コミュニケーション体験改善のカギは “自己解決×有人対応”　コミュ調2023から学ぶ、CXの測定指標と改善方程式

近年、CX（Customer Experience）は企業経営において重要なキーワードになっています。

統計によると、8割以上の企業が “CXを優先投資分野とみなし、デジタル活用によってCXを向上させるとともに、CXをしっかり測定していくべきである” と考えています。

「PDCAの産みの親」として知られるデミング博士も、「マネジメントの発明者」であるドラッカーも、「測定できないものは改善できない」という趣旨の金言を残しています。

CXを本気で改善していくためには、そもそも「CXとは何か」をしっかり定義し、定量的な指標で測定しマネジメントできるようにしなければなりません。

ところが、実際は多くの企業がCXをうまく測定できず、悩みを抱えています。

そこで、今年で8年目を迎えたトランスコスモスの自主調査「消費者と企業のコミュニケーション実態調査2023-2024（以下、コミュ調）」では “CXの定義・測定” という難問に正面から向き合うことにしました。調査レポートは、こちらからダウンロードできます。

本稿では、その調査結果の中から、CX測定に関するポイントを中心にご紹介します。

テキストコミュニケーション利用増の一方で、電話利用率は7年連続で減少

コミュ調では主要なコミュニケーションチャネルの利用経験率（過去にチャネルを利用した消費者の割合）を経年調査しています。

公式サイト、店舗、電話の主要3チャネルの利用経験率の時系列推移を見ると、公式Webサイトや店舗の利用経験率は横ばいで推移していますが、“電話の利用経験率は7年連続で減少” しており、最新の数値では66%（3人に2人）まで低下しています。

また、利用経験率に加えて “今後利用したいチャネル” すなわち利用意向率も調査し、経験と意向のGAPを見てみました。

すると、電話の利用意向率が46％と、利用経験より20ptも下回り供給過多の状態となっています。

これは、“消費者の一部は電話を意に反して利用している” 可能性があることを示唆しています。

逆に、チャットは利用意向率が53％と高く、利用経験を大きく上回り供給不足の状態となっており、“消費者のニーズに対し、企業側の環境整備・供給が追い付いていない” ことが分かります。

さらに踏み込んで “今後なくなってもよいと考えるチャネル” についても調査したところ、電話を「今後なくなってもよい」と回答した消費者が2割で、最多となっていました。

