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CRMデータ概要 – CRM Log –

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カスタマーコンサルティングチームの寺本 敬太です。
前回の記事ではCRM system概要のお話をしましたが、今回はよりBtoC向けであり、センターの現場に近く、コンタクトセンターの最も重要な要素であるお客様との履歴=CRM logの概要をご説明いたします。

コンタクトセンターにとってのlogの重要性

コンタクトセンターの最大の資産と言っても過言ではないlog。対話履歴や対応履歴、Caseと言ったりもしますが、どのコンタクトチャネルであってもお客様とオペレーター(AG)が会話をし、その生の声を残すという意味ではCRMにおける一番の価値となります。
マーケティング領域におけるCRMと混同されがちですが、LTVやup/crossellなどマーケティング目線でのCRMではなく、純粋なマーケティング指標であるCTRやCVR、またはお客様の満足度評価としてよく使われるNPSやアンケート等など、このようなメトリクスでは見えないお客様像の分析や、リコールに繋がりかねない商品/サービスissueの早期発見などに活用可能な貴重な情報群と捉えることができます。

CRMにおけるlogの分類

顧客対応履歴としてのlogには、それぞれの顧客マスタに商品やサービスが紐付けされて過去の対応履歴まで遡る事が可能になっているCRM systemが多く、大きく下記のデータに分類されます。

1.対話履歴(VOC)
 皆さま御存知の通り、VOC(voice of customer)と言われるもので、お客様の問い合わせ内容が含まれています。チャットやメールなどの場合は純粋なお客様の声として扱う事もできますが、例えば自動入力ではない電話対応の場合はお客様の声をオペレーターが手入力しますので、どうしても個人の差異や意思などの一定のバイアスがかかりますので、よりフラットなVOCを取得できるような運用定義を定めておくことが重要です。

2.販売履歴
 お客様マスタと紐付いている場合、お客様が購入した商品やサービスについての履歴が残っています。オペレーターはこの履歴を参照しながら対応を行い、いつ購入したのか、修理やサービス履歴などの参照はもちろん、サブスクリプションサービスの場合はいつ休止/解約したのか、それまでに問い合わせがあったのかなどのタッチポイントの解析としても活用できます。

3.販促履歴
 こちらはどちらかというとマーケティング寄りですが、DMやメールマガジンまたは商品に同梱している販促物などをいつ、どのタイミングでお客様に送ったかの履歴です。この履歴がお客様マスタと紐付いていない場合はメールアドレスや住所などで同一マスタとして紐付ける事必要がありますが、企業と顧客の接点として「どのセグメントのお客様にどのタイミングで販売活動をしたか=タッチポイントを持ったか」を図る履歴として非常に重要な要素になります。

4.オペレーション履歴
 お客様の購入商品に対するオペレーション履歴です。特に①対話履歴と混同される事が多く、注意が必要です(後述)

ダイレクト領域で特に重要になってきますが、お客様からのお問い合わせの結果から商品/サービスの購入/解約操作や、販促履歴のDM/メルマガ停止、修理手配など、「何をしたか」がわかるように履歴を残しておきます。これはお客様からのお問い合わせの結果を残すためであり、データ分析の際は具体的な商品/サービスの操作logと紐付ければ良いため、データクリーニングの際に煩雑にならないよう注意して入力運用をする必要があります。

CRM logを分析に耐える構成にするには

上記のように、CRM logにおいて様々なお客様情報がありますが、データとして抽出した際に、CRM systemや運用により全て同一カラムとなってExportされているパターンが散見されます。
特に①対話履歴と④オペレーション履歴が同一フォームにあるため、また運用上明確に記載をわけるようにしていないため、オペレーターによって混同して記載されている事が多く、同一カラム(例えばExcelの一つのセルに①と④の内容がずらっと記載されているイメージ)で抽出された際に、文言や構成がバラバラなためこれを分ける作業はとても膨大になります。また運用上も見えづらくなるため、分析をする際の整理という意味でも、これらの「分析に堪える運用作り」はしっかり準備をしていくことが重要になってきます。
また、特に対話分析(VOC分析)においては構文解析/形態素解析/意味解析など様々なテキストマイニング技術がありますが、そもそものデータソースとなる入力文言の定義がオペレーター毎に不明瞭になっていたり、コンタクトセンター毎に違っていたりします。

    お客様:トレジャーデータのサービスを教えてほしいのですが。

  • 入力例A:トレジャーデータと契約したいとのこと。
  • 入力例B:TREASURE DATAと連絡を取りたい
  • 入力例C:TDと連携したい

例えばこのような簡単なお問い合わせだけでも対話履歴を残すとなると数パターン存在してしまいますので、形態素分析の際にばらつきがでてきてしまう可能性が高いのです。文言の統一はもちろん、それだけでなくお問い合わせの種別(契約/解約/修理/問い合わせのみ)フラグや定形文の徹底などを実施しより少ない工数でデータ分析が可能なようにコンタクトセンターと連携をとることが重要です。

トレジャーデータでの活用例

このように、CRM logの内容を把握し、CRM systemとマーケティングデータを使ってデータ統合をすると、お客様の購買前や購入動機だけでなく購入後の行動分析にも”使える”データが集まります。
Treasure Data CDP内で共通Keyにて分散されたデータを紐付ける事により比較的簡単にデータ統合が可能であり、またBIなやMAなど各ツールへ連携することコンタクトセンター内だけに留まらず、マルチチャネルでのタッチポイントを構築する事も可能です。

今回はデータ分析の重要な要素となるCRM logの内容を記載してみました。
少し現場寄りにはなりますが、マーケティング領域ではクリック/CVなどの指標、CRM領域ではCRMでの各KPIにプラスしてお客様からのお問い合わせ内容を含めたデータが取得可能です。
お客様対応における両輪であるマーケティング+CRMのデータ統合を実施することにより、お客様像の見える化やタッチポイントの改善に向けたデータ構築が可能となりますので、皆さまのご参考になれば嬉しく思います。

寺本 敬太

Customer Consultingチーム

大手ITサービスベンダーのCRM事業所責任者として大手クライアント窓口のインバウンド・アウトバウンドセンター立ち上げやサービス構築、運用に従事。2011年からは総合広告会社のCRM部門にて、主にダイレクト領域でのデジタルマーケティングやコミュニケーションチャネル開発を実施し、LTV視点でのCRM構築から運用業務を経験。日本国内のみならず、中国、台湾での越境ECや現地ECでのCRM構築と現地教育支援も実施。2020年にトレジャーデータに参画。生命保険会社の契約促進プロジェクトのPMとして、既存顧客や見込み顧客のデジタル行動データやチャネルデータをもとに施策からDB設計などCDP導入プロジェクトを支援。

得意領域 : CRM運用、コンタクトセンター構築、チャネル構築(LINE/メール/チャット/電話)、施策設計

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