり取りがテキストデータとして自動的に記録されます。これは、電話やメールでは手間がかかるか不可能なことです。テキストデータとして蓄積された対応履歴には、以下のようなメリットがあります。

顧客の質問や回答、感情や要望などを正確に把握できる

顧客の質問や回答、感情や要望などを正確に把握できるということは、顧客とのテキストコミュニケーションから、顧客のニーズや満足度を理解し、サービスや商品の改善や提案に活用できるということです。これは、売上増や顧客ロイヤルティの向上など、ビジネスにとって重要な効果をもたらします。

顧客の質問や回答、感情や要望などを正確に把握する方法には、以下のようなものがあります。
　

• チャットサポートの対応履歴はテキストデータなので必要な情報を検索しやすく、よくある質問や回答を抽出してFAQを作成したり改善したりしやすい
• 同じくテキストデータの対応履歴から、顧客のニーズや要望を分析してサービスや商品の改善に反映できる
• チャットサポートのやり取りで顧客が使用した言葉などから、顧客の満足度や感情を分析してサポート品質を向上できる

これらの方法について、もう少し詳しく説明します。

FAQの作成・改善

チャットサポートの対応履歴のデータから、よくある質問や回答を抽出してFAQを作成したり改善したりすることができます。FAQとは、Frequently Asked Questions（よくある質問）の略で、Webサイトなどに掲載される一般的な問い合わせ内容とその回答です。FAQは、以下のようなメリットがあります。
　

• 顧客が自己解決できることで、問い合わせ件数を減らし、オペレーターの負担を軽減できる
• 顧客がすぐに回答を得られることで、満足度や信頼感を高められる
• 顧客が知りたい情報を提示することで、関心や購買意欲を喚起できる

FAQを作成・改善するには、チャットサポートで蓄積したデータ群から、以下のようなデータを収集・分析します。
　

• どんな質問が多く寄せられているか
• どんな回答が効果的だったか
• どんな質問が未解決だったか
• どんな質問が新しく出てきたか

これらのデータをもとに、FAQの内容や順序、分類などを最適化します。また、チャットサポートとFAQを連携させることで、顧客がチャット画面上でFAQを検索したり、オペレーターがFAQの回答をコピーして送信したりすることも可能です。

サービス・商品の改善

顧客がチャットサポートでどのような質問や要望をしているのか、ニーズや要望を分析してサービスや商品の改善に反映することができます。顧客はチャットサポートでは自由に意見や感想を述べることができるため、貴重なフィードバックが得られます。これらのフィードバックは、以下の観点で分類・分析します。
　

• サービス・商品に対する満足度
• サービス・商品に対する不満や問題点
• サービス・商品に対する期待や要望
• サービス・商品に対する感想や評価

これにより、サービス・商品の強みや弱み、改善点や改善効果、差別化要素や付加価値などを明らかにできます。また、チャットサポートでは顧客の属性や行動履歴なども把握できるため、セグメンテーションやパーソナル分析なども行えます。

サポート品質の向上

顧客とのやり取りのデータから、顧客の満足度や感情を分析してサポート品質を向上することができます。顧客の満足度や感情は、チャットサポートの効果を測る重要な指標です。顧客の満足度や感情は、以下の観点で分析します。
　

• 顧客がチャットサポートを利用した理由や目的
• 顧客がチャットサポートに期待したことや求めたこと
• 顧客がチャットサポートで得られた結果や解決度
• 顧客がチャットサポートで感じた感情や印象

これにより、チャットサポートの効果や問題点、改善点や改善効果などを明らかにできます。また、チャットサポートではオペレーターの対応内容や時間、評価なども記録されるため、オペレーターの教育や管理も行えます。

オペレーターの対応内容や時間、評価などを客観的に評価できる

オペレーターの対応内容や時間、評価などを客観的に評価できるということは、チャットサポートの品質や効果を測ることができるということです。これは、カスタマーサポートの改善や最適化に必要な要素です。オペレーターの対応内容や時間、評価などを客観的に評価する方法には、以下のようなものがあります。
　

• オペレーターごとに対応件数や対応時間、顧客からの評価などを集計して比較する
• チャットサポートで行われたやり取りから、オペレーターの対応内容や言葉遣い、表現力などを分析する
• チャットサポートで行われたやり取りから、オペレーターが適切に回答したかどうか、問題解決度や顧客満足度などを測定する

