Amazon Japanに学ぶ！ソーシャルリスニング、カスタマーケアとその分析方法

こんにちは、ソーシャルメディアアナリティクスツールStatusbrewです！

Statusbrewでは、企業版エゴサーチを利用したソーシャルカスタマーケアについて度々レクチャーしています。

そもそもソーシャルカスタマーケアとはどんなことを言うのでしょうか？

ソーシャルメディアのカスタマーケアは、大きく分けて2通りの「顧客の声」の入り口があります。

ユーザーが@メンションで直接企業/ブランドのアカウント宛に問い合わせをするもの

ユーザーは@メンションという形で問い合わせせず、あくまで特定のキーワードを使って名指しで企業/ブランドについてソーシャル上で話すこと

前者はまだクリアです。直接話しかけてくれているので、問題が認知しやすいですし、ユーザーも

即解決したい問題がある >コールセンターやメールでは間に合わない

場合が多いです。

後者は企業/ブランド自らがソーシャルリスニングしなければそのユーザーの声にたどり着くことはありません。

「チャットやSNSが顧客に最も利用されているチャネルだ」日本37%、米国61%／Zendesk調査

カスタマーサービスから直接得られる利益を追い求める企業が増えています。最高のユーザーエクスペリエンスを提供することでカスタマーを囲い込むための手段として利用されるのがやはりチャットツールやソーシャルメディアです。

参照：https://eczine.jp/news/detail/10166

Amazonのソーシャルカスタマーケアに学ぶ

AmazonというEコマース企業はこちらで申し上げるまでもなく驚異的としか言いようがありませんが、Amazonの成功には、さまざまな要因が絡んでいます。長年にわたってAmazonが何度も成功を収めてきた要因の1つは、ソーシャルメディア上のユーザーへの対応であり、実際にソーシャルメディアが存在する前からマスターしていたようです。

あらゆるレベルでカスタマーエンゲージメントを促進するAmazon

Amazonが大事にしていること、それはレビューが消費者のプラットフォームに対する真のエンゲージメントを生み出すという事実です。実際、Amazon.comのあちこちに見られるカスタマーレビュー欄は、消費者主導のソーシャルネットワークと言っても過言ではありません。

消費者主導のカスタマーレビューはAmazon.comだけではなく、Twitterでも盛んに行われています。しかもそれは店舗名の指名ではなく、「Amazon」という固有名詞で行われることから、

Amazonはソーシャルメディア上のクエリ（クレームやマイナスなコメント）に最も早くレスポンスすることで、ソーシャル上の評判をうまくAmazonのものに切り替えています。

Twitter上のレスポンス例〜カスタマーサポート〜

Twitterの検索バーでまず「Amazon 届かない」と検索してみましょう。

その結果は、あなたのツイッター結果に表示される通り、数分単位で日本ユーザーがAmazonで注文した内容の遅延やトラブルについてツイートしているのがわかります。

そしてこちらをご覧ください。そうなんです、Amazonの賞賛すべきところは一貫したソーシャルカスタマーケアにあります。

ソーシャルリスニングとカスタマーケアのフロー

ユーザーのツイート内容の認知〜問題解決（チケットのクローズと呼びます）をチーム内でシェアして適切な人員にアサインするカスタマーサポート（カスタマーケア）のフローが完璧なリレーションであること、

それ以前にAmazonのような企業は、Twitter上に溢れる自社に関するツイートを自動的に適切に、半分自動で処理していると見受けられます。

ソーシャルリスニングをする企業の目的

ソーシャルリスニングとはその名の通り、自社の商品やサービスにまつわるブランドキーワードを検索して、最もな目的である「ユーザーの声」に耳を傾けることです。

Amazonのようなアクションの目的はたった4つ、

・タイムリーな対応をする
・すべての問題、質問、問い合わせを解決する
・24時間365日のサポートの提供
・お客様の満足度向上

です。

もちろんAmazonだけではありません。

ソーシャルメディア上のカスタマーサポートを提供する際には時間が非常に重要であることをどの企業も認識しています。ソーシャルメディア上のカスタマーケアのKPIに関して最も注目しているのは、応答時間です。また、解決までの時間（ソーシャルに寄せられたメンションが、社内のプロセスを経て、ソーシャルで始まったループを閉じるまでの時間）も重要です。。

