長い間サービス提供を続けて行くと顧客データが成長し、いわゆるビッグデータとなる。多くの企業にとってこのビッグデータが最も重要な資産だと言える。集まったデータが多いほど、あまりにも大きすぎて活用方法を模索しているという企業もあるだろう。

こうしたビッグデータの活用には、専用の分析ツールが必要であり、活用のノウハウがない企業にとっては、なかなか難しいのが現状だ。そうした状況を解消してくれるサービスをカスタマーサービスのプロであるZendeskが開始する。

同社は、顧客データをより深く理解し、より有効活用するための組織向け次世代分析ツール「インサイト（Insight）」を発表した。インサイトは多くの企業がビッグデータ化した膨大な顧客データを活用できていない現状を踏まえ、それらをわかりやすく視覚化し、レポートとして作成するための機能だ。

どういう機能なのかが気になる人のために、ここで詳しく紹介しよう。

■Zendeskがインサイトを提供した理由
最新のZendesk ベンチマーク調査レポートによると、サポート業務に積極的に分析手法を取り入れている組織は、ユーザーからの問い合わせに対する初回応答時間は、以前より12 %高速化、完全な問題解決までの所要時間は16 %高速化と、それぞれ応答時間の短縮に成功している。

このように効率的にカスタマーサポートを提供し、そして何より顧客満足を高めるには、高度なデータ分析を取り入れ、素早く解決策を提示できることが重要となる。

たとえばZendesk は、Forrester Research, Inc.（フォレスターリサーチ） が主催する「Customer Service Solutions For Small And Midsize Teams, Q2 2014」参加企業の 1社に選出された。この評価で「ビジネスインテリジェンス」カテゴリーの審査対象となった全ベンダー中、最高のスコアを獲得したという。

「今日、多くの組織は膨大なビッグデータの管理を課題とし、自社業務や顧客関係の再構築に利用できる情報を求めている」、「Zendesk は、インサイトを通じて、カスタマーサポート責任者がビッグデータを活用し、顧客関係改善のための意思決定を行うプロセスを強力にサポートする」と製品部門ヴァイスプレジデントのサム・ブーニン（Sam Boonin）は述べている。

インサイトの活用、それすなわちビッグデータの活用となるわけで、どのような企業においても、それができれば、自社のカスタマーサポートの評価の測定、同業他社との比較、より深い顧客理解が可能になる。

■インサイトで実際に何ができるか？
インサイトは、Zendesk のカスタマーサービスプラットフォームの中核となる機能で「Plus」「Enterprise」「Enterprise Elite」の各料金プランが用意される。新しいダイナミックなダッシュボードとレポートで、サポートチームはデータに容易にアクセスし、的確に内容を把握できるようになっている。

具体的には、「サポートチャンネル」、「エージェントグループ」、「顧客層」といったカテゴリーごとの評価基準のフィルタリング、世界中からのサポートの問い合わせに関する調査、さらには、これに参加する世界23000 件を超えるZendeskの顧客アカウントのカスタマーサービスデータを統合したZendesk ベンチマークによる、同業他社との比較などを行うことができる。

インサイトは、すでに「Republic Wireless」（リパブリック・ワイヤレス）、「Shopify」（ショッピファイ）、「HootSuite」（フートスイート）といった企業に利用されており、業界の傾向に照らした自社の実績の明確な位置づけ、カスタマーエクスペリエンス（顧客経験価値）の向上に役立っている。

まとめるとインサイトを使用すれば以下のようなことが可能だ。

・実態の把握
「インサイト」は、組織とユーザーの間で交わされたあらゆるやり取りをZendesk に取り込み、データに変換することで、カスタマーエクスペリエンスの評価・向上に利用できるようにする。管理者は、あらかじめ構築されたダッシュボードにあるエージェントの実績などの情報を使用して、雇用や人員配置の決定に活かすことができる。

・より重要なコンテキストの取得
「インサイト」は、チケット（※）、ユーザー、組織の各カスタムフィールドからコンテキストを取得する。このコンテキストにより、組織は特定の顧客セグメントを掘り下げ、購入金額の多いユーザーから受けたネガティブなレビュー数を確認することができる。

・次のアクションへの推進
「インサイト」を利用することで、サポートチームは、的を絞るべきポイントを把握し、組織内におけるカスタマーサービスの注目度を高めることができる。また、「インサイト」の情報を活用し、他のチームや事業部門と協力して、ユーザーの意見や要望を確実に新しい製品やサービスに取り込むことができる。

※チケットとはユーザーからの問合せ案件の単位。Zendesk のサービスでは、カスタマーとのコミュニケーションすべてを「チケット」として一元的に管理する。

「インサイトは、各チケットのサイクルや顧客とエージェントのやり取りを理解するためのより豊富なコンテキストを提供してくれる」、「そのため、1人１人のエージェントのパフォーマンスの評価、開発、強化に役立つデータを収集することができる。これは、将来的な人員配置やトレーニングの必要性を判断するためのデータにもなる」と、Republic Wireless の事業部長ドック・シュフェルト（DocShufelt）氏は述べている。

せっかく長い年月をかけて集めビッグデータに成長させた顧客データを眠らせていないだろうか。こうした膨大な顧客データを活用したい企業にとって、Zendeskの「インサイト」は魅力的なサービスであると言えるだろう。

■Zendesk

■Zendeskに関連した記事をもっと見る
・日本チームの増強をはかる！米Zendesk CEOミッケル スヴェーン 氏が語る日本市場への意気込み
・禅（Zen）をカスタマーサービスに！Zendesk 日本法人を設立へ
・ヘルプデスク業務を安価に構築！音声通話をサポートした「Zendesk」の魅力

