カスタマーサービス分析ソフトウェア: 8つのプラットフォームを比較

カスタマーサービス分析ソフトウェアは3つの問いに答えます。チームの対応速度、解決の質、そして問い合わせ量がどこから来ているかです。ダッシュボード上のそれ以外の要素は、この3つのいずれかが意思決定を変えるまでは飾りにすぎません。

以下では、追跡する価値のある指標や、逆に注意を静かに無駄にしてしまう指標とともに、8つのプラットフォームを取り上げます。競合の価格はここには掲載していません。

このカテゴリーが測定するもの

同じラベルの下に2つの製品ファミリーが存在します。

1つ目は、サポートプラットフォームに組み込まれたレポート機能です。会話量、応答時間と解決時間、業務量と満足度を、プラットフォームがすでに保持しているデータから導き出します。

2つ目は、音声に特化した専用のコンタクトセンター分析ソフトウェアです。通話録音分析、音声分析、感情スコアリング、そして大量の通話に対するインタラクション分析を専門としています。

ほとんどのチームは前者を必要としているにもかかわらず、後者が必要だと思い込んでいます。専用ツールが真価を発揮するのは、平均処理時間の1パーセントポイントが給与1人分に相当するほどの通話量がある場合であり、それはマーケティングが示唆するよりもはるかに少数の企業に限られます。

実務上の分かれ目は、音声が数あるチャネルの1つなのか、それとも唯一のチャネルなのかという点です。月間の通話数が数千件を下回るのであれば、サポートプラットフォーム内のレポート機能で十分カバーできます。

意思決定を変える指標

人員配置やプロセスを変える4つの数値があり、これらを中心にレポートを構築する価値があります。

時間帯別の問い合わせ量はシフトパターンを決定します。サポートレポートの中で最も実行可能性が高い単一の数値でありながら、週単位で平均化されて役に立たなくなってしまうことが最も多い数値でもあります。

理由別の問い合わせ量は、何を自動化し何を文書化すべきかを決定します。一貫して適用された理由コードは、どんな感情分析モデルよりも価値があります。

再オープン率は、解決が本物かどうかを測定します。解決件数が増加する一方で再オープン率も上昇している場合、チケットは解決されているのではなく単に閉じられているだけであり、両方を追跡して初めてそれが明らかになります。

エージェント間の業務量のばらつきは、人員配置の問題とルーティングの問題を切り分けます。均等なキューで平均処理時間が長い場合は人員を増やす必要があり、不均等なキューの場合はより良い配分が必要です。

ほとんど役に立たない数値

あらゆるダッシュボードに登場するにもかかわらず、ほとんど何も変えない数値がいくつかあります。

総チケット数は分母のない量的指標です。顧客基盤の拡大とともに増加し、閑散期には減少しますが、どちらの動きも意思決定にはつながりません。

全チャネルを平均した初回応答時間は、数秒単位で測定されるチャットと数時間単位で測定されるメールを平均してしまいます。チャネル別に分けるか、そもそも測定しないかのどちらかにすべきです。

エージェントのリーダーボードは、数えやすいもの、たいていはクローズしたチケット数で人をランク付けするものであり、測定した通りの行動を確実に生み出してしまいます。

理由と紐づけずに期間全体で集計された感情スコアは、マネージャーに雰囲気を伝えるだけで原因は伝えません。

8製品の概要比較

RolChat

RolChatは会話、チケット、通話、商談、チームパフォーマンスをまとめて1か所でレポートします。これら5つが別々の製品ではなく、同じプラットフォーム上に存在するためです。

標準セットは初回応答時間、解決時間、再オープン率、CSAT、業務量をカバーし、キュー、チャネル、エージェント、時間帯ごとに分割できます。

音声機能がネイティブであるため、通話の指標が文字によるものと並んで表示され、AI通話スコアリングはサンプルではなくすべての録音に対して実行されます。これにより、品質レビューは単なる逸話から、期間全体を網羅した精査へと変わります。

エクスポートは役割に応じて制御されるため、チームリーダーは会社全体にアクセスすることなく自分のキューのデータだけを取り出せます。レポート機能は分析ティアとして別料金にするのではなく、プランに含まれています。