この4つの柱に沿って、カスタマーサポートチームのパフォーマンスを表示し、商品やサービスチームに貴重なフィードバックを提供しアクションを導くためには、自動化されたレポートが必要です。

ソーシャルリスニングのROIと分析方法

カスタマーサポートの評価指標にはいくつかの種類があります。その中から、パフォーマンスを正確に評価し、顧客の問題に焦点を当て、人的リソース配分を計画する際の指針となり、システムに必要な改善点をピンポイントで示すことができる必要な指標だけを選ぶ必要があります。

ソーシャルメディア上のカスタマーサービスのKPIは、測定基準に基づいて、

• 生産性
• パフォーマンス、
• サポートの品質

3つのカテゴリーに分類することができます。

生産性KPIは仕事の量の完了を測定し、パフォーマンスKPIは仕事の面を測定し、品質KPIは仕事の影響を追跡します。

(1)カスタマーサポートの生産性指標-Productivity Metrics-

生産性KPIは、ブランドがカスタマーサポート機能内の完了したチケット(作業)量を理解・分析するのに役立つ基本的なKPIセットです。以下の重要な生産性評価指標をご覧ください。

>自動解決率
自動解決率は、ユーザーがセルフサービスで問題を解決するための措置が行われている場合、その解決率を追跡するカスタマーサポート指標です。統計によると、約70％のお客様がセルフサービスでの問題解決を希望しています。ここでの自動化は、チャットボットや音声アシスタントなどのAIを活用して行われます。

例えばこちらはRICOH社が運営する自動請求書管理ツールMakeLeaps様のカスタマーサポート窓口です。今自分が解決したい、該当する問題を選択していくと最も近い回答が用意されます。

自動化されたカスタマーサポートは、お客様から繰り返されるよくある質問への回答において有益です。また、お客様が特定のリソースを見つけるためのヘルプを求めている場合にも有効です。いわゆるハウトゥーですね。

自動化サポートの解決率は、チケット(Ticket)の総数をAI搭載のカスタマーサポートチャットボットによるクローズした数(Closed Tickrt)解決で割って算出されます。

自動解決率を向上させるためには、Q&Aやヘルプセンターのページを更新しましょう。データを継続的に更新するようにしましょう。

ソーシャルメディアでのカスタマーサポートの自動化

AIのBotツールは様々なプラットフォームで適用できるようになってきていますが、ソーシャルメディアではポリシー含み完全な自動化は推奨されておらず、完全自動ツールもほとんどありません。

しかし、Amazonのようにいち早く担当者がユーザーの質問、問題を察知>問題解決のための担当部署・担当者の振り分け>テンプレートによる半自動の応答までのフローはStatusbrewのようなソーシャルメディアエンゲージメント管理ツールで行うことができます。

2. 1時間あたりの顧客需要(Customer Demand Per Hour)

1時間あたりの顧客からのサポートの需要は、1日のさまざまな時間帯におけるサポートの需要を表します。このメトリクスでは、急上昇した日や週、月のカスタマーサポートチケットを監視・分析することができます。

例えば、アパレルブランドや化粧品のEコマースビジネスでは、SS/AWの新商品発表の時期にカスタマーサポートの増加をモニターします。ほとんどのEコマースサイトのカスタマーサポートの需要は、販売時に急激に増加します。

これらの分析結果を利用して、急増時に質の高いカスタマーサポートを確保するための戦略を立案し、ラッシュアワーでもお客様に満足してもらえるように分析します。

3. タグごとのボリューム測定

カスタマーサポートのメトリクスでは、お客様が問い合わせの際に使用した用語やフレーズ、キーワードを測定します。

これらのメトリクスは、お客様が最も頻繁に尋ねる質問やトピックの分析に役立ちます。顧客がよく質問する質問セグメントを追跡することができます。

Statusbrewの「Tag Insights（タグ分析）」では、タグごとのアクティビティを評価し、ボリューム、リーチ、パフォーマンスパターンに関する理解を深めることができます。

• 特定のクエリだけがやたらと多い場合、早急に問題を把握して解決しなければならないということです。カテゴリーを追跡し、関連情報を見つけやすくするためのプロセスをタグで作成します。たとえば特定のカテゴリーのタグに該当するクエリが多い場合は、そのタグの積もり方でフォーカスすべき点を洗い出します。
• 上記の状況が発生している場合、チャットボットやヘルプページの作成により取り組みましょう。また、データを利用してお客様のコミュニケーション方法を理解し、それに応じてカスタマーサポートスタッフをトレーニングして品質を向上させましょう。

