2024.10.15
問い合わせデータの分析手法|エクセルやツールの活用方法も解説
テレアポをはじめとするインサイドセールスにおいて、 顧客からの問い合わせを分析することは重要なポイントです。
「問い合わせデータの分析方法がわからない」「エクセルを使って問い合わせデータ分析ができるのか知りたい」といった悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか。
本記事では、以下の内容を解説します。
- 問い合わせデータ分析の必要性
- 問い合わせデータ分析の手法やポイント
- エクセルで問い合わせデータを分析する方法
また、問い合わせデータ分析に役立つ他のツールも紹介します。
コールセンターにおける問い合わせデータ分析について知りたい方や、問い合わせ分析によってテレアポ業務を改善したい場合は、ぜひ本記事を参考にしてください。
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目次
問い合わせデータ分析の必要性
コールセンターのような電話でのやり取りによる業務においては、質問や不満など多くの問い合わせが寄せられます。
膨大な問い合わせデータの分析には、どのような目的があるのでしょうか。
問い合わせデータを分析するメリットとして挙げられるのは、以下の3つです。- 顧客のニーズを把握する
- 顧客満足度を高める
- 顧客対応を効率化する
商品やサービスの改善につながるだけでなく、業務の効率を上げることも期待できるでしょう。
問い合わせデータ分析の必要性として、3つをそれぞれ詳しく解説します。
顧客のニーズを把握する
寄せられた問い合わせを分析すると、 顧客のニーズを発見して理解することにつながります。
商品やサービスの売り手としての視点では気が付かなかったニーズが見つかることもあるでしょう。
例えば、商品やサービスの使い方に関して、想定していなかった問題が起こることも考えられます。
実際に商品やサービスを利用している顧客からの声を聴くことで、ニーズや改善点を把握できます。
テレアポ業務に関しての問い合わせでは、オペレーター対応のよい点や悪い点、改善してほしいと感じた点を聞き出せるかもしれません。
また、性別や年代ごとの問い合わせ内容を分析することでも、潜在ニーズを把握できるでしょう。
顧客満足度を高める
商品やサービスに対する意見や不満があるときに問い合わせができ、適切に対応してもらえるということが、そもそも顧客満足につながります。
特に不満やクレームは、商品やサービスを改善するための有益な情報です。
問い合わせデータの分析に基づいて 継続して改善し続けることで、顧客満足度を高めることにつながるでしょう。
テレアポにおいては、オペレーターの対応を改善することで、顧客から見た企業や組織のイメージもよくなります。
商品やサービスの不満を持たれやすいポイントを理解できることが、問い合わせデータ分析のメリットのひとつです。
顧客対応を効率化する
問い合わせデータ分析には、顧客対応を効率化できるといったメリットもあります。
オペレーターが対応した時間や内容の分析によってスキルを見える化し、改善点をフィードバックできるでしょう。
顧客に対して伝えるべき情報をまとめることで、迷わずに案内できるようになります。
また、 よくある質問や問い合わせに関するFAQを更新できれば、回答までの時間が短縮でき、対応業務の効率化が図れます。
対応マニュアルの整備によるオペレーターのスキル均一化も重要です。
問い合わせデータを分析する3つの手法
問い合わせデータを分析するには、いくつかの方法があります。
- KPI分析
- VOC分析
- トーク分析
それぞれ詳しく解説します。
KPI分析
KPIとは、Key Performance Indicatorを略した言葉です。
日本語では重要業績評価指標と呼ばれ、 あらかじめ設定されている目標に対してどの程度達成できたかを表す指標のことです。
「顧客満足度を向上させる」「品質を高める」などの抽象的な目標ではなく、一定期間における具体的な数値を活用します。
例えば、以下のような指標を用いることが多いでしょう。
- 平均処理時間
- 応答率
- 架電数
目標達成までの道筋が明確になり、進捗を共有できる点がKPI分析のメリットです。
特に、目標に達していない数値の分析により課題がはっきりするため、業務の改善に役立つでしょう。
問い合わせデータ分析においては、解決率や初回の回答までの時間などが指標となり得ます。
VOC分析
VOCとは、Voice of Customerを略した言葉です。
日本語では顧客の声を意味し、顧客から寄せられる商品やサービスへの意見を分析することを指します。
よい点と悪い点の意見や口コミだけでなく、他社との比較を知りたいといった声や、詳しく知りたいといった質問なども分析の対象です。
どのような問い合わせが多いのかを細かく分類することで、商品やサービスの改善につなげられるでしょう。
VOC分析に力を入れると、 顧客のニーズに合った商品やサービスを展開でき、顧客満足度を高められます。