また、いざカレールーを買おうとしたら、ホワイトシチューのパッケージが目について、最近シチューを作ってなかった、なんて理由でホワイトシチューのルーを選ぶこともあるだろう。

同様に、刺身の盛り合わせを考えていたのが、売り場を見たら中トロのタイムセールをしていたので、思わず購入して中トロ丼を作ってしまった、なんてこともあるだろう。

このように、食材購入のきっかけや理由などは、状況や気持ち次第で変化し、決まるところが大きい。しかし、これが高い家電製品、たとえば大画面テレビを購入する場合を考えてみよう。最低でも十数万円はする大画面テレビを購入すると決めた場合、大金がかかっているだけに、食材とは異なり非常に慎重に考えるはずだ。店頭でパッとみて決めることよりも、店員の意見や、資料やネットでのクチコミなどを参考に、時間をかけて比較検討する人は多いだろう。

大画面テレビ購入の動機としては、単に買い替え時期が来ているからという理由であったり、今持っている大画面テレビが壊れた、またはどうも気に入らないからなどの理由もあるだろう。

このように商品の種類や価格はもちろん、消費者の気分やシーン、そして世の中の状況といった部分が複雑にからんだ動機から、人は日々買い物をしている。こうした人々のショッピングにおける動機というのは、POSデータにはまったく表れてこないことである。

しかし、実は商品を開発する上だったり、商品をプロモーションの方向性を決定したりといった状況では、POSデータなどより、もっと生の声、どうしてその商品を買ったのか、その理由といった部分にまで踏み込まないと、新商品の開発や商品プロモーションの精度はガタ落ちになってしまう。

■消費者がどうして商品を購入したかまで追跡できる
そこでおススメしたいのが「マクロミルのQPR」だ。このサービスは、商品購買行動データを分析し、商品購入のリアルな実態をリサーチするサービスだ。具体的には、QPRモニタと呼ばれる現実世界の住人による購買情報と意識調査を組み合わせた日本初のオンラインシングルソースデータによって分析を行う。食品、飲料、化粧品、生活用品など実際の購買データに基づく購入者像の把握、購買トレンドの分析に活用できるようになっている。

先述したように「どのような人が」「何を」「どれだけ」「どのようなシーンで」商品を購入したのかが購買行動データや購買履歴データから判明し、さらに、消費者意識調査（購入者へのアンケート)によって「その商品をなぜ購入したのか」もわかるようになっている。

■QPRは何をしているのか？　また何ができるのか？
全国津々浦々におよそ３万人ものQPRモニタと呼ばれる人々がいる。彼らが日常生活を営んでいる中でスーパー、コンビニエンスストア、家電量販店などにおいて買い物をした後に、購入商品の情報を携帯型バーコードスキャナで読み取り、そのデータをサーバーに送信する。このときのデータ自体は「購入者の属性情報」「購入先」「日時」「購入個数」など、日々の購買情報なので、POSレジと同程度の情報でしかない。

消費者がどのような購買行動を行っているか、実際の商品購買データによる時系列レポートで購買行動・購買意識の変化を確認することができる。また日々の購買商品情報から、商品の購入チャネル、購入量、トライアル・リピート状況、ブランドスイッチ、購入者の属性など様々な購買情報を分析することが可能だ。

そしてPOSと大きく異なるのが、特定商品の購入者を、購入量、頻度、併買ブランド、個人属性など、様々な条件でターゲティングし、購入者に対して、購入した理由、購入後の満足度、再購入意向などを聞くことができる点だ。家電量販店の買い物で会計時に店員が「どうしてこの商品を買ったのですか？」とは聞けないし、聞いてくることもないだろう。

QPRは、そうした個人の部分に踏み込むことを承知した３万人を確保しているため、POSでは見えてこなかった「消費者の生の声」を吸い上げることができるのだ。

消費者の行動を追跡できる意識調査「QPR Mill」

■ビッグデータにまで成長したQPRに用意される４つのサービス
いま現在もQPRモニタたちによって収集され続けている購買履歴データだが、データ収集が2009年から開始されてから５年目となる2014年までデータが蓄積されてきたことで、いわゆるビッグデータへと成長した。QPRでは、この膨大なデータを使った４タイプのサービスが提供される。

まずは、どうしてその商品を購入したのか理由を知りたい場合には、消費者の意識調査が可能な「QPR Mill」（キューピーアール・ミル）というサービスが使える。

また「この商品を買う傾向が強いのはこういうタイプ」「こういうパターンで売れやすい」といったように、莫大なデータから商品を購入するだろう消費者をプロファイルするサービスQPR SCAPE（キューピーアール・スケープ）を使えば、自社の商品を購入してくれる人たちがリアルに浮かび上がってくる。

QPR SCAPEを使ったプロファイリング例

なお、QPRモニタから集めた購買履歴データを自分たちで分析できない人向けにプロのリサーチャーが分析し、レポート作成まで行ってくれるQPR ANALYZE（キューピーアール・アナライズ）というサービスが用意されているので、分析が苦手だと思っている人でも安心だ。

このように「生きたデータ」を集め続け、現在も継続しているマクロミルのQPR消費者購買動向データ・購買行動分析だが、購入者によるリアルな購入理由を知りたいというニーズ、人が購買意欲を持つケースはどういったときかを知りたいニーズにピッタリのサービスだと言えるだろう。

■消費者購買動向データ・購買行動分析 | マクロミル
■マクロミルの記事をもっと見る