運用データ分析 PPT (6 ページの PPT を使用して、顧客サービス データを通じて顧客の苦情を分析する方法を学びます)

6 ページの PPT を使用して、顧客サービス データを通じて顧客の苦情を分析する方法を学びます。

みなさんこんにちは。私の名前はChen Yeです。今日は顧客苦情分析についてお話します。

顧客からの苦情は、企業のサービス品質に関する重要なフィードバックであり、顧客満足度と顧客ロイヤルティを向上させる機会となります。顧客サービスデータを通じて顧客の苦情を分析し、苦情の根本原因を特定し、効果的な改善策を策定する方法は、すべての顧客サービスおよび運用スタッフが習得する必要があるスキルです。この記事では、顧客サービスデータを通じて顧客の苦情を分析する方法を次の観点から紹介します。

1. 顧客サービスデータの収集と整理
2. 顧客サービスデータの指標とカテゴリ
3. 顧客サービスデータ分析とソリューション
4. 顧客サービスデータの予測と最適化

記事の最後に、参考までに、外国企業でよく使用される顧客苦情分析 PPT テンプレートを提供します。

顧客サービス データとは、電話、オンライン、電子メール、ソーシャル メディア、その他のチャネルを含む、顧客と企業間の通信記録を指します。顧客サービスデータは、顧客のニーズ、問題、意見、感情などの情報を反映できます。また、企業のサービスレベル、効率、品質なども反映できます。

効果的な顧客苦情分析を実施するには、完全かつ正確でタイムリーな顧客サービスデータを収集し、整理する必要があります。具体的には、次のことを行う必要があります。

1. 統一された顧客サービス システムを確立し、マルチチャネル通信レコードを接続して、データのサイロ化と重複を回避します。
2. 適切なデータ収集サイクルを設定し、ビジネス特性と分析目的に応じて、年、月、週、日、48 ポイントなどのさまざまなディメンションを選択します。
3. データをクリーンアップして標準化し、無効または誤ったデータを削除し、データの形式と単位を統一して、その後の分析を容易にします。
4. データを保護およびバックアップし、関連する法律や規制を遵守し、データのセキュリティとコンプライアンスを確保し、データの損失や漏洩を防止します。

顧客サービス データはさまざまなメトリックとカテゴリに分割できるため、簡単に比較、分析、評価できます。さまざまな目的と視点に応じて、次の指標と分類を選択できます。

1. 顧客満足度指数: 顧客のスコアまたはサービス品質の評価を通じて、企業のサービスに対する顧客の満足度を反映します。一般的な指標には、満足度スコア、肯定的なレビュー率、否定的なレビュー率、苦情率などがあります。
2. サービス効率指数: サービス プロセスに費やされた時間やリソースを通じて、エンタープライズ サービスの効率レベルを反映します。一般的な指標には、初回応答時間、平均会話時間、平均解決時間、受信人数、受信量などがあります。
3. サービス品質指標: サービス プロセス中に生成された結果または影響を通じて、エンタープライズ サービスの品質レベルを反映します。一般的な指標には、有効会話率、質問回答比率、コンバージョン率、再購入率、解約率などがあります。
4. 顧客特徴分類：顧客をさまざまな特性や行動に応じてセグメント化することで、顧客グループの違いや好みを反映できます。一般的な分類には、地域、年齢、性別、消費レベル、購入頻度などがあります。
5. 問題タイプの分類: 問題を分類することで、さまざまな原因や症状に応じて、問題の頻度と重大度を反映できます。一般的なカテゴリには、製品品質の問題、サービス態度の問題、プロセスの問題、システムの問題などがあります。

顧客サービスデータをインデックス化して分類することで、詳細な分析とソリューションを実施できます。具体的には、以下のような方法を採用することができます。

1. 記述分析: データに対して平均、中央値、最大値、最小値などの記述統計を実行することで、データの分布を理解し、異常な値や外れ値を見つけることができます。
2. 比較分析: 月間比較、年間比較、水平比較など、異なる期間や異なるグループを比較することで、データの変化の傾向や差異の理由を発見し、長所と短所、機会と脅威を特定できます。
3. 相関分析: ピアソン相関係数やスピアマン相関係数などの異なる変数間の相関テストを実行することで、変数間に線形関係または単調関係があるかどうかを調べ、影響要因または予測要因を特定することができます。
4. 因果分析：回帰分析、分散分析など、異なる変数間の因果関係の検定を行うことで、変数間に因果関係があるかどうかを調べ、影響度や作用機序を調べることができます。
5. 解決策: 上記の分析結果に基づいて、対象を絞った改善策を策定し、実施計画と評価基準を策定します。例えば：
6. 特定の地域や年齢層の顧客満足度が低いことがわかった場合は、その地域や年齢層向けの特別な調査やプロモーション活動を実施したり、対応するチャネルや人員投資を増やしたりすることができます。
7. 特定の時間帯や特定のチャネルでサービス効率が低いことが判明した場合、その時間帯やチャネルに対してスケジューリングやプロセスの最適化を実施することができ、対応するシステムや機器のパフォーマンスを向上させることができる。
8. 特定の製品タイプまたはサービスタイプで問題が頻繁に発生することが判明した場合、その製品タイプまたはサービスタイプに対して品質検査やトレーニングの改善を実施し、対応する監督またはインセンティブメカニズムを強化することができます。

履歴データを使用して問題を分析および解決するだけでなく、顧客サービス データを使用して予測や最適化を行うこともできます。具体的には、以下のような方法を採用することができます。

予測モデル: 機械学習やディープラーニングなどのテクノロジーを使用して予測モデルを確立し、履歴データを使用してトレーニングおよびテストを行い、将来何が起こるかを予測します。たとえば、今後 1 週間の各日の各時間帯に発生する可能性のある相談や苦情の数を予測し、予測結果に基づいて適切なスケジュールやリソースの割り当てを行います。翌月の商品種別の売上やコンバージョン率を予測し、予測結果に基づいて適切な在庫管理やマーケティング戦略を立てます。

最適化アルゴリズム: オペレーションズ・リサーチや人工知能などの技術を使用して最適化アルゴリズムを確立し、履歴データを使用してパラメータと制約を設定し、最適なソリューションを見つけます。たとえば、スケジューリング アルゴリズムを最適化し、さまざまな条件 (人員数、スキル要件、労働時間など) を満たしながら、コストを最小限に抑えるか、メリット (受付量、満足度など) を最大化するスケジューリング プランを見つけます。

推奨アルゴリズムの最適化: さまざまな条件 (製品在庫、ユーザーの好み、シナリオの適応など) を満たしながら、コンバージョンを最大化したり、メリット (売上、利益など) を最大化したりする推奨ソリューションを見つけます。

Chen Ye PPT データ テンプレート

顧客サービス データ分析は、顧客サービスと業務の重要な部分です。顧客サービスデータ分析を通じて、顧客のニーズと問題を理解し、企業のサービスレベルと有効性を評価し、効果的な改善策と予測計画を策定することで、顧客満足度とロイヤルティを向上させ、企業の競争力と収益性を高めることができます。

この記事では、顧客サービスデータを通じて顧客の苦情を分析する方法と手順を紹介します。若手カスタマーサービスおよびオペレーション担当者の役に立つことを願っています。この記事に関してご意見やご提案がありましたら、メッセージを残してください。ありがとう！