電話を使わない理由やどうすれば利用してくれるかを聞いたところ「つながりやすくしてほしい」「たらい回しにせず即座に解決してほしい」という回答が多数でした。

要するに、応答率や初回解決率の向上が求められているのですが、近年の採用難や人件費増を考慮すると、企業側で改善できることにも限界があります。

そう考えると、チャットをはじめとする1対多で対応することができるテキストコミュニケーションを強化していくほうが、消費者ニーズに応えられるのではないでしょうか。

自己解決に失敗した時点で、消費者の6割がリピートを考え直す

そもそも電話利用ニーズが減少している理由として、消費者の自己解決ニーズが高まっているという背景があります。

消費者に疑問や問題が発生し、それを解決するまでのカスタマージャーニーを調べると、“97%の消費者はまずWebサイトやSNSを利用して情報収集” を行います。

そのうえで、公式サイトなどに掲載されているFAQや商品情報などを参考に、78%の消費者が自己解決を図ります。

そして、それでも自己解決できない場合や重要・複雑な問合せは、電話やチャットなどの有人対応にしぶしぶ頼るという行動を辿ります。

 
ここで重要なのは、“自己解決に失敗すると、6割が継続購入を考え直す” ということです。

電話などの有人対応の効率や品質をいくら改善しても、顧客ロイヤルティの向上には限界があります。

そのため、前工程にあたる自己解決段階で導線改善やコンテンツ拡充を図り、自己解決率を高めることが必要不可欠です。

現代のカスタマーサポートの基本原則は「自己解決＞スピード＞おもてなし」

問題解決のプロセスとリピート率の関係をもう少し詳しく見てみます。

問題が発生したとき、Webを活用し時間や手間をかけずに自己解決できれば、消費者の85%がリピートします。

また、自己解決はできなかったものの、スムーズな有人対応によって解決できれば81%と、自己解決できた場合と遜色ないリピート率を維持することができます。

仮に手間や時間がかかったとしても、親切・丁寧な有人対応でリカバリーし、大きな不満を残すことなく解決できれば77%のリピート率を維持できます。

しかし、自己解決に失敗したうえに担当者の対応に不満が残ったり、さまざまな手段を用いたが問題解決に至らなかったりなど、残念な結果に終わってしまうと大きくリピート率が下がります。

この調査結果は、“現代のカスタマーサポートにおいては、まずは自己解決が優先され、次いでスピードや顧客負担の軽減、最終的にはおもてなしによるリカバリーという優先順位で考えるべき” だということを示唆しています。

Webサイトやチャットボット・AIなどで自己解決を促し、それでも解決に至らなければ有人対応による親切・丁寧なサポートを行うという二段構えのハイブリッドな体制を整えることが必要です。

チャットボットやAIによる自動回答は、有人対応との組み合わせが不可欠

テキストコミュニケーションを強化し、自己解決の促進に乗り出したものの「消費者がチャットを使ってくれない」と悩む企業も少なくないようです。

トランスコスモスでは、電話でお問い合わせを受けた際に「なぜチャットを活用せずに電話を利用したのか」を調査していますが、その理由の多くは以下の3点に集約されます。

・チャットの設置場所が見つからなかった　（＝チャットの存在を知らなかった）
・チャットサポートの範囲が狭い　（＝店舗や電話でできることがチャットだとできない）
・チャットボットの回答精度が低く、結局電話することになった　（＝二度手間になった）

このことから、消費者をチャットに導くためのSEO対策や導線整備なども重要ですが、システム改修やデータ連携機能の強化等の設備投資により、チャットサポートの範囲を拡大し、電話や店舗と同等のサポートを実現する必要があることがわかります。

また、消費者も企業も「チャット＝チャットボット（自動回答）」という先入観にとらわれないよう注意すべきです。

チャットボットによる自動回答と有人チャットを組み合わせ、ハイブリッドな運用体制を構築し、チャットでも電話同様、対話による有人対応が可能であるこことを訴求する必要があります。

チャットが抱える問題は、近年話題の生成AI（ジェネレーティブAI）を活用した自動応答についても同じことが言えます。

生成AIは、言葉で指示すれば人間のように文章や書類、絵画やプログラムを自動で作成してくれますが、実務で活用するうえでのリスクとして「ハルシネーション」問題があります。

例えば、トランスコスモスへの問合せ先を聞くと、別の会社の電話番号を案内するなど、一見もっともらしい「嘘」をつくことがあるのです。

このような生成AIのリスクを考慮したとしても、消費者の自動応答サービスへの期待値はかなり高いといえます。

実際、“AIの誤回答による損害が発生した場合に自己責任になるとしても、AIを活用した自動応答の仕組みを利用したいか” という質問に対しては64%の消費者がYESと答えています。

若年層のみに絞るとさらに高い数値になることから、生成AIを活用した自動応答への期待はとても大きなものであることが分かります。

一方、“AIの回答に疑問や問題が生じたときのために、有人窓口も設置してほしいか” という質問には27%の消費者がYESと答えているという事実も見過ごしてはいけません。

このことから、“AIを活用した自動応答の利用意向率はとても高いものの、チャットと同じように有人対応と組み合わせて活用することが賢明である” と言えます。

CXを測定するための指標の定義と選び方

ここまでの調査結果をふまえ、改めてCXとは何かを定義し、どのように測定していけば良いのかについて説明します。

現状はCXの定義を巡って、さまざまな人が多種多様な定義をしており、CXを測定するための指標も顧客満足度（CSAT）や顧客推奨度（NPS）など多岐にわたっています。

