Customer Lifecycle Analytics を使用する
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- アンケート回答ダッシュボードを操作する。
- Einstein Discovery で顧客分析がどう改善されるかを説明する。
- 顧客満足度および NPS スコアカードの情報について説明する。
アプリケーションのお披露目
Maria が Survey Response Insights アプリケーションを Shinje に見せるときがきました。Shinje が追跡する主要なダッシュボードとスコアカードを実際に表示しながら説明するつもりです。
事前作成済みダッシュボードのうち、Ursa Major Solar では次の 2 つを使用します。
- Response Distribution (回答の分布)
- Response Analysis (回答分析)
Response Distribution ダッシュボード
Response Distribution ダッシュボードには複数のグラフが含まれます。受信した回答についてそれぞれが異なる視点を提供します。Maria は Shinje に、アンケートや期間のような検索条件を使用して各アンケートのデータや複数期間にわたるデータを表示できると説明します。
Customer Engagement (顧客エンゲージメント)
[Customer Engagement] 円グラフでは、アンケートに回答した顧客数を顧客総数と比較します。
How Many Participants Have Responded to the Surveys? (アンケートに回答した参加者数は?)
ダッシュボードのこのセクションには 2 つの棒グラフがあり、それぞれに組織の有効なアンケートすべてに関する情報が表示されます。1 つ目のグラフには、アンケートを途中放棄した参加者数とアンケート回答を送信した人数の割合が表示されます。2 つ目のグラフでは、送信したアンケート招待数を、回答した参加者数および途中放棄した参加者数と比較します。
[Trends (トレンド)] タブ
折れ線グラフで有効な各アンケートについて選択した期間中に受信した回答数のトレンドが表示されます。
[Engagement & Satisfaction (エンゲージメント & 満足度)] タブ
1 つ以上のアンケートに回答したことがある顧客すべてのエンゲージメントと満足度が表示されます。グラフにはすべての顧客もリストされるため、個々の顧客の満足度をチェックできます。
[デモグラフィック] タブ
3 つのサブタブがあり、それぞれに回答、エンゲージメント率、満足度について次の基準別分布が表示されます。
- Geography (地域)
- Gender (性別)
- Age (年齢)
- Trend by Gender (性別トレンド)
[Response Distribution by Geography (地域別回答分布)] セクションで Maria はアリゾナをクリックし、アリゾナ州のさまざまな年代と性別の人々が Ursa Major Solar についてどう考えているかを Shinje が一目で把握できるようにします。
[Ranking of Questions (質問ランキング)] タブ
このタブには、回答数および参加者が付けたスコアで NPS と評価のランクが最も低い質問が表示されます。
Response Distribution Details (回答の分布の詳細)
このレポートは、あらゆる種別の質問について受信した回答に関するテキスト以外の情報が含まれます。
Response Analysis ダッシュボード
Response Analysis ダッシュボードには、すべての質問種別を対象に各質問の詳細な分析が表示されます。
このダッシュボードでは質問種別を選択できます。1 つ以上の質問を選択して詳細な分析を確認することもできます。ダッシュボードに何が表示されるか、質問種別ごとに見てみましょう。
Multiple Selection (複数選択)、Picklist/Single Selection (選択リスト/単一選択)
1 つ以上の質問について次の分析を表示できます。
- 選択された回数が最多および最少の回答の選択肢 (回数と割合)
- 各回答の選択肢の過去 1 年のトレンド
- 回答の選択肢の人口統計分布
- 回答の比較
Date (日付)
これは上記の質問種別とよく似ています。1 つ以上の質問について次の分析を表示できます。
- 選択された回数が最多または最少の日付 (回数と割合)
- 選択された各日付の過去 1 年のトレンド
Rating (評価) と Score (スコア)