4.新規チケットとリピートチケット(New & Repeat Tickets)

新規チケットのボリュームは、カスタマーサポートツールで確認されたチケットの合計数を示し、新規チケット数の増加は、顧客ベースが増加していることを意味し、サポートに対する需要が増加していることを意味します。

この指標は、毎日、毎週、毎月と定期的に測定するようにします。正確な数字を得るためには。お問い合わせメール、チャット、ソーシャルメディアなど、その他の通信手段で発生したすべてのチケットをチェックしてください。

お客様からのリピートチケットの数が多い場合、お客様が解決策に満足されていないことを示している可能性があります。

実際のリピーターの数を知るには、新規に作成されたチケットの総数からユニークユーザーの数を差し引きます。

お客様と積極的にコミュニケーションをとることで、リピートチケットの数を減らしましょう。製品ガイドや最新の知識など、必要な情報をお客様と共有しましょう。

5.担当者あたりの解決済みチケット(Resolved Tickets Per Agent)

エージェント(担当者)あたりの解決済みチケットの指標は、特定の時間枠において、ヘルプデスク上のカスタマーサポートチームのエージェントが成功裏に解決したチケットの数を表します。この指標により、サポートチームの生産性のパフォーマンスを把握することができます。

数週間または数ヶ月間のパーセンテージの増減を比較することで、顧客の問題を迅速に解決するチームの能力について、データに基づいた推論を行うことができます。

パイプラインでの新規チケット増加の割合が高い場合、サポート担当者が生産性を発揮できていないことを示しています。チケットの解決が滞ると、顧客満足度の低下につながってしまうので注意が必要です。

同時に、サポートチームが見積時間よりも早くチケットを解決している場合は、生産性の高い担当者やチームであることを示しています。また、スタッフが過剰に配置されていないかどうかもチェックします。

この指標では、担当者が個別に解決したチケットの数をチェックし、それに応じて担当者の生産性を測定します。この数字を使って、チーム内のトップパフォーマーを見つけ出し、逆にアンダーパフォーマーをトレーニングするように促します。

6.チケットボリューム(Ticket Volume)

チケットボリュームは、サポートチームが一定期間に受け取ったチケットの合計数を表します。チケットボリュームを測定することは、サポート部門・担当者間の作業配分を計画し、時間枠を決定し、現在のギャップを監視するために不可欠です。

これらの指標の変動は、公式サポートチケットやその他のソーシャルチャネルを介したお客様との対話を含む、合計の対話によって引き起こされます。

チケットボリュームの経時変化を追跡することで、効果的にシフトを計画し、作業量を配分することができます。チームの対応効率への支持が高まります。

その結果、お客様の問題が迅速に解決され、お客様の満足度が高まります。チケットボリュームを調べるには、特定の期間に提出されたすべてのチケットを追加します。それは、1日、1週間、または1ヶ月の場合もあります。

(2)カスタマーサポートのパフォーマンス指標-Performance Metrics-

カスタマーサポートのパフォーマンス指標は、サポートチームのパフォーマンスを360度見渡すことができます。

1.平均応答時間(Average Response Time)

平均応答時間は、ヘルプデスクで提起されたチケットに応答するまでのサポートチームの時間を示します。

これは、特定の時間枠で応答するのにかかった時間の合計を、その特定の期間の応答数で割ったものです。

平均応答時間は、1週間、1ヶ月、1年などの特定の期間にエージェントが送信したすべての応答の標準的な時間です。

カスタマーサポートの指標は、お客様からの問い合わせに対して、担当者がどれだけ迅速に、クエリやお客様ごとに優先順位をつけて回答できるかを示します。数週間または数ヶ月間の平均応答時間を比較・分析することで、サポートデスクの新たな問題を特定し、改善することができます。

2.平均初回応答時間(Average First Response Time)