では、数あるCX指標の中から、どれを採用すればよいのでしょうか。

基本的には、CX指標はどれも一長一短であり、市場環境や活用目的に合わせて選ぶ必要があります。ただし、ここで重要なのは、そもそもCXの測定は「手段」でしかなく、本来の「目的」ではないということです。

CXを測定する目的とは、少なくともそれを集計・分析することで、具体的な改善点の特定やアクションにつながり、その施策を実行しCX指標を改善することで、商品・サービスの継続意向や推奨意向の向上につなげることであるはずです。測定結果が、実務的な改善策や収益向上に結びつかなければ、ビジネスとしての意味がなくなってしまうからです。

そう考えると、収益性との相関が高く、社会的にも浸透していて市民権を得ているCX指標として、おそらくCSATが最も無難な選択になります。

しかし、CSATも万能ではありません。評価対象が広すぎるが故に変動要因が説明できなかったり、評価が高止まりしマンネリ化する等の問題も抱えています。

CSATを左右する要因としては、“商品・サービス自体の品質やコストパフォーマンス” の影響力が44％と最も高くなっています。次いで “コミュニケーション体験” が31％、“ブランドイメージ” が21％です。

そのため商品力で決着が付いてしまい、どんなにプロモーションや顧客サポートを改善してもCSATが改善しないということも発生します。もしくは、不祥事などでブランドイメージが大きく損なわれると、CSATが大きく低下してしまう場合もあります。

このように、CSATは評価対象の網羅性が高いがゆえに様々な要因がバイアスになってしまい、改善策の効果を図る管理指標としては説明がつかないことがしばしば発生します。

ゆえに漠然と「満足度」を訊くのではなく、評価対象を絞って質問する必要があります。

ここで、CSATを左右する要因を業界別にみると、商品・サービス自体の品質・コストパフォーマンスで差別化することが難しく、コモディティ化が進んだ業界ほどコミュニケーション体験が占める割合が増加し、最大で45％近くまで高くなることがわかります。

つまり、競争が激化するほどコミュニケーション体験の重要性が高まるのです。

実際、商品力だけでは差別化が難しい競争環境で、コミュニケーション体験を改善し、企業収益や競争力を高めたいと考えている企業は少なくありません。とくにCXを重視する企業は、その傾向が強いと思われます。

そこでコミュ調2023-2024では、この “コミュニケーション領域にフォーカスして 「顧客による評価」を直接訊く“ というCXの測定方法を推奨しています。

この指標は、CSATやNPSのように特別な呼称こそ普及していませんが、スコアの変動要因も説明しやすく、継続率などの収益指標との相関も高い指標になっています。

本稿では以降、便宜上この指標を “COMX（コムクス）“ と呼ぶことにします。

COMX（コムクス）を活用したCX改善方程式とパス図

一般的にCSATは、アンケートの回答者数に占める「満足と回答した顧客数」の割合などで集計されます。満足度を5段階で聞いている場合は「非常に満足」や「満足」など上位2つの項目を「Top2」と名付けグルーピングし、集計対象とします。

しかし、単に満足者の割合を集計するだけではどのような要因を改善すればいいかわからず、また改善したときにCSATがどのくらい向上するのかといった改善の影響度を予測し、シミュレーションすることができません。

そこでよく使用されるのが、重回帰分析などの統計手法を使った多変量解析モデルです。

これは「総合満足度＝-3.0×商品単価＋2.2×距離ー1.3×店員数＋1.6×面積」などの方程式の形で、顧客満足の要因とCSATの関係性をモデル化し、改善インパクトを数値化する手法です。

CSATについては、第三者機関であるサービス産業生産性協議会が提示しているJCSIモデルがよく知られています。ただし、これらの従来モデルは、残念ながらコミュニケーション領域の要素はあまり重視されていないという傾向があります。

