コンタクトリーズン分析とは、顧客がカスタマーサポートやコンタクトセンターに問い合わせを行う理由を体系的に分類・分析する手法です。従来の問い合わせ対応では、個別の案件処理に重点が置かれがちでしたが、コンタクトリーズン分析では問い合わせの背景にある根本的な要因を特定し、組織全体の改善につなげることを目的としています。

この分析手法では、問い合わせ内容をカテゴリに分類し、それぞれの発生頻度や傾向を可視化します。カテゴリはコンタクトセンターに合わせたものを選択しますが、例えば「商品・サービスに関する質問」「操作方法の確認」「不具合・トラブル報告」「解約・変更手続き」といったカテゴリ分類があります。単純な分類作業にとどまらず、顧客の行動パターンや感情的な背景まで含めて分析することで、より深い顧客理解が可能になります。

データ分析の観点から見ると、コンタクトリーズン分析は顧客データを見える化する重要なプロセスでもあります。顧客の声（VOC）を構造化されたデータとして蓄積することで、経営判断や戦略立案に活用できる貴重な資産となります。

問い合わせデータには、企業が気づいていない顧客の課題や改善機会が数多く隠されています。顧客が実際にコンタクトを取るということは、何らかの解決すべき問題や疑問を抱えている証拠であり、これらの情報を適切に分析することで、プロアクティブな改善施策を打ち出すことができます。

特に注目すべきは、問い合わせの背景にある「未充足ニーズ」です。例えば、操作方法に関する問い合わせが多い場合、ユーザーインターフェースに改善余地がある可能性があります。また、同じような質問が繰り返し発生している場合は、FAQ の充実やセルフサービス機能の強化によって、顧客の自己解決率を向上させる機会があることを意味します。

問い合わせデータからは、顧客満足度の向上だけでなく、運営効率の改善にもつながるインサイトが得られます。よくある問い合わせを事前に防ぐことができれば、コンタクトセンター運営のコスト削減と顧客体験の向上を同時に実現できるのです。

さらに、問い合わせのタイミングや頻度を分析することで、顧客のライフサイクルにおける重要なタッチポイントを特定することも可能です。これにより、適切なタイミングでの情報提供や支援を行い、顧客ロイヤルティの向上につなげることができます。

分類作業と並行して重要なのが、問い合わせの緊急度や難易度の評価です。顧客にとって重要度が高く、かつ発生頻度の多い問い合わせから優先的に改善施策を検討することで、効率的なCX向上が期待できます。

また、時系列での変化を追跡することも重要な分析手法の一つです。新商品リリース後の問い合わせ増加や、季節要因による変動パターンを把握することで、予防的な対策を講じることが可能になります。

近年では、AI技術を活用した高度な分析ツールも登場しています。機械学習アルゴリズムによる自動分類や、感情分析による顧客満足度の定量化など、従来の手法では困難だった分析も可能になっています。

ただし、ツールの導入だけでは十分ではありません。分析結果を実際の業務改善につなげるための組織体制や運用ルールの整備も同時に進める必要があります。

コンタクトリーズン分析を成功させるためには、カスタマーサポート部門だけでなく、組織全体での取り組みが不可欠です。問い合わせデータから得られるインサイトは、商品開発、マーケティング、営業など、さまざまな部門の業務改善に活用できるためです。

部門間連携の仕組み作り
定期的な分析結果の共有会議を設置し、各部門が問い合わせデータから得られる気づきを持ち寄る場を作ります。例えば、商品開発部門は機能改善のヒントを、マーケティング部門は顧客コミュニケーションの改善点を見つけることができます。

改善サイクルの確立
コンタクトリーズン分析から課題を特定し、改善施策立案→実行→効果測定という一連のサイクルを組織的に回すことで、継続的なCX向上を実現します。特に重要なのは、施策実行後の効果測定を必ず行い、次回の分析に活かすことです。

スキル向上と教育
コンタクトリーズン分析の精度を高めるためには、関係者のスキル向上が重要です。データ分析スキルの研修だけでなく、顧客視点での課題発見力や、改善施策の立案・実行力も併せて育成する必要があります。

また、現場のオペレーターが問い合わせ対応時に気づいた重要な情報を確実に記録・共有できるような仕組み作りも大切です。現場の声を活かすことで、より実態に即した分析が可能になります。