平均初回応答時間は、お客様がチケットを発行してから（例えばTwitterでDMを送信してから）、サポートチームが最初の応答をするまでの時間を記録します。

初回回答時間は、お客様が回答を得るまでに待たされた時間を示すことで、サポートチームの効率を測定します。

初動時間が短いほど、お客様に好印象を与えることができ、お客様の満足度が高くなります。

Zendeskによると、メールの場合は12時間、ソーシャルメディアやライブチャットの場合は、それぞれ2時間以下、1時間以下が優れた初動対応時間とされています。

平均初動時間は、初動時間の合計をチケットの数で割ることで算出できます。

各カスタマーサポート担当者の平均初回応答時間を、チームの平均値と合わせて記録します。

通常、企業は営業日のみで初回応答時間を測定します。ここでは、時間外および週末は含まれません。

3.平均処理時間(Average Handle Time)

平均ハンドルタイム（AHT）は担当者が対応したチケットに費やす平均時間を示します。

平均通話時間、平均保留時間、合計フォローアップ時間など、担当者が会話自体に費やした時間のみを追跡します。

平均解決までの時間（MTTR）とAHTは、お客様の問題を解決するのにかかる時間を測定しますが、AHTはチケットがピックアップされるまでのお客様の待ち時間を計算しません。

平均処理時間は、総通話時間、総保留時間、総コール後の作業時間を総コール数で割ることで計測されます。

AHTは、チームメンバーが開いたチケットごとに費やす平均時間を分析するのに役立ちます。

長すぎる平均処理時間は、お客様の要求を理解していないか、担当者がそもそも正しい質問をしていないことを示します。もちろん複雑な顧客の問題に対処しなければならないため、AHTが高くなる場合もあります。

4.コンバートしたチケット(Converted Tickets)

コンバージョンチケットは、収益のインサイトに役立ちます。また、カスタマーサポートの価値を示すものでもあります。

これらは、5日以内にサポートチームがフォローするチケットから生み出される、「コンバージョン」と客観的に判断できるチケットのことです。

コンバージョンチケットの統計を分析することで、サポートチームが顧客の購買プロセスを支援することで生み出している金額を把握することができます。

週ごと、月ごと、年ごとのチケットをチェックしてみましょう。

5.平均解決時間(Mean Time To Resolution)

平均解決時間（MTTR）は、あなたのチームがチケットに対処するのにかかる平均時間を示します。これは、チケットが最初にオープンされてから、解決されて閉じられるまでの時間を表します。

解決時間は24時間ベースではなく、ビジネスアワー（営業時間）で計算されます。解決までの時間が長いと、お客様が長時間待たされていることを表し、顧客満足度や顧客維持に影響します。

平均的な解決時間は、企業によって異なります。解決までの時間が長いということは、サポートシステムの改善が必要であるか、チームメンバーの仕事量が多いことを意味します。

この問題に対処するためには、サポートチーム内でチケットごとにコミュニケーションをとり、どこで生産性に影響が出ているのか、また、チケット解決プロセスをスピードアップするためにどのような対策を講じることができるのかを判断します。

平均解決時間を計算するには、すべての解決済みチケットの合計解決時間を解決済みチケットの数で割ると、平均解決時間が算出されます。

この指標を定期的にモニターして、チームの生産性を把握し、それに応じて複雑な問題をより効率的に処理するためのトレーニングをチームに提供しなければなりません。

6.未解決のチケット(Unresolved Tickets)

未解決のチケットやバックログの数は、サービスレベルアグリーメント(SLA)の時間を過ぎても開いている状態のことです。バックログ状態のチケットの数が多いほど、未解決のチケットの割合が高くなり、お客様に迷惑をかけることになります。チケットの増加を最小限に抑えるために、日、週、月ごとの目標を設定することが求められます。

バックログ（未タスク状態のことです）が急増する理由はいくつかあります。いずれにしても、サービスチームのパフォーマンスが低下し、お客様に提示した時間内に問題が解決されていないことを示しています。

人員不足、チケットの取りこぼし、複雑さの度合いなど、滞留時間が長くなっている原因を分析しましょう。

お客様がチケットを発行する際に好んで使用するコミュニケーションチャネルを監視し、それらのチャネルをチェックしてチャネルを最適化し、バックログを最小限に抑えます。

7.目標達成率(Goal Completion Rate)

トライアルへのサインアップやニュースレターの購読などのマーケティングタスクを完了した顧客の数を追跡します。つまりユーザーのコンバージョン率を算出することになります。