そこでコミュ調2023-2024では、コミュニケーション体験の各種要因を改善することでCOMXがどれだけ向上するか、さらにはCOMXの改善がCSATや収益指標にどのくらい影響を及ぼすか、多変量解析モデルで図式化しました。

この図にあるCOMXの改善方程式とパス図は以下のことを意味しています。

・改善すべきは問題解決の成功率や所要時間などの “最終結果に対する総合評価” だけではない
・コミュニケーションのプロセス（※）における顧客体験を改善することが重要
・コミュニケーション体験に対する顧客の評価（COMX）を高めることがCSATや継続意向・推奨意向の底上げ、企業の収益向上や競争力の強化につながる

※コミュニケーションのプロセスとは、“オペレーションエクセレンス”（有人対応による応対品質や応答率の改善など）と、“デジタルエクスペリエンス”（Webやデータ活用による自己解決促進など）です

コミュ調2023-2024では、COMXへの影響度が高く、優先的に改善すべき問題点を特定し、具体的な改善アクションにつなげることができるように、個別評価項目の改善インパクトについても調査しています。

オペレーショナルエクセレンスを強化するために影響度の高いアクションとしては、

・目的に合った最適な窓口や担当者に誘導するなどの施策で初回解決率を向上
・電話につながるまでの待ち時間をなるべく短縮
・消費者の状況を踏まえた親身な対応を心掛ける

のような有人対応業務の改善を行うことが重要になります。

デジタルエクスペリエンスを強化するために影響度の高いアクションとしては、

・SEOでWeb検索時に上位表示させるなどの施策で検索性能を向上
・サイト構造を把握しやすくして、チャットへの誘導効率を高める
・FAQなどの自己解決コンテンツの拡充
・チャットボットやAIの回答精度を向上

といったデジタル化施策を推進することが重要になります。

COMXに与える影響度が強いにも関わらず自社の評価が低い項目や、競合に比べて評価が大きく下回っている項目については、優先的に強化・改善することが求められます。

顧客の行動と心理から、より具体的な改善点を「学ぶ」

CXを定量的に測定し、分析結果に基づき改善点の優先順位をつけるためには、CSATやCOMXのような指標と多変量解析モデルは便利ですが、定量データによる統計分析はどうしても大量のサンプルを寄せ集め、全体傾向を述べるものなので総論になりがちです。

改善策の解像度を上げるためには定量データによる全体傾向をおさえつつ、実際の疑問や問題を抱えている「顧客の声」から学び、具体的にどこをどう直せば良いのか、FAQの何番目の回答のどの箇所をどのように修正すれば良いのか、といった具体的なアクションを定性的に導き出すことが必要になります。

つまり、実際の消費者の声に基づいて改善点の解像度を上げ、消費者の “行動（定量データ）” と “心理（定性データ）” の両方から学ぶことが重要なのです。

しかし、ここで気を付けなければいけないのは、“企業に直接、意見や感想などの声を届けてくれる消費者は全体の31%” しかいないという事実です。

このことから、“店舗やコールセンターに直接届けられた声だけでなく、SNSなどの企業に直接寄せられない場所の声についても傾聴し、活用していく” ことが重要であると言えます。

そしてそのためには、コンタクトセンター（コールセンター）やWebサイト、SNSなど複数のチャネルを個別に見るのではなく、チャネルを横断した統合的なカスタマーケア体制を整え、業務改善の解像度を上げるために直接的・間接的な顧客の声を聞く流れを構築する必要があります。

従来のコンタクトセンターにおける効率重視の考え方のまま、応答時間やログ入力にかけるアフターコールワークの時間を過剰に削減してしまうと、それは事実上VOCを傾聴し顧客から学ぶことを嫌がっているセンターを目指すという、VOCを軽視したマネジメントにつながります。

これからのコンタクトセンターのあるべき姿とは、音声認識やAIなどの “デジタル技術をうまく活用することで、パフォーマンスを維持しながら、顧客の声を傾聴しデータを収集・蓄積していくような余力を作り出す” ことで、改善策の解像度を上げるための情報を学習していくという考え方にアップデートしていくべきです。

