カスタマーサポートの顧客分析をAIで支援：問い合わせデータから改善施策まで
カスタマーサポート担当の方が毎月実施する「顧客分析」。問い合わせデータから改善施策まで、AIを活用して効率化する方法を、tugiloが現場で実践している型で解説します。
- 誰が: 顧客分析を担当しているか（サポート担当者・マーケティング担当者）
- いつ: どのタイミングで分析を行うか（月次/四半期/都度）
- 何を: 分析に含まれる情報は何か（問い合わせデータ/顧客満足度/改善施策）
- 判断はどこ: 人の判断が必要なポイントはどこか（分析結果の解釈/改善施策の決定）
- どこが痛い: 時間・品質・遅延・機会損失のどれが一番大きいか
顧客分析の「入力→処理→出力」を分解する
tugiloが現場で使う分解方法です。まず業務を3つに分けます。
Step 1：入力の整理
- 問い合わせデータ（問い合わせ内容、カテゴリ、対応時間、解決率）
- 顧客満足度データ（満足度、不満点、改善要望）
- 過去の分析結果（前回の分析結果、改善施策、効果）
例外: 緊急案件、機密情報を含むデータ、特殊な要件
Step 2：処理（顧客分析の実行）
- 問い合わせデータの分析（問い合わせの傾向、カテゴリ別の分析）
- 顧客満足度の分析（満足度の傾向、不満点の分析）
- 改善施策の作成（改善提案、優先順位、実施計画）
例外: 分析が困難、改善施策が不明確、特殊な要件
Step 3：出力（顧客分析レポートの作成）
- 顧客分析レポートの作成（問い合わせデータ、顧客満足度、改善施策）
- 経営陣への報告（分析結果、改善施策）
- 改善施策の実施（施策の実行、効果測定）
例外: レポートの不備、施策の実施が困難、効果が低い
そのまま使える：顧客分析プロンプトテンプレ
tugiloが実際に使っているプロンプトです。問い合わせデータと顧客満足度データを入力して、顧客分析レポートを作成します。
以下のデータを基に、顧客分析レポートを作成してください。
【問い合わせデータ】
- 問い合わせ内容: [内容、カテゴリ、対応時間、解決率]
- 問い合わせ数: [月間問い合わせ数、前月比]
- カテゴリ別: [カテゴリ1、カテゴリ2、カテゴリ3の問い合わせ数]
【顧客満足度データ】
- 満足度: [平均満足度、前月比]
- 不満点: [不満点1、不満点2、不満点3]
- 改善要望: [改善要望1、改善要望2、改善要望3]
【過去の分析結果】
- 前回の分析結果: [分析結果、改善施策、効果]
【出力形式】
顧客分析レポートを以下の形式で出力してください。
1. 問い合わせデータの分析
- 問い合わせの傾向: [傾向の分析、3-5行]
- カテゴリ別の分析: [カテゴリ1、カテゴリ2、カテゴリ3の分析、3-5行]
- 対応時間の分析: [対応時間の分析、3-5行]
- 解決率の分析: [解決率の分析、3-5行]
2. 顧客満足度の分析
- 満足度の傾向: [傾向の分析、3-5行]
- 不満点の分析: [不満点1、不満点2、不満点3の分析、3-5行]
- 改善要望の分析: [改善要望1、改善要望2、改善要望3の分析、3-5行]
3. 改善施策の作成
- 改善提案: [改善提案1、改善提案2、改善提案3]
- 優先順位: [優先順位1、優先順位2、優先順位3]
- 実施計画: [実施計画1、実施計画2、実施計画3]
【注意事項】
- 問い合わせ数が前月比で±20%以上変動している場合は、「要確認」フラグを付与
- 満足度が前月より低下している場合は、「要確認」フラグを付与
- 改善施策は具体的に記述する
```
以下の月別データから、各月の顧客分析レポートを作成してください。
【月別データ】
1. 1月: [問い合わせデータ、顧客満足度データ、過去の分析結果]
2. 2月: [問い合わせデータ、顧客満足度データ、過去の分析結果]
3. 3月: [問い合わせデータ、顧客満足度データ、過去の分析結果]
【出力形式】
- 各月の問い合わせデータ分析（傾向、カテゴリ別、対応時間、解決率）