GCRは業界ごとに異なります。GCRが高いほど、顧客が設定した目標を達成していることを示しています。

低いGCRを改善するには、パフォーマンスの低い目標を特定し、目標達成に必要なステップ数を減らして、お客様にとって使いやすいプロセスにします。

GCRは、カスタマーサポートチャットボットのパフォーマンスとその成功率を理解するために不可欠です。GCRは、優先順位をつけた目標の達成に向けて、チャットボットがどれだけパフォーマンスを発揮しているかを分析します。

注：上記のパフォーマンス指標とは別に、重要な指標の1つに初回コンタクト解決率があります。この指標は、1回の返信で解決されたチケットの割合を計算します。FCR(First Contact Resolution)を測定するには、1回のやりとりで解決したリクエストの総数を、その特定の時間枠におけるリクエストの総数で割ります。

• FCRの割合は、顧客数、ヘルプデスクチームのトレーニングに割り当てられた予算、製品の複雑さなどによって異なります。
• FCRは、顧客との最初のインタラクションでペインポイントを解決することでビジネスロイヤリティを高め、顧客を維持するのに役立ちます。

(3)サポートの品質指標-Quality Metrics-

サポートの品質指標は、カスタマーサービスの水準を測定し、お客様があなたのサポートケアをどのように受け止めているかを示します。これにより、カスタマーサービスの取り組みに改善の余地があるかどうかがわかります。

1. お客様満足度(Customer Satisfaction)

CSAT（Customer Satisfaction：顧客満足度）は、企業の製品やサービスに対するお客様の満足度を測定するものです。CSATは、ヘルプデスクチームと対話した後、お客様が記入するアンケート用紙によって推定されます。
下記の例は言語化されていますね。収集したデータを分析することで、顧客満足度の指標を定量化することができます。

• CSATを算出するには、ポジティブな回答の数を総回答数で割り、100を掛けます。
• CSATは、お客様のサービスへの取り組みがユーザーエクスペリエンスにどのような影響を与えているかを知ることができ、また、お客様のサービスを強化するための取り組みを分析するのに役立つため、質の高いカスタマーサービスを行う上で非常に重要な指標です。

2.ネットプロモータースコア(NPS)

ネットプロモータースコアは、企業に対する認識に基づいて、企業、製品、またはサービスを仲間に紹介する顧客の割合を表します。

通常、調査の質問には、ユーザーエクスペリエンスを１〜１０のスケールでスコアとして表したものが含まれます。

お客様は、カスタマーサービスやカスタマーサポートの経験に応じて同社を紹介したいかどうかを尋ねます。

推奨理由に基づいて、企業は3つのカテゴリーの顧客を持つことができます、すなわち、プロモーター、パッシブ、デトラクターです。

• 推進派（プロモーター）は、9から10の間であなたを評価する忠実な顧客ベースです。パッシブは、満足しているが、改善できると感じている顧客で、7～8を提供してくれます。
• デトラクターは、製品をほとんど購入しないアンハッピーな顧客で、他に薦めたいほど

NPSスコアを高めるためには、お客様の声に注意深く耳を傾け、製品に関する詳細な情報を提供し、フィードバックを求め、時間通りにサポートを提供するようにします。

NPSスコアを計算するには、プロモーターの割合（10～9）からデトラクターの割合（0～6）を引いて算出します。

カスタマーサポートの指標を改善するためのヒント

積極的なカスタマーサポートは、ロイヤルカスタマーを増やすために不可欠であり、長期的にはブランドの収益成長にも影響します。統計によると、アメリカ人の90％は、カスタマーサービスに基づいて組織との関係構築を決定します。したがって、ブランドの成功のためには、サポート指標の改善が重要です。

ソーシャルチャネルをCRMに統合する

あなたの企業・ブランドのソーシャルチャネルをなんらかのCRMに統合しましょう。CRMのソーシャルメディアを統合することで、チームメンバーの誰もがヘルプデスクの顧客とのやり取りの履歴にアクセスすることができます。顧客からの問い合わせに迅速に対応し、解決したチケットの質を高めることでCSATを向上させることができます。

また、ソーシャルメディア上でのネガティブなコメントやメンションを監視することもできます。

StatusbrewのCRM機能は、すべての顧客データをエンゲージツール内の統一された受信箱に同期します。また、その顧客との過去のコミュニケーションを素早く表示し、会話のコンテキストを追跡することができます。

