カスタマーエクスペリエンス

レポーティングと顧客分析

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適切なインサイト(知見)を、リアルタイムに関係部門に共有できるかどうかが、顧客満足と収益向上の鍵となります。自由度の高い役割ベースのダッシュボードと動的なレポーティング機能により、すべてのチームおよび担当者の生産性が向上します。

高度なレポーティング機能により、以下のことが可能になります。

  • 進捗確認
    主な顧客および指標の改善目標を設定し、プログラムの変更が目標達成に与える影響を評価します。
  • 顧客満足度の促進要因を理解し、優先度を設定
    顧客満足度の主な促進要因を特定し、優先順位を設定することで、戦略的な改善策を全社レベルで作成できます。
  • カスタマージャーニーの課題を抽出
    改善の必要がある接点を特定し、問題点と改善方法についての具体的なフィードバックを明らかにします。
  • データとリアルタイムの指標に基づいてチームを指揮
    顧客とのやりとりの最適化と、目標の達成に向けて指導します。
  • フィードバックプロセスの管理と最適化
    戦術的かつ戦略的なフィードバックを継続的に取り入れ、カスタマーエクスペリエンスを改善、改革します。
  • 購買行動の予測
    主要な推進要因の変化が、全体的なカスタマーエクスペリエンスに与える影響を予測するモデルを作成します。

カスタマーエクスペリエンスエグゼクティブダッシュボード

顧客分析における主要な要素

顧客に関する分析と洞察には様々な形式がありますが、顧客体験を最大化するには、以下の要素が不可欠です。

自由度の高い、役割別のダッシュボード

役割ベースのダッシュボードを使えば、関連するインサイトや業務指標を、適切なチームと担当者に簡単に共有できます。 共有された顧客情報に基づき、それぞれのチームは顧客満足や事業実績の向上に向け、運営方法を最適化できます。 たとえば、経営陣はより大局的な経営指標や業務指標、主要要因を、地域別および階層別に表示できます。 部門責任者はチームの業績を参照してデータに基づくコーチングを実施でき、運営担当者は得意先の詳細データを参照でき、自動アラートや顧客からのリアルタイムフィードバックに基づいてアクションを実行します。

役割ベースのダッシュボード

テキスト分析

有効なインサイトの多くは、自由記述形式の回答から得ることができます。自由記述形式のテキストデータは、従来型の定量的な指標を補足する目的で使われます。たとえば質的データは、ネットプロモータースコア (NPS) や顧客満足度 (CSAT) といった、従来の定量的なカスタマーエクスペリエンスに加え、より詳細なフィードバックとして利用されます。

テキスト分析ツールを使うと、カスタマーエクスペリエンスの実務担当者は、自由記述形式の質の高い貴重なインサイトを得られます。 また、テキスト分析により、トレンドをより深く理解したり、フィードバックのカテゴリをグループ化したり、顧客の本音に迫ったりすることもできます。

主要要因分析

主要要因分析は、顧客満足度の改善に最もインパクトのある要素を特定するために行われます。 また、顧客にとって最も重要なカスタマーエクスペリエンスの要素を明らかにします。 カスタマーエクスペリエンスの構成要素は、内部プロセスや外部要因などさまざまです。その背後にある根本原因を理解することで、優先度の高いアクションを見分け、変化を促進します。 たとえば、接客スタッフの親しみやすさ、コールセンターの待ち時間といった改善への取り組みの優先度を判断し、プロセスを自動化できます。

統計分析

統計分析ツールを使うと、データを加工・表示するだけでなく、すばやく理解できるようになります。 カスタマーエクスペリエンスに関しては、統計データ分析により、顧客とのさまざまな接点の重要度や、その接点がもたらすエクスペリエンスの重要度を定量的に分析できます。 さらに、特定の顧客セグメント、地域、アカウントの顧客とのやりとりを抽出して、より重要で意味のあるインサイトを提供することもできます。

カスタマーエクスペリエンス(顧客体験)や市場調査の専門家の多くは、SPSS のような統計分析ツールになじみがあるでしょう。SPSS 以外のテクノロジープロバイダーも、変数や異常値などを即時に識別し、サマリーやビューを表示します。 回帰分析や相関分析、多変量解析や、その他の先端的な分析テクニックを使いこなすことが、慎重な顧客分析プログラムの開発には不可欠です。

業務統合

オペレーションデータを顧客データと照らし合わせると、ビジネスの全体像をつかみ、本当の投資対効果を明らかにできます。 さらに、業務プロセスを完全に統合することにより、担当者は既存のプロセスに合う方法でアクションを起こすことができます。 たとえば、顧客フィードバックをCRMシステムに取り込むことで、顧客アカウントデータが自動的に更新され、その顧客アカウントの所有者すべてに反映されます。アクションは直接、CRMシステムで自動化できます。 CRM以外の一般的なデータ統合の例としては、財務会計システム、問題管理システム、コミュニケーションプラットフォームなどがあります。

顧客データの視覚化

データは理解できてこそ意味があります。顧客を理解しようと努める組織にとって、顧客データの視覚化は不可欠です。 顧客データの表示は、標準的なビュー(棒グラフ、表、折れ線グラフ、バロメーター表示など)を使ってインサイトを表示するだけでなく、さまざまな分析ニーズに応じてデータを操作し、表示できる必要があります。 地質図や色分け地図など、さらに高度なダッシュボードの機能と表示の選択肢を利用して、ユーザーはブランドに合わせてデザインの要素を変えたり、追加情報を即座に取り込んで反映したり、分析の角度を変えたり、分析対象を拡大することもできます。