顧客の声から学ぶことで成長するのは「人間」だけではない

これまでは、いわゆるヒト・モノ・カネ・情報の4大経営資源のうち、学習して成長できるのはヒトだけの得意領域でした。

そのためヒューマンリソースマネジメントが競争のカギであり、人材を育成し、生産性を上げ、その学習効果の分だけ顧客満足度や企業収益が高まる時代でした。

しかし、AIの登場によりツールやシステムもデータから学習し、成長する時代になったことで、今まさにカスタマーコミュニケーションのパラダイムシフトを迎えています。

AIが応対履歴やVOCを活用して学習し、チューニングしていくことで回答精度を向上し、自動応答を実現していくことにより、消費者の自己解決ニーズに応えていくことが重要な時代へと移行し、ゲームチェンジが起きているのです。

AI時代のカスタマーコミュニケーションでは、データを活用してヒトだけでなくAIも学習・成長させることで、その学習効果のぶんだけ顧客満足度や企業収益が向上します。

我々は今後、データを活用してヒトとAIが共に学習する組織をつくり、その成長力をビジネスの拡大に取り込んでいくことで競争力を強化していく必要があるということを忘れてはならないでしょう。

まとめ：データのチカラでヒトとAIが協働し、CXを強化する

ここまでお伝えした内容をまとめると、ポイントは以下の3つとなります。

① 自己解決×有人対応で、自己解決ニーズの高まりに応える

電話の利用率が減少し、チャットなどのテキストコミュニケーションが拡大しています。

その背景には、消費者の自己解決ニーズの高まりがあります。

CXを改善するためには、デジタル活用で自己解決を促すと同時に、自動応答だけに依存せず、有人対応を組合せたハイブリッド運用を行うことが原則となります。

② CXを定義・測定し、具体的な改善アクションと収益向上につなげる

自社にとってのCXを定義し、測定する指標を設定し、管理していくことが必要です。

CX指標は多岐にわたりますが、コモディティ化が進んだ厳しい競争環境において、顧客満足や企業収益を高めたいのであればコミュニケーション体験評価（COMX：コムクス）を推奨します。

COMXを向上するためには、「有人対応の品質・効率（オペレーションエクセレンス）」や「デジタル化による自己解決促進（デジタルエクスペリエンス）」の両面を強化する必要があります。

③ 顧客の声を傾聴し、ヒトとＡＩの学習・成長を加速する

改善アクションの解像度を高めるために、定量的なデータ分析だけでなく顧客の声の傾聴と活用を推進し、定性的な情報を収集する必要があります。

また、それらのデータはヒトだけでなく、AIのチューニングにも活用されます。

ヒトとAIがともに学習できるような組織を作り、その成長を加速することがAI時代のカスタマーコミュニケーションの成功のカギを握ります。

さいごに、蛇足になりますが、ここまで新たな技術の登場や市場環境の変化を強調しておきながら、本質的に重要なことは実はあまり変わっていないのではないかと感じています。

 
トランスコスモスは1966年の創業以来、コーポレートビジョンである “people＆technology” のもと、人と技術を「仕組み」で融合することで顧客満足を生み出していくことを大切にしてきました。

オペレーショナルエクセレンスやデジタルエクスペリエンス、CXなどと呼び名は変わっても、データのチカラでヒトとAIが協働し、共に学習・成長することで、顧客満足を最大化しより良い顧客体験を生み出していくという考え方の本質は不変です。

この原点を大事にし、今後もお客様企業の皆様に貢献していければ幸いです。

本講演に関する興味・関心・疑問などは、こちらからお気軽にお問い合わせください。

＜関連情報＞

消費者と企業のコミュニケーション実態調査2023-2024

デジタルとリアルの境界線を超える！　データ統合で実現するビジネス成長と顧客エンゲージメントの向上

CX時代を勝ち抜くために！　チャネルを横断した顧客体験フィードバック活用法