2022年4月14日（木）開催 FINANCE WEBINAR「金融機関におけるデジタルを活用したコンタクトセンター改革」＜アフターレポート＞

2022/06/032022/12/21

2022年4月14日セミナーインフォ主催FINANCE WEBINAR「金融機関におけるデジタルを活用したコンタクトセンター改革」が開催された。近年、コールセンターの役割は、電話対応のみならず、チャットボット・有人チャットやWebフォームの対応など、デジタルチャネルで顧客対応するコンタクトセンターへと変化してきている。時間や場所を選ばない顧客対応を可能にし、さらには個別のニーズに応じて最適なチャネルに顧客を誘導するなど、顧客ロイヤルティを向上させることが可能となり、さらなるビジネスの成長を促進することが期待されている。本セミナーでは基調講演としてゆうちょ銀行、特別講演として住信SBIネット銀行にデジタルを活用したコンタクトセンターの最新動向をご紹介いただいたほか、各先進企業より最新技術をご紹介した。本セミナーが金融機関のコンタクトセンター確立のためのヒントになれば幸いだ。

「接客から接遇へ
〜有人チャットをはじめとした顧客体験高度化の秘訣～」

【講演者】: トレジャーデータ株式会社
エバンジェリスト
佐藤　純平　氏

＜はじめに＞

弊社は、2011年にアメリカ・シリコンバレーで創業したCDPの専業ベンダーである。今回は、CDPを活用した顧客データ活用、コンタクトセンターにおける有人対応の高度化の実現についてお話ししたい。

CDP（カスタマーデータソリューション）は顧客データはもちろんのこと、全社横断でのデータ活用を実現する、いわばDXの土台ともいえるソリューションである。今回のセッションを通して、CDPへの理解を深めていただければうれしく思う。

＜CDPが解決する問題＞

CDPが解決できる課題のひとつに、データのサイロ化がある。急激なデジタルシフトに伴い、金融機関でも顧客接点、チャネルの多様化が進んでいる。従来のリアル店舗の接客やコンタクトセンターでの接客に加え、Webやアプリをはじめとするデジタルによる接点も急激に拡大している。そのような状況下にあって、多くの企業では、それぞれのチャネルごとに担当する部署が異なったり、チャネルごとにツールが違うなど、部分最適が進んでいる。

その結果、チャネルや部署単位で顧客データがサイロ化してしまい、組織横断でのデータ活用が困難な状態になってしまった。このような状態では顧客の真のインサイトを捉えることができず、施策のシナリオも単調なものになりがちである。

また、データがサイロ化した状態ではほかのチャネルの様子がわからず、顧客とのコミュニケーションも一貫性に欠けたものになってしまう傾向がある。そこで必要となるのがCDPである。CDPにはサイロ化されたデータを統合し、企業の顧客理解をサポートしてくれる機能がある。

＜Treasure Data CDP＞

CDPはカスタマーデータプラットフォームの略称で、日本語では顧客データ基盤と呼ばれている。アメリカのCDP協会によれば、CDPの特徴は3つあるという。

1つ目は構築不要で使えるパッケージソフトであることだ。そのためCDPにはすぐに導入でき、導入に伴うリスクやコストも削減できる、という特徴がある。

2つ目は顧客データベースであることである。CDPには既存のシステムから集めてきた顧客データを統合する役割がある。この際に顧客をキーにして、名寄せを行えるというのがCDPのポイントである。

3つ目はCDPによって統合したデータを様々な用途で活用するために、分析ツールやマーケティングツールといった各種ソリューションと連携して使えることである。こうした3つの特徴を兼ね備えたCDPは、会社のあちこちに分散したデータを統合し、データ分析によって顧客を深く理解し、顧客体験の向上を実現するソリューションである。