VOC分析に関しては、VOC(顧客の声)の重要性とは?収集方法や分析手順を詳しく解説でも詳しく解説しています。
トーク分析
コールセンターにおいては、 オペレーターと顧客とのトーク内容も分析の対象となります。
以下のような項目で評価しましょう。
- 会話の流れが自然か
- わかりやすい回答を提示しているか
- 言葉遣いが適切か
- NGワードを発していないか
- マニュアルに沿った応対ができているか
チェックする項目を事前にまとめておくと、効率よく分析できます。
また、問い合わせの内容ごとに分けることで、会話の流れや回答を把握しやすくなります。
分析によって明らかになった課題をフィードバックして、オペレーターのスキルを伸ばしましょう。
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エクセルで問い合わせデータを分析する方法
問い合わせデータの分析は、エクセルで行えます。
また、誰にでも扱いやすいツールのため、 エクセルは問い合わせデータを管理するのに適したツールとも言えるでしょう。
以下のような項目を入力することで、問い合わせデータを管理できます。
- 問い合わせを受け付けた日時
- 顧客名
- 電話番号やメールアドレスなどの連絡先
- 問い合わせ内容
- 担当者
また、エクセルには分析ツール機能が備えられています。
関数やコードを入力する必要はなく、合計や平均などの計算が簡単にできるため、特に数字を扱う分析に向いているツールです。
ただし、問い合わせデータの量が膨大な場合、そもそもすべての数値を入力する必要があるため効率的ではありません。
分析ツールがフリーズする可能性もあるため、注意しましょう。
問い合わせデータ分析のポイント
問い合わせデータを分析する上で重要なポイントは、以下の2つです。
- 分析の目的を明確にする
- データの客観性を維持する
また、 可能な限りすべての問い合わせを調査することが重要です。
難しい場合は、一部をサンプル調査し、顧客のニーズをくみ取りましょう。
分析の目的を明確にする
分析をする前に、目的を明確に設定しましょう。ただ問い合わせデータを集めて分析するだけでは、分析のための分析になる危険性もあります。
また、仮説を立てて分析を始めることも重要です。
問い合わせデータが膨大な場合、個別の商品・サービスごとの問い合わせや狙うべきターゲットなどによって、分析すべきデータを絞ることも可能です。
事前に課題を挙げることで、効率的に分析し、商品やサービスの改善につなげられるでしょう。
データの客観性を維持する
問い合わせデータがさまざまなセクションから集められている場合、データの客観性の維持に気を付けましょう。
異なる商品・サービスへの問い合わせが一緒になってしまったり、数字の単位が異なっていたりする場合、分析結果が信用できなくなります。
データ量が多い場合は特に注意するべきです。
また、分析する上で、 顧客の視点に立って考えることも意識しましょう。
処理の件数や時間など数字の分析に偏らず、顧客の視点で満足するにはどうしたらよいかと考えることが重要です。
問い合わせデータ分析に役立つツール OSORA
引用:OSORA
OSORAは、 株式会社Scene Live(シーンライブ)が運営しているインバウンド向けのコールシステムです。
通話を録音し履歴を確認できるため、問い合わせの管理や分析に役立つでしょう。
受電地域の分布やオペレーターの応答時間などを表示できる統計レポート機能、通話分析機能なども備えられています。
また、拡張性が高いことが大きな特徴で、顧客管理ツールやチャットなどと連携させることで業務の効率化に役立ちます。
050や03といった会社番号を無制限に発行でき、ひとつの番号で使用するチャンネル数も用途に合わせて増減可能です。
以下のような機能も充実しています。
- 自動音声の切り替えやアナウンス設定
- 着信時に顧客情報を表示するポップアップ機能
- 管理者がコール状況を確認できるモニタリング機能
- 三者間通話
- 着信拒否
OSORAはクラウド型サービスのため、最短3営業日で導入できるサービスです。
1席3,000円からと、低コストで導入できる点もおすすめのポイントです。
サポート体制も整えられており、導入後2週間は、運用方法のアドバイスを受けられる初期サポートがあります。
また、サービスの利用中はいつでもサポートデスクに連絡ができます。
問い合わせデータを分析してテレアポ業務の改善につなげよう
問い合わせを正しく分析することで、テレアポ業務を改善でき、成果にもつながります。
エクセルでも問い合わせの管理や分析は可能ですが、特に問い合わせの量が多くなった場合は非効率的です。
便利なツールを活用することで、問い合わせデータ分析はより効率化できます。
特に OSORAは、他のツールとも連携できる拡張性の高いサービスとしておすすめです。
クラウド型サービスのため、最短3営業日で導入できます。
初期費用も安く抑えられるため、興味のある方は、システムパンフレットからぜひ詳細を確認してください。
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