最適な対象: サポートプラットフォームとは別に分析製品を購入することなく、文字と音声のレポートを1つのレポートにまとめたいチーム。

Zendesk

Zendeskは、従来型のヘルプデスクの中で最も深いレポート層を備え、専用の分析製品とカスタムレポート構築の長い実績がその背後にあります。

ダッシュボードを構築・維持するアナリストを抱える組織にとっては、その上限の高さが強みです。

機能はティアごとに分散しているため、チームが思い描くレポート機能が、価格を比較しているプランより上のティアにあることもあります。

最適な対象: アナリストとレポート要件を持つ組織。どのティアに何が含まれるかはZendeskのサイトで確認してください。

Freshdesk

Freshdeskのレポート機能はチケット指標において堅実であり、より広いFreshworks製品群と併用することで大幅に向上します。カスタマージャーニーのより多くの部分が同じデータモデルに収まるためです。

単体で使う場合でも、アナリストを必要とせずに基本的な要件はカバーします。

音声分析はヘルプデスク自体ではなく姉妹製品を通じて提供されます。

最適な対象: 設定を必要としないチケットレポート。ティアの内容はFreshdeskのサイトで確認してください。

Intercom

Intercomはチケットではなく会話単位でレポートを行い、メッセージング形式の業務に適しており、ヘルプデスクのダッシュボードとは異なる読み方をします。

そのAIレポートは異例なほど詳細ですが、これは解決件数が課金単位となる商業モデルに由来するものです。

比較検討するチームは、解決の定義がレポートと請求の両方を左右するため、その定義がどうなっているかを確認すべきです。

最適な対象: 自動化のカバー率を重視するメッセージング主体の業務。プランはIntercomのサイトで確認してください。

HubSpot Service Hub

Service Hubはより広いCRM内でレポートを行うことが際立った強みであり、サポート活動がマーケティングやセールスのデータと同じレコード上に並びます。

これにより、単独のヘルプデスクでは太刀打ちできない形で、収益への影響に関する問いに答えられるようになります。

トレードオフもよく知られたものです。その価値は周辺のプラットフォームを導入することに依存し、レポートの深さはティアに応じて変わります。

最適な対象: すでにCRMを利用しており、サービスと収益を1つのビューで把握したいチーム。ティアはHubSpotのサイトで確認してください。

Zoho Desk

Zoho Deskは有能なチケットレポート機能を備え、その背後には幅広い製品ファミリーがあり、すでにそのエコシステム内にいる組織にとっては分析機能がサポートの範囲を大きく超えて広がります。

設定にかかる労力は、価格帯から想像するよりも高くなります。

複数のZohoアプリケーションを利用している企業にとっては、共有されたデータモデルこそが本当の魅力です。

最適な対象: 既存のZohoユーザー。プランはZohoのサイトで確認してください。

Help Scout

Help Scoutは網羅的なセットではなく、絞り込まれたセットでレポートを行い、これは製品全体の方針と一致しています。

会話量、応答時間、満足度、ヘルプセンターのパフォーマンスは明確にカバーされ、設定も不要です。

カスタムレポートの構築と音声分析は製品に含まれていません。

最適な対象: 設定なしで明確な数値を求めるメール中心のチーム。プランはHelp Scoutのサイトで確認してください。

Front

Frontは会話だけでなく、社内連携を含むチーム活動についてもレポートを行い、これは珍しい特徴であり、回答を共同で作成する場面で役立ちます。

アカウント単位のビューは、担当者が決まっているB2Bサービスに適しています。

電話に関する分析は製品の対象外です。

最適な対象: 応答だけでなく連携も測定したいB2Bチーム。プランはFrontのサイトで確認してください。

コールセンターと音声分析

コールセンター分析ソフトウェアは独立した分野であり、用語も分けて考える価値があります。

コールセンターレポートソフトウェアは運用面をカバーします。問い合わせ量、待ち時間、放棄率、平均処理時間、稼働率、遵守率です。これらは人員配置に関する数値であり、1日あたり数百件の通話の段階から重要になります。

コールセンターダッシュボードソフトウェアは、同じデータをリアルタイムで表示するものであり、週単位のレポートを読むマネージャーではなく、現場を見守るスーパーバイザー向けに作られています。

音声分析はその上位層であり、所要時間ではなく話された内容を分析します。

音声が複数チャネルの1つに過ぎないチームにとっては、この層はサポートプラットフォームの中に組み込まれているべきです。専用コンソールを購入すると、レポートが分断され、真実が2つのバージョンに分かれてしまいます。

音声分析とインタラクション分析

音声分析コールセンターソフトウェアは通話を文字起こしし、その文字起こしからパターンを検索します。キーワード、沈黙、話の被り、エスカレーション表現、コンプライアンス関連のフレーズなどです。