データ分析には、AI（人工知能）や機械学習を活用したツールが便利です。AIや機械学習は、テキストデータから意味やパターンを自動的に抽出したり、予測したりすることができます。市場には、チャットサポートのデータ分析に特化したツールも多数存在します。

データベースやCRMなどと連携して顧客情報を一元管理できる

データベースやCRMなどと連携して顧客情報を一元管理できるということは、チャットサポートで得られたテキストデータを他のシステムと統合することで、顧客の属性や行動履歴、購買履歴などを一括して管理できるということです。これは、以下のようなメリットがあります。
　

• 顧客のニーズや嗜好、価値観などを詳細に把握できる
• 顧客に合わせたパーソナライズドなサービスや商品を提供できる
• 顧客のライフサイクルに応じたマーケティングやアフターサービスを実施できる
• 顧客のロイヤルティや満足度を高められる

データベースやCRMなどと連携する方法には、以下のようなものがあります。
　

• API（Application Programming Interface）：APIとは、異なるシステム間でデータや機能をやり取りするための仕様や規約です。APIを利用することで、チャットサポートとデータベースやCRMなどを簡単に連携させることができます。
• ミドルウェア：ミドルウェアとは、異なるシステム間でデータや機能を仲介するソフトウェアです。ミドルウェアを利用することで、チャットサポートとデータベースやCRMなどを柔軟に連携させることができます。
• ETL（Extract、 Transform, Load）：ETLとは、異なるシステム間でデータを抽出（Extract）、変換（Transform）、格納（Load）するプロセスです。ETLを利用することで、チャットサポートとデータベースやCRMなどを効率的に連携させることができます。

データ保護法やプライバシーポリシーに準拠したデータ管理ができる

チャットサポートで収集したテキストデータは、個人情報や機密情報を含む場合があります。そのため、適用される法律や規制に従って適切に管理することが重要です。例えば、日本では、「個人情報保護法」 や「不正アクセス禁止法」 などが関係します。これらの法律や規制は、個人情報の収集・利用・提供・保存・削除などについて、事業者に対して様々な義務や制限を課しています。事業者は、これらの法律や規制を遵守することで、顧客のプライバシー権を尊重し、信頼関係を築くことができます。

チャットサポートでは、顧客に対して、データ収集の目的や範囲、同意の取得方法、権利の行使方法などを透明に開示することが求められます。これは、顧客が自らのデータに対するコントロールを持つことを可能にするためです。顧客は、自分のデータがどのように収集・利用・提供されるかを知り、それに同意するかどうかを選択できます。また、自分のデータに関する削除や修正、開示などの要求に対応される権利も持ちます。これらの権利は、GDPRなどの法律や規制で定められています。事業者は、これらの権利を尊重し、顧客からの要求に対応することで、プライバシー保護のレベルを高めることができます。

チャットサポートで収集したテキストデータは、暗号化やパスワード保護などの技術的手段で安全に保存し、アクセス権限を制限することが求められます。これは、データの流出や盗難などのセキュリティ上のリスクを防ぐためです。データは企業の貴重な資産ですが、同時に危険なものでもあります。データが不正に漏洩したり、改ざんされたりすると、顧客や事業者にとって大きな被害や損失をもたらします。また、法律や規制違反によって罰金や訴訟などのリスクも発生します。事業者は、これらのリスクを回避するために、データのセキュリティ対策を強化することができます。

チャットサポートでデータを分析する方法

チャットサポートで蓄積されたテキストデータは、様々な方法でデータ分析に活用できます。例えば、
　

• よくある質問や回答を抽出してFAQを作成したり改善したりできる
• 顧客のニーズや要望を分析してサービスや商品の改善に反映できる
• 顧客の満足度や感情を分析してサポート品質を向上できる

データ分析には、AI（人工知能）や機械学習を活用したツールが便利です。AIや機械学習は、テキストデータから意味やパターンを自動的に抽出したり、予測したりすることができます。市場には、チャットサポートのデータ分析に特化したツールも多数存在します。

チャットサポートでデータを活用する際の注意点

チャットサポートでデータを活用する際には、以下のような注意点があります。
　

• チャットサポートを導入する目的や効果測定の方法を明確にする
• チャットサポートの対象となる顧客や問い合わせ内容を定義する
• チャットサポートの受付時間や対応範囲を設定する
• チャットサポートのオペレーターやチャットボットの教育や管理を行う
• チャットサポートのデータを定期的に分析し、改善策を実施する