- 各月の顧客満足度分析（傾向、不満点、改善要望）
- 各月の改善施策（改善提案、優先順位、実施計画）
- 全体のサマリー（顧客分析の傾向、改善点、次のステップ）
```運用の型：3段階の確認ルール
AIで作成した顧客分析レポートは、必ず3段階で確認します。これで「ミスを見逃す」リスクを最小化します。
第1段階：自動チェック
- 問い合わせデータが入力されているか
- 顧客満足度データが入力されているか
- 分析結果が空欄でないか
所要時間: 自動（0分）
第2段階：AI判定
- 問い合わせデータの分析の妥当性（傾向、カテゴリ別が適切に分析されているか）
- 顧客満足度の分析の妥当性（傾向、不満点が適切に分析されているか）
- 改善施策の妥当性（改善提案、優先順位、実施計画が適切か）
所要時間: 10分/月
第3段階：人間の最終確認
- 問い合わせ数が前月比で±20%以上変動している案件（要確認フラグが付いたもの）
- 満足度が前月より低下している案件（要確認フラグが付いたもの）
- 改善施策の最終決定（優先順位、実施計画の確認）
所要時間: 20分/月（全体の20%程度）
実践的な顧客分析の方法
tugiloが実際に使っている顧客分析の方法です。
1. データの収集（月次）
- 問い合わせデータを収集
- 顧客満足度データを収集
- 過去の分析結果を確認
2. データの分析（月次）
- AIでデータを分析
- 人間が最終確認と修正を行う
- 改善施策を作成
3. 改善施策の実施（月次）
- 改善施策を実施
- 効果を測定
- 次月の改善計画を立てる
4. 効果測定（月次）
- 問い合わせ数の変化を測定
- 顧客満足度の変化を測定
- 改善施策の効果を測定
顧客分析の観点：ベストプラクティス
tugiloが実際に使っている顧客分析の観点です。
問い合わせデータの分析
問い合わせの傾向: 問い合わせ数の増減、カテゴリ別の傾向
対応時間: 平均対応時間、対応時間の短縮
解決率: 解決率の向上、未解決の問い合わせの分析
顧客満足度の分析
満足度の傾向: 満足度の増減、満足度の要因
不満点: 不満点の内容、不満点の原因
改善要望: 改善要望の内容、改善要望の優先順位
KPI：時間と効果を測る
tugiloが現場で測っている指標です。
顧客分析時間: 1週間 → 2日（71%削減）
データ分析時間: 2日 → 4時間（75%削減）
問い合わせ数の削減: 月間100件 → 月間60件（40%削減）
顧客満足度: 75% → 90%（20%向上）
失敗を避ける：3つのチェックポイント
症状: AIで顧客分析をしたが、改善施策に活用できていない
対策: 最初に「分析の目的」を決める。改善施策に必要な情報を明確にする。
症状: AIで分析したが、結果が抽象的で具体的な施策に落とし込めない
対策: 「分析結果は具体的にする」とルール化する。改善提案、優先順位、実施計画を具体的に記述する。
症状: 改善施策を作成したが、実施されていない
対策: 「改善施策の実施を必ず行う」とルール化する。実施計画を立て、効果を測定する。
実践的な顧客分析フロー
tugiloが実際に使っている顧客分析フローです。
1. データの収集（月初）
- 問い合わせデータを収集
- 顧客満足度データを収集
- 過去の分析結果を確認
2. データの分析（月初）
- AIでデータを分析
- 人間が最終確認と修正を行う
- 改善施策を作成
3. 改善施策の実施（月初）
- 改善施策を実施
- 効果を測定
- 次月の改善計画を立てる
4. 効果測定（月次）
- 問い合わせ数の変化を測定
- 顧客満足度の変化を測定
- 改善施策の効果を測定
- 改善点を特定して次月に反映
関連記事
まとめ
顧客分析をAIで効率化するポイントは3つです。
- 分析の目的を先に決める: 改善施策に必要な情報を明確に
- 分析結果を具体的にする: 改善提案、優先順位、実施計画を具体的に記述
- KPIで測る: 時間だけでなく、問い合わせ数の削減も見る
「AIツールを入れる」だけでなく、運用の型を設計することが成功の鍵です。