専門性の高い従業員の採用

従業員は、カスタマーサービスの指標を向上させる重要な要素です。質の高い知識を持ち、お客様からの問い合わせを効率的に理解できる、専門性の高い人材を採用しましょう。

トレーニングプログラムに予算を割り当て、透明性の高い社内コミュニケーションシステムを構築し、チームが効果的に連携できるようにしましょう。サポートチームに再投資し、ソフトスキルとテクニカルスキルの2種類のトレーニングを提供することで、顧客志向のスキルを注入します。

Eコマースサポートの自動化や技術を理解させ、共感と傾聴のトレーニングを行うことで、サポートチームのスキルを向上させます。

社内コミュニケーションチャネルの適切な利用

お客様の問題を解決するだけでなく、サポート指標はブランドイメージの構築にも役立ちます。社内のコミュニケーションチャネルを活用して、サポートチームのベストプラクティスを設定しましょう。これにより、フレンドリーで親しみやすいカスタマーサービスを実現します。

明確なガイドラインを設定することで、意図的または偶発的な偏った対応を禁止し、コミュニケーションの一貫性を確保します。

StatusbrewのSlackとの統合により、チームは迅速にお互いに連絡を取り合うことができ、コミュニケーションは明確になります。Slackの統合は、ワークフローの合理化に役立ちます。

情報満載のリンクを共有する

カスタマーサポートでは、お客様に製品に関する情報を提供するようにしましょう。製品の使用方法を理解してもらうために、情報を提供するリンクやガイドを共有しましょう。また、お客様が簡単に操作できるセルフサービスのコンテンツを提供し、しっかりとした知識ベースを充実させましょう。FAQ（よくある質問）のセクションを設けて、お客様が基本的な問題を自分で解決できるようにしましょう。

効果測定と関係部署へのデータ共有

ファーストコンタクトレゾリューション、レスポンスレート、解決した問題などの主要なパフォーマンス指標を特定して追跡し、ドキュメントフォーマットに保存しましょう。分析したデータを営業、マーケティング、製品部門で共有します。

データがすべての部門で共有されていると、チームメンバー全員が現在の状況を把握し、改善計画においてもアイデアを共有することができます。データ共有とは、重要な情報、統計、洞察、詳細を部門間で共有し、組織をより効率的にすることです。

データ駆動型の組織では、従業員はより多くの情報に基づいた意思決定や交流を行うことができます。また、データの共有は、製品を前回のバージョンから改良するのにも役立ちます。

おまけ: SLA（Service Level Agreement）とは

企業がお客様からの問い合わせにどれだけ迅速に対応したかを測るための基本的な方法です。SLAを用いてソーシャル・カスタマーケアの実績を把握するには、例えば、すべてのツイートやFacebookのメッセージに2時間以内に返信するといった目標を設定します。企業によっては、SLAの遵守をさらに進めて、顧客の問題を実際に解決するまでの時間を目標に設定するところもあります。SLAは、個々のチームメンバーを追跡するためにも、部門全体を追跡するためにも使用することができます。SLAは、従業員が提供するカスタマーケアのレベルに責任を持つためにも有効です。SLAは、従業員が提供するカスタマーケアのレベルに責任を持たせるためにも有効である。

Statusbrewでカスタマーサポートの分析メトリクスを追跡する

Statusbrewの180以上のレポート指標により、ユーザーはソーシャルメディアでのカスタマーサービスの取り組みの影響を分析することができます。

Statusbrewの'Team Engagement'と'Leaderboard Report'により、顧客サービスチームがブランド全体でどのように顧客からの問い合わせを処理しているかを分析・監視することができます。

またチケットごとの内容とカスタマーのセンチメントも事細かく提供します。

これらのレポートを使用して、カスタマーケアのチーム目標を設定します。

チームエンゲージメントレポートとは

チームエンゲージメントレポートでは、受信した会話（チケット）の量を追跡することができます。また、問い合わせに対するチームの積極性を測定することもできます。

Statusbrewでは、異なるタイムゾーンで働くカスタマーケアエージェントのために「オフィスアワー」を設定することができます。また、Zendeskのようなツールを接続して、サポート、セールス、カスタマーエンゲージメントを確実かつ生産的に管理することもできます。

Statusbrewのチームリーダーボードを使用して、ソーシャルカスタマーケアの目標をベンチマークし、ヘルプデスクのエージェントの作業効果を分析し、インサイトを得て、レスポンスのダイナミクスを評価します。