インタラクション分析は同じ考え方をチャネル横断で広げたもので、チャットと通話を1つのインタラクションの2つの形態として扱い、両方をスコアリングします。

実務上の価値はカバー範囲にあります。手動レビューはある期間のごく一部をサンプリングするだけですが、自動スコアリングはその全体をカバーし、コーチングを選択的な証拠から完全な証拠へと変えます。

実務上のリスクは、理由コードを伴わないスコアリングです。火曜日に感情スコアが下がったと分かっても、顧客が何について問い合わせていたのかが分からなければ意味がありません。

RolChatはプラットフォームの一部として、すべての録音に対して文字起こしとAI通話スコアリングを実行しており、専用の音声分析コンソールを必要としないチームにとってこの層をカバーします。

CSAT、NPS、アンケートツール

CSATアンケートツールは、利用可能な分析投資の中で最も安価でありながら、最も誤読されやすいものです。

サポートアンケートの回答率は両極端に偏る傾向があるため、スコアは単一の数値というより分布として捉えるべきです。安定した平均値の裏に星1つの回答が徐々に増えているケースは、サービスが劣化しているにもかかわらず横ばいとして報告されてしまいます。

文言よりもタイミングの方が重要です。解決時点で送るアンケートは解決そのものを測定しますが、1週間後に送るアンケートは解決に対する記憶を測定することになります。

チャネル別に分けることは不可欠です。チャットと電話での満足度が連動して動くことはめったになく、統合したスコアはどちらの改善が必要かを覆い隠してしまいます。

自由記述のコメントはスコア以上の情報を含んでいます。50件のコメントを読むことは四半期分の平均値を見るより多くを教えてくれ、顧客フィードバック分析ソフトウェアの存在意義は主にその読み込みを体系化することにあります。

リアルタイムダッシュボードと定期レポートの比較

この2つは異なる人々に向けたものであり、混在させると誰も使わない画面が出来上がります。

リアルタイムダッシュボードは1つの問いに答えます。今すぐ介入が必要かどうかです。キューの深さ、最長待ち時間、対応可能なエージェント数。4つの数値を大きく、部屋の反対側からでも見える形で表示します。

定期レポートは別の問いに答えます。来月何を変えるべきかです。過去の期間との比較、理由別の内訳、そして採用を後押しするだけの文脈が必要です。

両方をこなそうとするカスタマーサービス指標追跡ソフトウェアは、たいてい後者を不十分にこなします。リアルタイムの数値は、レポートを説得力あるものにする過去比較になじまないためです。

2つのコンソールより1つのレポートが優れている理由

サポートにおける最も一般的な分析の失敗は、指標が欠けていることではありません。2つのシステムがそれぞれ答えの半分だけを持っていることです。

チャットが一方の製品でレポートされ、通話が別の製品でレポートされていると、応答時間は異なる定義のもとで二重に測定され、顧客が最初から最後まで実際にどのような体験をしたのかを誰も語れなくなります。

同じ分断はサポートとセールスのレポートの間にも現れます。請求のチケットとして始まった解約に関する会話は、チケットシステムとCRMが別々の記録を保持している限り見えなくなります。

プラットフォームを統合することがレポートを信頼できるものにする要因であり、それは通常、2つを突き合わせるために分析レイヤーを追加購入するよりも安上がりです。

これが、レポート機能をプラットフォームの外に付け足すのではなく、内蔵されたものとして選ぶべき理由です。より深いからではなく、完全だからです。

エクスポート、権限、データアクセス

3つのアクセスに関する問いが、レポート機能がサポートチームの外でも使えるかどうかを左右します。

エクスポートが役割に応じて制御され、チームリーダーが会社全体を見ることなく自分のキューだけを取り出せるかどうか。生データが描画済みのグラフとしてだけでなく、利用可能な形式で外部に出せるかどうか。そしてAPIによって数値を全社ダッシュボードに反映できるかどうかです。

保持期間の設定が、比較をどこまで遡れるかを左右します。90日しか保持しないプラットフォームは去年に関する問いには答えられず、その制約はたいてい実際にその問いが投げかけられた時に発覚します。

メールによる定期レポートは、数値を確実に読ませるための最も信頼できる方法であり続けています。ダッシュボードは誰かが開くことを覚えていなければならないからです。

契約前に確認する価値があるもう1つのアクセスの問いは、エクスポートにプラットフォームが最初から持っていた項目だけでなく、後から追加した項目も含まれるかどうかです。理由コードを保持するカスタムフィールドは、たいていファイルの中で最も価値のある列でありながら、最も置き去りにされがちなものでもあります。

