2024.02.13

カスタマーサポートのWeb自己解決率をあげる（後編）

Introduction

前回は「問い合わせに至ってしまった課題とそのお客様の行動プロセスを知る」ことの重要性をお話ししました。ここまではデータがあり、そのデータを精緻にかつ適切に分析ができればお客様が問い合わせに至った行動プロセスが明らかにできます。

後編では、「なぜ」お客様がその行動をとらざるを得なかったのか。「なぜ問い合わせに至ってしまったのか」の「WHY」の部分を深堀りしていきます。この「WHY」の深堀りができてはじめて「お客様の自己解決を阻害する要因」を明かにできて対策を講じることができます。この「WHY」の深堀りが為されなければ、見当違いの施策を行ったり、ツールを導入したり、といった浅慮な議論に陥ってしまうかもしれません。

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カスタマーサポートのWeb自己解決率をあげる（前編）

なぜコンテンツもFAQもあるのに入電に至るのか？

さて、実際カスタマーサポートのみなさまは数多くの対策を打っておられます。コンテンツもヘルプもFAQもChatbotも導入されているケースが多くあります。しかし、みなさまがせっかく準備しているこれらのものが、なぜかお客様には参照されずに、すべて「すり抜けて」問い合わせに至っています。実際、われわれがさまざまなクライアントの支援をしているなかで、問い合わせに至った内容は、「Web上に記載がある」「FAQに記載がある」などのケースが圧倒的なのです。にも関わらず、問い合わせに至っているのです。

なぜ、お客様は自己解決ができなかったのでしょうか。

Webサイトを見ていてもわからない、わからないのでヘルプやFAQを見たがわからない、わからないのでChatbotに聞いたがわからない、面倒くさいがやむなく電話をして問い合わせた、そんな光景が目に浮かんできます。担当者であるみなさまからすれば、コンテンツもヘルプもFAQもChatbotもあります。にも関わらず、お客様はこのような行動をとっていることになります。これはどういうことでしょうか？「ある」のに参照されていないとはどういうことでしょうか？

あっても、お客様が見つけられなかったり、見にくかったり、わかりにくければ、それはお客様からすると問題解決ができないので、それは「ない」に等しいのです。

あれば見てくれる、というのは提供者目線です。お客様が自己解決するためには、サービス提供者とお客様の利用イメージを合致させる必要があります。その利用イメージが合致すると、お客様は「利用」できるようになります。つまり、お客様の利用イメージに近づけて、情報を提示しなければならないのです。

UX開発の実態調査 2023

本調査は、ソフトウェア開発におけるUXへの取り組みについて調査したものです。UXがどの程度取り入れられているか、またその成果や課題を明らかにしたものです。 UXの取り組みにおいて有用なデータとして活用いただけることを目指し調査を実施いたしました。

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人間中心にお客様の行動の根本理由を分析する

では、お客様の利用イメージに近づけるためには何をどのように改善しなければならないのでしょうか。ナビゲーションの問題なのか、導線の問題なのか、お客様にとってむずかしく馴染みのない用語の問題なのか、文章量が多いのか、文字が小さいのか、配置や色の問題なのか。原因はさまざまです、かつ複合的です。お相手はお客様です。みなさまと同様に、限られた認知資源をさまざまに使うことはできません。

わかりにくくてむずかしければ、あきらめて、たとえ面倒くさくても電話をしたくなります。サービス提供者は、その問い合わせに至ってしまったお客様の行動プロセスを人間の特性、人間の認知能力を理解して、人間中心に分析していく必要があるのです。

したがって、なぜお客様はその行動をとったのか、何がわかりにくかったのか、なぜ自己解決できなかったのかの根本理由をUI/UXの視点、ユーザビリティやアクセシビリティの視点からお客様の行動の理由を深堀りしていくことが重要です。お客様の目的や能力、利用文脈・利用状況を定義して、なぜ自己解決できなかったのかの理由を人間中心に分析していく必要があるのです。そのお客様にとって何がわかりにくかったのか、何が利用しづらかったのかが明らかにできれば、その課題に対する改善仮説が構築できるのです。

その手法としてヒューリスティック分析の拡大版であるエキスパートレビューは有効です。エキスパートレビューはUX専門家が専門知識や豊富な経験からお客様に成り代わって評価を行う手法です。エキスパートレビューを実施することで、さまざまなものを「すり抜けて」問い合わせに至っていた問題から、新しいナビゲーションなのか、新しいサイト構造構築なのか、配置や文章、色、フォントの大きさの見直しなのか、FAQの修正なのか、Chatbotの調整なのか。わかりにくさや、読みにくさ、使いにくさを解消し、お客様がWeb自己解決できる精度の高い仮説をつくることができるのです。

まとめ

Web自己解決率向上のためにぜひデータ分析とエキスパートレビューの分析をしてみてはいかがでしょうか。どちらも専門知識が必要ですので、SHIFTまでご依頼くださいませ。また、SHIFTではその仮説構築後の仮説検証まで支援をしています。SHIFTにご依頼いただければ、データ分析～仮説構築～仮説検証までスピーディーに一気通貫でWeb自己解決率を向上させて頂きます。ご依頼をお待ちしています。

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