顧客はナレッジベースをどの程度有用だと感じているか？ 追跡すべき 6 つの指標

ハーバード・ビジネス・レビューの研究によると、業界を問わず顧客の約 81％ がカスタマーサポートに連絡する前に、自ら問題を解決しようと試みます。これは、セルフサービスが顧客サービス戦略の中核となるべきであり、ナレッジベースを顧客成功の最優先事項とすべきことを示唆しています！

しかし、自社のナレッジベースは顧客が自ら答えを見つけ、問題を解決するのに役立っていますか？それとも、些細な問題でサポートチームに問い合わせる不満を抱えた顧客が増えていませんか？

現在、ほとんどのチームはナレッジベースのパフォーマンス追跡に Google Analytics を利用していますが、GA は詳細なナレッジベースのパフォーマンス追跡には適していません。記事の効果測定やナレッジの不足箇所の特定が困難で、ナレッジベースプラットフォームとのシームレスな連携も不十分です。その結果、ユーザー行動、検索トレンド、記事全体の影響力に関する洞察が限定的になります。DevRev の記事分析機能はこの課題解決に役立ちます。

ナレッジベースに対する顧客満足度を測るのは難しい場合もありますが、特定の指標を追跡することで、その有効性に関する貴重な知見が得られます。

ナレッジベースの成功を追跡する顧客のための評価指標

顧客がナレッジベースをどの程度有用と感じているかを把握するために追跡できる 6 つの指標は以下の通りです：

1. 検索の傾向 - 顧客は何を求めているのか？

この指標は、ナレッジベースでユーザーが最も頻繁に入力する検索語句を示し、顧客の関心事を把握する手がかりを提供します。この指標とクリック率を組み合わせることで、具体的な改善策につながる知見が得られます。例えば、特定の検索語句が頻繁に表示されるにもかかわらずクリック率が低い場合、そのトピックに対応する新規記事の作成や既存記事の改善が必要であることを示している可能性があります。

どのように算定するのか？

「検索文字列」を出現回数降順で並べ替え。DevRev なら関連する検索文字列を自動クラスタリングすることも可能です！

ヒント： 生成 AI 検索を有効にすると、顧客がナレッジベースをより簡単に利用できるようになります。

2. 検索のギャップ - 顧客が何も得られないまま検索が終わっていないか？

この指標は、ナレッジベースで検索結果が全く得られない検索を特定します。顧客が回答を探しても何も見つからない状況を想像してください。こうした「行き止まり」検索の数が多いということは、ナレッジベースに不足部分があることを意味します。それらの不足部分を埋めるコンテンツを作成し、ユーザーが求める情報を見つけられるようにする必要があります。こうした検索の不足を解消することは、顧客のセルフサービス改善において最も手っ取り早い対策と言えるでしょう！

どのように算定するのか？

検索結果がゼロ件だったすべてのユニークな検索語句を表示することで算出できます。検索ボリューム、トレンド、顧客タイプで優先順位付けが可能です。

3. 記事閲覧数 - 顧客が読んでいる記事は何か？

この指標は各記事の閲覧頻度を追跡し、顧客にとって最も関連性が高く有用な記事を示します。閲覧数が高いということは、特定の記事が特に魅力的で効果的であることを意味します。これらの指標を確認することで、どのトピックが的を射ているか、どの記事が良好なパフォーマンスを発揮しているかを把握できます。さらに、最も人気のある記事を今後のコンテンツ作成のテンプレートとして活用できます。

どのように算定するのか？

この指標は記事の閲覧数のみを計測します。DevRev では、ユニークビュー数、チャネル、掲載媒体、ログインユーザー数などの区分ごとにさらに分析が可能です。

4. 閲覧時間 - 顧客が記事に関心を持ち続ける時間はどれくらいか？

この指標は、特定の記事や FAQ を読むのに平均でどれだけの時間が費やされているかを示します。この指標は、読者がコンテンツにどれほど注意を払い、興味を持っているかを測る良い目安となります。記事に十分な時間が費やされている場合、そのコンテンツが価値があり有益であると読者が感じている可能性が高いです。閲覧時間が短い場合は、コンテンツが関連性がないか理解しにくいことを示唆しているかもしれません。ただし、この指標は両刃の剣となる可能性があります。予想外に長い閲覧時間は、ユーザーが混乱しており、記事全体または一部を再読している可能性を示唆するかもしれません。

どのように算定するのか？

これは記事レベルで計算され、記事の総セッション時間をユニーク記事ビュー数で割ることで算出されます。

5. 記事の評価 - 顧客は記事が役に立つと感じているか？

記事に「いいね」や「イマイチ」ボタンがあると想像してみてください。この指標は、各記事がどれほど有用だと感じられているかを示します。閲覧数は多いが「役に立った」評価が低い記事は、改訂や改善が必要な可能性があります。こうした記事には通常、情報が不足していたり、内容が古くなっていたりします。一方、閲覧数も多く評価も高い記事は、顧客に親しみやすい記事の書き方のテンプレートとして活用できます。この指標は、役に立った／役に立たなかったの割合ではなく、絶対値で見るべきです。ユーザーは「役に立った」よりも「役に立たなかった」を押す傾向が強いからです。

どのように算定するのか？

記事単位で計算される 2 つの指標は、いいね（親指を立てたアイコン）の合計と、イマイチ（親指を下に向けたアイコン）の合計です。

6. チケットのディフレクション - ナレッジベースで顧客はサポートチケットを回避しているか？

この指標は、ナレッジベースがサポートチケットの発生件数をどれだけ効果的に削減しているかを示します。ナレッジベースが効果的であれば、顧客が自ら問題を解決できるため、チケットへの依存度が低下するという考えに基づいています。「チケット回避率」が高いほど、顧客がナレッジベース内で解決策を見つけ、サポートへの問い合わせに依存しなくなることを意味します。したがって、この指標はサポートチームの負担を軽減し、より複雑で微妙な問題への対応にリソースを集中させるための有効な指標と考えられます。

どのように算定するのか？

この指標は基本的に、チケットが作成されなかったすべてのユニークなナレッジベースセッションの合計を、特定の期間におけるすべてのユニークなセッションで割った比率であり、次のように計算できます：

注： これはナレッジベースの有効性に関する絶対的な結論ではありません。ユニークユーザー数は増加しているものの、クエリが適切に処理されていないにもかかわらず、何らかの理由でユーザーがチケットを作成していないケースが存在する可能性があるためです。

ナレッジベースの洞察に基づくアクション

これらの指標を追跡することで、ユーザーがナレッジベースとどのように関わり、そのニーズをどの程度満たしているかを把握できます。自社の強みと改善点を包括的に把握できるため、以下の点が保証されます：

• ナレッジベースのギャップを見つけて埋める
• 適切なキーワードとコンテンツ構造を使用することで、ナレッジベースの検索性を向上させる。
• 顧客の読書習慣やフィードバックから得られる情報に基づき、既存の記事を改訂・更新する。
• 頻繁に検索されるトピックや、人々が苦労していると思われる分野に対応する新しいコンテンツを作成する。

結論

これらの指標を追跡することで、ナレッジベースの効果を測定し、顧客に優れた体験を提供できることを保証します。ナレッジベースを継続的に監視・改善することで、顧客が自ら問題を解決できるよう支援し、サポートチームはより複雑な課題に集中できるようになります。

したがって、優れたパフォーマンスを発揮するナレッジベースは、コスト削減、顧客満足度の向上、およびエージェントの生産性向上によるサポートの拡張に貢献します。

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