【Tayoriサポートからのおたより】カスタマーサポートのアンケート、集計で終わっていませんか？改善につなげるツール選びと運用のコツ
こんにちは！Tayori事業部 カスタマーサポート担当です。 顧客満足度を上げるためにアンケートを実施しようとしたとき、設問の設計や回収後の集計作業に手間がかかりそうで大変そうだと感じたことはありませんか？
せっかく顧客の声を集めても、Excelへの転記や手作業の集計に時間を取られてしまうと、データの鮮度が落ちて改善が後手に回ってしまいます。経済産業省が公表しているデジタルガバナンス・コード2.0でも、顧客接点のデジタル化において、データ収集から分析・改善アクションまでのサイクルをいかに短縮するかが、CX（顧客体験）向上の鍵であると示されています。（参考：経済産業省「デジタルガバナンス・コード2.0」）
今回は、現場の負担を最小限に抑えつつ、顧客の声を素早く改善に活かすためのアンケートツール選びのポイントを解説します。
【目次】
- カスタマーサポートのアンケートツール選びで押さえたい3つのポイント
- アンケート結果を改善サイクルに組み込む
- Tayoriサポートの現場からお届け！
- まとめ：自動集計と利用データ分析で、改善サイクルを回し続ける
カスタマーサポートのアンケートツール選びで押さえたい3つのポイント
カスタマーサポートの現場でアンケートを運用しようとすると、設問を作る時間がない、集計する余裕がないといった声をよく聞きます。日々の問い合わせ対応に追われながら、並行してアンケートの設計・集計・分析まで担うのは、少人数チームであれば特に大変です。だからこそ、ツール選びの段階で現場が無理なく回せる仕組みになっているかを確かめることが重要です。
回答者がストレスなく操作できるか
どれだけ丁寧に設問を設計しても、回答フォームが使いにくければ途中で離脱されてしまいます。特にサポート対応直後にCSAT（顧客満足度）を測るアンケートを送る場合、お客様がすでに別の作業に移っていることも多く、いかに短時間・少ない手間で回答できるかが回答率を左右します。PCでもスマートフォンでも画面が見やすく、迷わず直感的に操作できる設計かどうかは、必ず事前に確認しておきたいポイントです。
設問の作成・修正が柔軟にできるか
サポートの現場では、最近この問い合わせが増えているからアンケートで原因を掘り下げたい、というように調べたいことがリアルタイムで変わります。そのたびにシステム担当者や開発者に依頼しなければ設問を変えられないツールでは、現場の改善スピードに追いつきません。専門知識なしで、ドラッグ＆ドロップなどで直感的に設問を追加・変更できる操作性があれば、気づいた時にすぐ動けます。
集計・分析が自動化されているか
問い合わせ対応の傍らで回答をExcelに転記しながら集計する作業は、ミスも起きやすく担当者の大きな負担になりがちです。回答が届いた時点で自動的にグラフ化され、ダッシュボードで可視化されるツールであれば、週次のチームミーティングにそのまま持ち込んで議論でき、改善のスピードが格段に上がります。回答数が無制限のツールであれば、日々の細かなヒアリングから大規模な顧客満足度調査まで、コストを気にせず柔軟に使い分けることもできます。
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アンケート結果を改善サイクルに組み込む
アンケートは実施すること自体が目的ではなく、結果を実際の施策に活かすことが目的です。顧客の声には鮮度があります。集まった声を当日中にチームで共有し、翌日には改善の議論を始めるくらいのスピード感が、サポート品質の向上に直結します。 そのためにも、集計・分析という作業の工程はツールに任せてしまい、担当者の貴重な時間とエネルギーは、何をどう改善するかという本来のカスタマーサポート業務に使える環境を整えておくことが大切です。
Tayoriサポートの現場からお届け！
本パートでは、カスタマーサポートツールを提供しているTayoriのサポートチームが、サービスの改善のために行っていることや、現場のリアルな活動についてお伝えします。
利用データを分析して、FAQとチャットボットを育てる
Tayoriのサポートチームでは、FAQやチャットボットの利用データを継続的な改善に活用しています。利用データはお客様がどこでつまずいているかをリアルに示してくれます。これらをもとに地道に改善を重ねることで、お客様の自己解決率は着実に上がっていきます。
・STEP1：現在の利用状況を可視化する FAQ全体の表示回数、特定のQ&Aに対するお客様の反応（役に立ったか否かのフィードバック）、AIチャットボットへの質問数を定点観測します。どのコンテンツがよく見られているか、どのタイミングで離脱しているかを数字で把握することで、感覚ではなくデータに基づいた優先順位づけができるようになります。
・STEP2：解決に至っていない箇所を特定する ここで特に注目しているのが、FAQの0件ヒット（表記ゆれや該当Q&Aの不足で検索結果が返せなかったケース）と、チャットボットの無回答ログです。実際にキーワードを確認してみると、こんな言い方で検索しているお客様がいるのかと気づくことが非常に多く、お客様目線のコンテンツ設計に役立てています。
・STEP3：特定した内容をコンテンツに反映する 不足しているFAQを追加し、見つけにくい導線を整理し、分かりにくい表現を修正します。一度に完璧を目指すよりも、この小さなサイクルを定期的に回し続けることの方がずっと大切です。Tayoriのチャットボットも、設置当初は無回答が全体の約6割を占めていましたが、このサイクルを繰り返すことで着実に改善しています。
まとめ：自動集計と利用データ分析で、改善サイクルを回し続ける
カスタマーサポートの品質向上は、一度の施策では完結しません。アンケートツールの自動集計機能で顧客の声を素早く拾い上げることと並行して、FAQやチャットボットの利用データとも照らし合わせながら、小さな改善を積み重ねていくことが重要です。
Tayoriのチームでも、FAQやチャットボットの利用データを使った改善サイクルを地道に続けています。まずは今使っているアンケートツールの集計フローを見直すことと、FAQのアクセスデータや無回答ログを定期的に確認することから始めてみませんか？
Tayoriブログでは、これからもカスタマーサポート担当者のみなさまに役立つ情報を発信していきます。便利な機能を味方につけて、お客様とのいい関係を、一緒に作っていきましょう！
カスタマーサポートツール「Tayori」について詳しく知りたい方はまずは資料をご確認ください。