この 2 つの質問種別の分析はより詳細です。次の情報が表示されます。
- 評価またはスコア別回答分布と回答数
- 1 つ以上の質問の最高、最低、平均評価またはスコア
- 同じ評価またはスコアを付けて回答した参加者の数または割合
- 評価またはスコアの経時的変化
- 評価とスコアの人口統計分布
- 回答の比較
Ranking (ランキング)
各ランキング項目の経時的変化を掘り下げます。次の情報が表示されます。
- 各ランキング項目に特定のランクを付けた参加者の数
- 各ランキング項目の平均ランク
- 各ランキング項目の平均の経時的トレンド
- 各ランキング項目に指定されたランク (数または割合)
- ランキングの人口統計分布
Free Text (自由テキスト)
これはかなりシンプルで、1 つ以上の質問について送信された回答のトレンドを表示します。[Survey Response Details (アンケート回答の詳細)] テーブルを使用して各参加者の回答を表示することもできます。
Net Promoter Score (ネットプロモータースコア)
[Net Promoter Score] には、さまざまなデータを表す多くのグラフがあります。
- 1 つ以上質問の NPS
- 批判者、中立者、推奨者の数
- 回答と回答の分布の NPS の経時的トレンド
- 回答送信率の経時的トレンド
- スコアの人口統計分布
- 回答の比較
Einstein Discovery はあなたのデータサイエンティスト
ダッシュボードに目を通した後、Shinje は Einstein Discovery ストーリーで得られる回答率改善のヒントについてもっと学ぼうという意欲を示しています。[Stories (ストーリー)] タブに切り替え、[Maximize Survey Responses ED Story (アンケート回答の最大化 ED ストーリー)] をクリックします。
Shinje にとってうれしい驚きだったのは、ストーリーでは提案だけでなく、うまくいったことに関する情報も提供されることです。そのため、改善が必要なのは何か、それほど厳重な注意はいらないのは何かを明確に把握できます。
回答率改善に向けた主要な提案の 1 つは、アンケート送信のタイミングです。
顧客満足度スコアカードを理解する
2 つのダッシュボードと Einstein Discovery ストーリーについて Shinje に説明した後、Maria は速やかにケースレコードの顧客満足度スコアカードに移動します。
スコアカードは読みやすくできています。2 つのスコア (最新の顧客満足度スコアと全ケースレコードの平均顧客満足度スコア) が表示されます。スコアカードには、どの質問に対して顧客がスコアを付けたかも表示されます。
このスコアカードを使用して、Shinje は各サービスエージェントのパフォーマンスとサービス組織全体の健全性を追跡できます。また、サービスエージェントも、最新のスコアに基づいて顧客についての理解を少し深めることができます。
NPS スコアカードを理解する
次は、取引先責任者の NPS スコアカードに移動します。
顧客満足度スコアカードと同様に、Ursa Major Solar に対する最新の NPS スコアカードと、全取引先責任者の平均 NPS スコアが表示されます。スコアカードには、どの質問に基づいて顧客が NPS スコアを付けたかも表示されます。
こうしたスコアカードを使用して、Shinje は個々の顧客が会社についてどう考えているかを明確に把握し、顧客がこれまで会社に付けてきたスコアの経時的変化も詳細に知ることができます。さらに、特定の時点で特に注意が必要な顧客も見つけることができます。
人満足度スコアカードを理解する
最後に、Maria は Customer Lifecycle Analytics 実装についての説明の仕上げとして、従業員満足度スコアカードに移動します。このスコアカードにも 2 つのスコア (最新の従業員満足度スコアと全従業員の平均満足度スコア) が表示されます。
まとめ
ダッシュボードとスコアカードを使用して、Maria はアンケート回答に関する分析の更新と参照のプロセスを自動化しました。これで、新しいアンケートを送信するたびに新しいレポートとダッシュボードの作成について心配する必要がなくなります。
一方 Shinje は、各アンケートのパフォーマンス、うまくいった質問、再検討が必要な質問に関するリアルタイムデータにアクセスできるようになりました。また、すぐに Einstein Discovery の提案を参照して回答率の改善に役立てることができます。さらに、サービスエージェントのパフォーマンス、顧客の Ursa Major Solar に対する考え、従業員満足度スコアに関するデータも利用できます。