顧客の声の掘り下げが使える情報を生む
カスタマーセンター（コールセンター）に
寄せられたお客様からの感謝や意見、要望、苦情等は、
活用する価値のある貴重な情報です。
だからこそ、コールセンターに蓄積された
「テキストデータ」（いわゆる生の会話、自然文のデータ）
から、サービス改善や新商品開発に使える新たな「知見」を
取り出すための
「テキストマイニング」
に対する注目も高まっているわけです。
ただ、カスタマーセンター内に
本当に使える顧客情報が豊富にあるのかというと、
必ずしもそうではありません。
単にお客さんが電話してきた用件を忠実に記録しただけでは、
価値ある情報とはなりえないことが多いのです。
例えば、カルビーのお客様相談室には、
「○○がおいしかった」
という「感想」を伝えるだけの電話が、
多数寄せられるそうです。
従来、同社のオペレーターは、
こうしたお客さんに対して感謝の言葉を述べるだけで
通話を終えていました。
しかし、
「○○がおいしかった」
といった表面的な気持ちを記録しただけのデータ
をいくら集めたところで、
「人気度ランキング」
には使えても、それ以上の活用が不可能です。
商品改良のヒントや新商品のアイディア創出には
まずほとんどつながりません。
そこでカルビーでは、
「なぜ、わざわざ電話をかけてくれたのか？」
といった理由をうまく聞き出すための対応表を作成し、
オペレーターが顧客の声を深堀りする対話を行うように
しました。
これには、トヨタ流改善活動にヒントを得た
「なぜなぜ５回」
の手法を応用しており、「なぜ」を繰り返しながら、
顧客の表面的な言葉の奥にある本質的な問題や原因を
あぶりだすことを狙ったのです。
具体的には、上述の
「○○がおいしかった」
というお客さんの声に対しては、
「何がお気に召しましたか？」
とオペレーターが突っ込んだ質問をすることで
「その商品のどんな点を評価したからおいしいと感じた」
という「原因と結果のセット」の情報を蓄積することが
可能になっています。
こうした深堀りする質問は、
マーケティングリサーチにおけるインタビュー技法や
コーチングなどでも重視されますが、
カスタマーセンターに勤務する多数のオペレーターが
マスターするのは簡単ではありません。
カルビーでは有志による勉強会を開催して、
顧客の声の掘り下げに有効な対応を工夫しているそうです。
コールセンターに限りませんが、
企業に対して最初に届くお客様の声の多くは、
「結果」「事実」「行動」
を述べているだけの場合が多いのです。
ですから、企業側からさらに深堀りする質問をして、
「原因」「感情」「背景」
などを上手に引き出していくことが必要なんですね。
＊カルビーの事例は、
『日経情報ストラテジー』（SEPTEMBER 2008）
を元にしました。
投稿者 松尾 順 : 2008年07月29日 12:59
コメント
この手法では、「トヨタ」のWhy Why ダイアグラムが有名ですね。
投稿者 しがっち : 2008年08月02日 07:00
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