SNSカスタマーサポートのパフォーマンス分析レポートの作成方法

2023年8月15日 3 min read

こんにちは、ソーシャルメディアマーケティングのエキスパートStatusbrewです。

本日は

・ソーシャルメディア(SNS)でカスタマーサポートを行なっている

・コメント返信を目標としている

ブランドのために

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【目次】

1.ソーシャルメディアでカスタマーサポートをする時の目標

→顧客満足度を高めるためのKPIのたてかた

2. カスタマーサポートのパフォーマンス評価指標

3.Statusbrewのカスタマーサポート生産性レポート紹介

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1.ソーシャルメディアでカスタマーサポートをする時の目標

ソーシャルメディアでカスタマーサポートをするからには、大きく「顧客満足度を上げる」=顧客エンゲージメントの強化を着地点としているはずです。

顧客エンゲージメントを上げるには、企業から顧客への応答、コミュニケーションは絶対に必要です。

良いカスタマーエクスペリエンスをソーシャルメディア上で提供することは、

・顧客からのコメントやDMによる問い合わせに1はやく応答する

→返信時間の速さ

・顧客が求めている解決方法を提供する

→顧客センチメントがポジティブ

これらを一定に維持していくこと、担当者によってパフォーマンスが下がっていないことが重要です。

2. カスタマーサポートのパフォーマンス評価指標

ソーシャル上のカスタマーサポートを測るためのメトリクスを集めたものを一挙に紹介します。エンゲージメントとは、ユーザーからのアクションになりますが、これらのエンゲージメントをどれだけあなたのブランドアカウントが受け取り、またきちんと対応しているかを効果測定するためのメトリクスです。

ソーシャルメディア上のカスタマーサポートを行っている場合はぜひこちらのメトリクスを利用してデータを作成してみてください。

S.NoMetric Description
1 Brand Keyword Conversation Total - ブランドキーワード生成会話の合計

選択された期間内にターゲットキーワードで受信した会話の合計数

2 Conversation Total Closed - クローズした会話の合計選択された期間内に会話チケットを特定のチームメンバーやグループの手によってクローズされた合計数
3 Conversation Close Time (seconds) - クローズするまでにかかった時間 (秒)選択された期間内に、特定のチームメンバーやグループの手によって会話がクローズされるまでにかかった時間(秒)
4 Conversation Total Replies - 会話への返信数選択された期間内に、特定のチームメンバーやグループの手によって会話に返信した数
5 Conversation Reply Time (seconds) - 返信にかかった時間(秒)チームメンバーが任意の時点で会話に返信するのにかかった時間(秒)で、最初の返信を含め、会話の開始日でグループ化されたメトリクス
6 Conversation Total - 会話数

新しいインバウンドのダイレクトメッセージ、投稿へのコメント、口コミ評価によって開始された会話の総数を、会話の開始日ごとでグループ化されたメトリクス

7 Inbound Messages - インバウンドメッセージ数

任意のインバウンド会話(DM、投稿へのコメント、口コミ評価)によって開始された会話の数を、会話が開始された日付でグループ化したメトリクス

8 Inbound Messages Total - 合計インバウンドメッセージ数エンゲージ機能で受信した会話(コメント、メッセージなど)のうち、タグを使用してラベル付けされ、時系列でメッセージ量を大まかに把握できるものの合計数 
9 Comments Total (Sent and Received) - コメントの合計数 (送受信両方)接続されているソーシャルプロファイルで送受信されたコメントの総数
10 Messages Total (Sent and Received) - メッセージの合計数(送受信両方)接続されているソーシャルプロファイル間で送受信されたプライベートメッセージの総数です

3.Statusbrewのカスタマーサポート生産性レポート紹介

Statusbrewはソーシャル上でカスタマーサポートを行う企業のためのカスタマーサポート生産性レポートを作成することができます。

1つのウィジェットに複数の比較指標、分析軸を置いてデータを変化率%とともに出すことができます。

上記スクリーンショットはStatusbrewのデータウィジェット作成画面ですが、この作成画面で

・分析指標→合計返信数、合計クローズ数、平均平均時間

・分析軸→会話の種類(DMかコメントか)、担当者

と二次元テーブル上において横挿にデータ化します。

これによって

・担当者によって返信までに時間がかかるチケットの種類がある

など把握できるので、人員の再配置などの意思決定に役立ちます。

1.チームの生産性パフォーマンス

こちらは実際に完成系のチームの生産性分析ダッシュボードです。

ダッシュボードで返信完了数(=チケットをクローズする)を会話の種類ごとに並べたものや、パッとみてわかる返信時間までにかかっている時間をNo.チャートで示しています。

もちろん担当者ごとのパフォーマンスを並べ、指標軸ごとに成績の良い人順に並べることも可能です。

2.タグ分析

タグ分析ではクエリごとのチケットボリュームを明確にすることで、商品に対する質問が多かったのか、または発送などロジ周りのフィードバックが多いのか、キャンペーンによってクエリの種類が変わってくるかを追跡します。

Statusbrewの220種類以上の分析指標と18種類上のチャートを揃えた分析機能についてぜひお問い合わせください。

Hisami Matsubara

インド発のソーシャルメディアモデレーション&アナリティクスツールStatusbrewの日本支社代表です。日本市場立ち上げのため、2019年単身で渡印し、インド在住5年目です。 「日本語でありそうでない」マーケティング知見を執筆します。 91年生まれ岐阜県出身。少女漫画と文学作品、ワインとインドが好きです。人生で最も好きな本は「赤毛のアン」「嵐が丘」です。

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