こんにちは。フィードフォースのデータ分析チームの加藤です。

今回は弊社のデータフィード管理ツール「dfplus.io」で、データ分析チームが一緒に取り組んだ『データを活用したCX向上の取り組み』について紹介します。

今回我々データ分析チームが取り組んだ内容は、dfplus.ioのアカウントの操作ログデータを分析して操作パターンが著しく変化したクライアントを検知することです。

操作ログデータの分析がどのようにCX向上につながるのか

この操作パターンの変化の検知がどのようにCX向上につながるかというと、dfplus.ioで解約理由の一つがクライアントの担当者が変更する際に引継ぎが上手くできず、dfplus.ioの使い方がわからなくなってしまうというケースでした。

その為、dfplus.ioカスタマーサクセスチーム（※以下CSチーム）では、クライアントから事前に担当者の変更のご連絡を頂いた場合は新しいご担当者様にdfplus.ioの操作や活用に関するご案内をしておりますが、クライアントからご連絡がない場合は担当者の変更に気づけずそのご案内ができないというのが課題でした。

その為なんらかの方法でクライアントの担当者変更を検知して、新しい担当者にCSチームからご案内をすることが課題解決になりCX向上にもつながります。

そこで今回CSチームとデータ分析チームで協議して実施したのが、操作ログデータを分析した操作パターンの変化の検知です。

そもそもdfplus.ioというサービスは導入初期にデータフィード構築のために色々な操作が発生しますが、その後はフィードの改善や確認など定期的な操作も含まれ、操作パターンが似てくる傾向があります。

しかしクライアントの担当者が変わると、操作方法がわからず色々な操作を試行錯誤し操作パターンが大きく変わったり、または引継ぎ自体がされておらず全く操作されなくなることもあります。

従って「操作パターンの変化の検知≒クライアント担当者の変更の検知」になるのではないかと考え今回の取組を開始しました。

取組内容と結果

データ分析チームではクライアントの操作ログから「どの操作を実施しているか」「操作回数はどれくらいか」という点に着目しある月の操作がその前の月とどれくらい変化しているかというのを評価して、一定以上の評価がついたクライアントをCSチーム側に報告します（分析の詳細について興味のある方は下記ブログをご確認ください）。

CSチーム側ではその報告があったリストを目視で確認し、連絡が必要と判断したクライアントに連絡を取り「dfplus.io」の操作について困っていることがないかヒアリングしています。

2021年11月からこの取り組みをスタートしまして、現在まで操作パターンの変化の検知がされたのが25件、CSチームが連絡をしたのが8件、実際に担当者の変更が発覚したのが2件という結果になっております。

まだまだクライアントの担当者の変更を検知するには改善の余地がありそうな結果にも見え課題解決とまではいきませんが、この一連の運用にあたってはデータ分析チーム側もCSチーム側もリソースの負荷が少なく、少しのリソースで発見できクライアントの新しい担当者にご案内ができて良かったとCSチームから反応がありました。

今後の展望

今回はCSチームの課題解決の為に操作パターンの変化の検知というところから着手しましたが、CX観点で考えるもっと細かく操作ログを分析して、多くのクライアントが陥ってしまう操作エラーのパターンなどを明らかにし改善の取組につなげることでCX向上に貢献できるのではないかと考えております。

このようにデータ分析チームではフィードフォースの各プロダクトのクライアントからお預かりしている様々なデータを活用してCX向上に取り組んでいければと考えております。

ここまで読んでいただきありがとうございました。