読まれるレポートの構築方法

サポートレポートの多くは一度設定されるとその後放置されます。いくつかの習慣がそれを防ぎます。

指標からではなく意思決定から始めましょう。ある数値がシフト表、ルール、採用のいずれも変えないのであれば、グラフにする必要はありません。

他のあらゆる構築を始める前に、理由コードを一貫して適用してください。下流のあらゆる分析はこれに依存しており、1年分の履歴に遡って後付けすることは不可能です。

最初は毎週レビューし、パターンが安定してきたら毎月に切り替えます。毎週のレビューこそが、静かに壊れたルーティングルールを発見する手段です。

移行後の最初の1か月は以前のツールと比較してください。プラットフォームごとに定義が異なるため、応答時間の低下は単に計測開始のタイミングが変わっただけということもあります。

需要予測とキャパシティプランニング

レポートは過去を説明するものであり、需要予測はそれをシフト表に変えるものです。

入力データは、数週間分の時間帯別問い合わせ量、チャネル別の平均処理時間、そしてエージェント1人が維持できる同時対応数です。チャットは同時に3〜5件の会話に対応できますが、音声は1件のみであり、両者を平均するとどちらにおいても機能しないシフト表が出来上がります。

季節性を把握するには1年分の履歴が必要です。それより短い保持期間では、年次のピークが到来するまで見えないままとなり、これはサポートにおいて最も高くつく類の不意打ちです。

シュリンケージは多くの計画から抜け落ちがちな数値です。研修、休憩、会議、欠勤は日常的に有給時間の4分の1を占めており、単純な人員数だけで組んだシフト表は最初から不足しています。

就業時間とシフト遵守率はキューと同じシステム内で管理すべきであり、そうしなければ計画と実態は1か月以内に乖離してしまいます。

アトリビューション: サポートの価値

サポートのレポートはたいてい効率性で止まってしまい、それが計測対象のすべてであるため、部門はコストセンターのように見えてしまいます。

3つのつながりがこの論点を変えます。商談に紐づいた会話は、サポートが何を回収し何の障害を取り除いたかを示します。解約に紐づいた会話は、サポートが何に失敗したかを示します。そして理由コードに紐づいた会話は、どの製品上の問題が問い合わせ量を生んでいるかを示します。

顧客レコードが会話とは別のシステムに存在している限り、この3つのいずれも実現できません。突き合わせは手作業で行うか、あるいは全く行われないかのどちらかになるからです。

これが、CRMとサポートがレコードを共有するプラットフォームを選ぶべき最も強力な実務上の論拠です。利便性のためではなく、この仕事の価値に答えられるようにするためです。

分析におけるAI

AI搭載の会話分析プラットフォームは、あらゆるインタラクションを読み取ると謳っており、実際おおむねその通りです。問題は、何のために読み取るのかという点です。

分類は信頼できる用途です。エージェントがタグを付けることなく、理由別に会話をグループ分けします。これは、あらゆるレポートの連鎖の中で最も弱い部分である、時間に追われた人による手動タグ付けを取り除きます。

要約は2つ目の用途です。長いスレッドを何が起きたかという要点に凝縮することで、大量のレビューが可能になります。

感情分析は最も宣伝される一方で、単体では最も実行に移しにくいものです。原因を伴わない雰囲気は、どんな意思決定も後押ししません。理由コードと組み合わせて初めて有用になります。

評価基準に沿ったスコアリングは4つ目の用途であり、これが品質保証をサンプルから全数調査へと変えるものです。RolChatはプラットフォームの一部として、これをすべての通話録音に対して実行しています。

ベンチマークとその価値

公開されているサポートベンチマークは、この分野で最もよく引用される一方で、最も役に立たない数値です。

それらは、期待水準の異なる業界、時間感覚の異なるチャネル、解決の定義が異なる企業をまたいで平均化されています。そのような方法でまとめられた数値は、誰のことも表していません。

自社の過去の実績だけが、意味を持つ唯一のベンチマークです。前四半期、前年の同じ時期、そして変更を行う前の週。この3つの比較には意味があります。

外部の数値がどうしても必要な場合は、目標としてではなく方向性として使ってください。市場全体でチャットの応答が秒単位で測定されていることを知っておく価値はありますが、特定の数値を目標として採用する価値はありません。

例外は契約に関わる場合です。顧客契約に組み込まれたSLAは、どんなベンチマークが何と言おうと目標であり、レポートはプラットフォームの既定の定義ではなく契約上の定義でそれを測定しなければなりません。

よくある質問

Ruslan Nazarov

RolChatのSEO責任者

カスタマーサポートの運用、ライブチャット、AI支援型サービス、そして優れた顧客体験を支えるツールについて執筆しています。

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