＜弊社プロダクトの特徴＞

弊社のソリューションも当然、上記CDPの特徴すべてを備えている。さらに弊社の提供しているTreasure Data CDPには次のような長所がある。

長所のひとつとして、基幹システムや実店舗などに点在するあらゆるデータをCDPに簡単に取り込み、名寄せ・クレンジングを行った上で一元管理できることが挙げられる。ポイントは、名寄せの際に個人ごとの顧客カルテのようなものを作成し、関連データをひもづけることができる点だ。これにより、顧客行動データや施策への反応データなどを統合し、顧客一人一人を深く理解することができる。それだけでなく、BIツールやCRMといった外部のツールと簡単に連携することも可能なため、顧客一人ひとりに適したコミュニケーションが可能だ。

さらに、特筆するべき長所ともいえるのが、機械学習機能の存在である。Treasure Data CDPには機械学習機能がバンドルされており、ユーザーは機械学習による切り口を用いた高度な分析を行うことができる。機械学習というと「難しい」というイメージをもたれがちだが、Treasure Data CDPの機械学習は日本語のGUIを備え、誰でも簡単に扱えるような設計になっている。契約後は誰でもすぐに機械学習を用いた高度な分析を行うことが可能だ。

＜活用事例＞

上記のような特徴を持つTreasure Data CDPは、データの収集、統合、分析、施策の実行と、データ活用に必要な機能を一気通貫で提供する顧客データ基盤となっている。非構造データを含むあらゆるデータの統合、機械学習によるスコアリングを使った購買予測などにより、カスタマージャーニーを可視化し、各チャネルにおいて最適な接客を行うことを可能にする。

国内の導入事例・カスタマージャーニーの可視化事例としてはSUBARUの例がある。SUBARUではCDPによって実店舗、Webサイト、アプリのデータを統合し、オンライン・オフラインまたいでのカスタマージャーニー全体を可視化している。蓄積したデータから顧客のカスタマージャーニーや商品の購入理由が推測できるようになり、顧客行動を一貫して把握できるようになったのだ。その結果、オンライン・オフライン問わず一貫した接客・顧客体験の提供が可能となり、自動車の成約率も大幅に向上した。

＜今後のコンタクトセンターに求められる役割＞

弊社では、コンタクトセンター業務に特化したソリューションであるCDP for Serviceの提供も行っている。このサービスの開発に至った背景には、デジタル化に伴うコンタクトセンターにおける役割の変化がある。現在多くのコンタクトセンターがコストセンターから脱却し、事業の収益に直接貢献する重要な顧客接点へと変貌しつつある。

従来、コンタクトセンターの評価指標は、コスト削減や効率化というのが一般的であった。しかし、プロフィット化を目指すコンタクトセンターの場合、そのKPIでは顧客満足の向上が重視されることになる。近年の顧客には、非効率な対応や待たされることを極端に嫌う傾向が見られる。不適切な対応で不満を持つ顧客が増えてしまうと、マーケティング領域で向上させた顧客満足を損ねかねない。

そこで、CDPをコールセンター業務に適用して、顧客LTVの向上につなげる、というのがCDP for Serviceの試みである。CDP for ServiceはTreasure Data CDPにコンタクトセンター業務の機能を追加したものだ。リアルタイムでの顧客データの可視化、機械学習によるLTV・解約の予測、自然言語処理によるVOCの活用が可能で、高度な有人接客を実現する。また、実際の接客から得られたデータを定量化した上で蓄積し、社内教育に利用することも可能だ。

＜最後に＞

CDPを活用した顧客データの統合、リアルタイム性の獲得によって、コンタクトセンターは最新の顧客の状態を一元的に把握し管理することができる。それにより、有人チャットや電話応対における接客の質を高め、顧客の期待を超える顧客体験を提供することが可能だ。

コンタクトセンターにおけるDX推進は、大きな意味を持つプロジェクトである。

今後、国内でもDXの一環としてコンタクトセンターにおける顧客データ活用を検討する企業が増えてくるだろう。その際の土台となるのが、データ統合であり、統合されたデータの活用によるコンタクトセンター業務の高度化だ。顧客データの一元管理と分析を可能にするCDPは、顧客満足度とLTV向上のための有力なソリューションである。導入の際の選択肢として、弊社のプロダクトをご検討いただければ幸いだ。

◆講演企業情報
トレジャーデータ株式会社：https://www.treasuredata.co.jp/