コールセンターは「コスト」ではなく「データ」の宝庫！ 会話ログをマーケティング施策で使うには？

右からトランスコスモスの所年雄氏、遠藤萌氏、古内志歩氏

会話ログはマーケティング価値の高いデータ

――まず、「問い合わせや会話ログ」とはどんなデータですか？

所年雄氏：（以下、所） コールセンターやチャット、メール、Webなどのお客様からのお問い合わせ内容のことです。チャットやメール、Webで入力されたテキストデータが、そのまま会話ログとして保存されています。

コールセンターの場合は、お客様から質問された内容をオペレーターがテキストでまとめたものがデータとして保存されています。

――オペレーターがまとめるデータとはどんなものでしょうか？

所： オペレーターがまとめるデータとは、「問い合わせ内容とそれに対する回答」や「電話をしてきた時間や長さ」などです。また、お客様との会話のなかで特筆すべき点、たとえば「ライフステージの変化があった」などの情報はデータとして残っている場合が多いです。

オペレーターがまとめて入力する以外に、リアルタイムで音声データをテキスト化することも技術的には可能です。これが実現できると、オペレーターのバイアスがかかっていない生データを記録できますが、音声認識率や費用対効果の観点からまだ一般的に使われるまでには至っていません。

――会話ログからアクションにつなげるには？

所： 会話ログの活用は大きく分けると2つの方法があると思います。

1つは、サンプルを抽出して、テキスト分析する方法です。これはどんなニーズがあるのか、どんな問い合わせがあるのかなどを調べられます。

もう1つが、AI技術を活用した方法です。たとえば、会話ログから質問と回答だけを抜き出すといったことが可能です。認識率の問題はあるものの、実際に使えるレベルではあると思います。

――質問と回答だけを抜き出すってどういうことですか？

所： たとえば、次のような会話をお客様とオペレーターがしているとします。

お客様： 買った服のサイズが合わなかったんです。返品したいのですが、できますか？

オペレーター： 返品はできかねますが、交換はできます。

この場合、質問は「返品したい」、回答は「交換はできます」です。この2つの言葉を対にして、AIが自動で引き出します。

これがわかると、「返品したい」という質問に対して、実際に「どのくらい交換」しているのかを調べやすくなります。また「サイズ違いの問い合わせが多い」ということは、「お客様が勘違いしやすい状況になっている可能性があるのではないか」といった、深堀りができて、PDCAを回せます。

――会話ログは具体的にどのように活用するのでしょう。広告配信も可能なようですが。

所： 会話ログだけを広告配信に使うというよりも、DMPに蓄積されているWebやソーシャル、顧客データなどのデータと組み合わせて使います。

たとえば、電話がつながる時間というのは、お客様とコンタクトが取れやすい時間でもあります。その時間がわかれば、プッシュ通知で商品のお知らせ情報を配信などできます。会話ログの定性情報を使うだけでなく、定量情報を使って施策するといったイメージですね。

コールセンターはコストセンターではなく「プロフィットセンター」

――カスタマーサポートで得られるデータは今までマーケティングに活用されていなかったのですか？

所： 20年以上前から「コールセンターはコストセンターである」と言われ続けています。

顧客理解の必要性が高まるにつれて、クライアントさんから「コールログってマーケティングに活用できるよね」という声を広く聞くようになったのは、ここ最近の話です。コールログをデータとしてちゃんとマーケティングに活かすことができれば、プロフィットセンター（収益を生み出すところ）になります。

また、クライアントさんとしては、カスタマーエクスペリエンス全体を改善するために、フルファネルマーケティングを進めようとする動きがあります。

――フルファネルマーケティングとは？

所： フルファネルマーケティングとは、購買プロセス全体をマーケティングをすることです。

フルファネルマーケティングのイメージ図

従来は、Webのアクションログだけで、広告施策を行っていました。たとえば、サイトにきたユーザーにリターゲティング広告を出す。他には、ブランディングという認知系の広告を出す、といったことです。これらは、ファネルでいうと潜在顧客や見込み顧客を獲得する施策です。

そこばかりに注力していると、顧客になった後のサポートがおろそかになりかねません。

顧客とのエンゲージメントを高めて、「顧客が使い続けたい、購入し続けたい、買ってよかった、このブランドが好き」といった感情を醸成するには、購入後の顧客サポートという視点も大事です。

また、購入実績はあるもののリピート購入がない場合は、そのファネルにいる顧客にコンタクトポイントを取って、ライフタイムバリュー（LTV）を向上させるといった施策も必要です。

各ファネルにおける「マーケティングの個別最適」ではなく、「カスタマーエクスペリエンス全体最適」を実現することが求められています。

――どんな規模のお客様がご利用されていますか？

所： 会話ログデータを活用するという点で1日に集まるコールログが数十件ならば、データを活用して顧客理解をするよりも、メールを送ったり、それこそ広告を出したりしたほうが効率が良いはずです。

年間で数十万件以上のコールログが集まるような規模だと、こういったコールセンターのログを使って顧客理解を深めるといったデータ活用が有効になってくると思います。

――今後実現したいことは？

所： 個人情報の取り扱いは注意を払う必要がありますが、電話がかかってきた瞬間に顧客IDを判断して、お客様ごとの専用電話にかかるようになったら、同じオペレーターがいつでも顧客サポートをすることができます。

今までデータ価値を見過ごされてきたのが「会話ログ」です。そのデータを使うことで、より一層顧客理解ができますし、お客様の声がマーケティングに反映されるようになれば、お客様にとっても心地の良いサービスを受けることができるはずです。

――実際にこのサービスを利用するには？

所： 電話に限らずさまざまな問い合わせ情報を一元管理する「Contact-Link（コンタクトリンク）」とDMPサービス「DECode（デコード）」を導入する必要があります。詳しくは、トランスコスモスまでお問い合わせください。

――ありがとうございました。