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。

DXの波に乗る：コールセンターが変えるビジネスの風景

■　DXがもたらすコールセンターの変革

デジタルトランスフォーメーション（DX）は、コールセンターのあり方を大きく変革しています。従来の電話対応中心の受動的な役割から、顧客体験向上や業務効率化に貢献する積極的な役割へと進化を遂げています。

1. 顧客体験の向上

DXによって、顧客との接点において以下のような変化が起こり、顧客体験の向上に貢献しています。

• オムニチャネル対応: 電話だけでなく、チャット、メール、SNSなど、顧客が使いやすいチャネルで対応可能。
• AIによる自動化: FAQや簡単な問い合わせへの自動回答で、顧客の待ち時間を削減。
• パーソナライズされた対応: 顧客データを分析し、個々の顧客に合わせた最適な提案が可能。
• リアルタイムな情報提供: チャットボットや音声認識技術で、顧客が必要な情報をすぐに取得可能。

2. 業務効率化

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DXによって、コールセンターの業務効率化も進んでいます。

• 自動化による人件費削減: FAQ回答や顧客情報の入力など、単純作業を自動化。
• データ分析による業務改善: 顧客との会話データを分析し、課題を特定して改善。
• テレワークの導入: 場所や時間にとらわれない働き方で、人材確保やコスト削減を実現。
• CTIシステムの導入: 電話とCRMシステム連携で、顧客情報の迅速な検索と提供が可能。

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■　DX推進における課題

DX推進には、以下のような課題も存在します。

• コスト: システム導入や人材育成などの初期費用がかかる。
• セキュリティ: 顧客情報の漏洩など、セキュリティ対策を強化する必要がある。
• 人材: DX推進を支えるITスキルを持った人材が必要。
• 組織改革: 従来の縦割り組織から、DX推進に対応した柔軟な組織体制への変革が必要。
• 顧客のITリテラシー: 顧客がチャットボットなどのツールを使いこなせるかどうか。

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■　DX成功のためのポイント

これらの課題を克服し、DXを成功させるためには、以下のポイントを押さえることが重要です。

• 経営層のコミットメント: DX推進に対する経営層の強い意志が必要。
• 明確なビジョンの策定: DXによって何を達成したいのかを明確にする。
• 段階的な導入: 一気に全てを導入するのではなく、段階的に導入していく。
• 従業員の巻き込み: 従業員への説明や教育を行い、DXへの理解と協力を得る。
• 外部パートナーとの連携: 必要に応じて、システム開発やコンサルティングなどの外部パートナーと連携する。
• データの活用: 顧客データや業務データを分析し、DX推進に役立てる。
• 継続的な改善: 定期的に効果測定を行い、改善を繰り返していく。

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■　DX時代のコールセンター像

DXによって、コールセンターは以下のような進化を遂げ、企業の競争力強化に貢献していくと考えられます。

• 顧客体験の向上: 顧客一人ひとりに寄り添い、感動を与えるような顧客体験を提供する。
• 業務効率化: 自動化やデータ分析によって、コスト削減と生産性向上を実現する。
• 戦略的な役割: 顧客データを分析し、新たなビジネスチャンスを発見する。
• イノベーションの創出: AIやチャットボットなどの技術を活用し、新たなサービスを開発する。

チャットサポートでデータを蓄積・活用するメリット

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。

VOCを反映したサービス・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（VOC=顧客の声）が得られます。これらのVOC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。

KPIの設定と改善に蓄積したデータを活用

チャットサポートでデータを蓄積することは、KPIの設定と改善に欠かせない取り組みです。
チャットサポートのKPIには、以下のようなものが挙げられます。

応答率

チャットサポートの問い合わせに対して、どの程度の割合で応答できたかを示す指標です。

解決率

チャットサポートの問い合わせに対して、どの程度の割合で解決できたかを示す指標です。

顧客満足度

チャットサポートを受けた顧客の満足度を示す指標です。

コストパフォーマンス：チャットサポートにかかるコストと、チャットサポートによって得られる効果のバランスを示す指標です。

これらのKPIを設定するためには、チャットサポートのデータを蓄積し、分析する必要があります。データから、チャットサポートの利用状況や顧客のニーズを把握することで、KPIを適切に設定することができます。

また、KPIを設定したら、定期的にデータを分析して、KPIの達成状況を確認する必要があります。KPIの達成状況を把握することで、チャットサポートの改善点を発見し、KPIの達成に向けて対策を講じることができます。

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収集できるデータの種類

チャットサポートでは、以下の種類のデータを収集できます。

顧客情報:

• 氏名
• メールアドレス
• 電話番号
• 購入履歴
• 顧客属性（性別、年齢、地域など）

問い合わせ内容:

• 商品やサービスに関する質問
• トラブル報告
• 意見・要望

チャットログ:

• 顧客との会話内容
• 顧客の質問内容
• オペレーターの回答内容
• 応答時間

顧客満足度:

• アンケート回答
• 解決率
• 応答時間

これらのデータを分析することで、顧客のニーズや課題を深く理解し、より顧客に寄り添ったサービスやサポートを提供することが可能になります。

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

まとめ

チャットサポートは、顧客とのコミュニケーションを円滑化し、顧客満足度向上に貢献するだけでなく、データ分析によるさらなる価値創造を可能にするツールです。データ収集の目的を明確にし、適切なデータ分析ツールを活用することで、顧客理解を深化させ、より顧客に寄り添ったサービスやサポートを提供することができます。

チャットサポートデータの活用を積極的に推進し、顧客満足度と企業の成長を同時に実現しましょう。