分析・レポーティング

データ分析は、カスタマーサービスやカスタマーサポートの領域においても重要な役割を果たします。顧客からの問い合わせやチームのパフォーマンスを分析し、対応満足度の向上やオペレーションの最適化に継続的に取り組むことが求められます。

本カテゴリーでは、データ分析の重要性や分析のノウハウ、活用のヒントについてご紹介します。

AI、自動化、データ分析の普及やそれらによる劇的な変化など、これからのインテリジェントなCXの時代にすべてのCXリーダーが知っておくべき最新のCXトレンドをご紹介します。

カスタマーサポートとヘルプデスクは、社内外の顧客から寄せられる問い合わせの応対と問題解決において中心的な役割を果たします。本記事では、カスタマーサポートとヘルプデスクでの目標達成にKPI（重要業績評価指標）を用いる重要性と、具体的なKPI指標を解説します。

コールセンターにおいて応答率や解決率、顧客満足度などに関するデータを収集・分析することで、業務改善や品質向上につなげられます。本記事では、コールセンターでのデータ分析に着目し、分析を行う重要性や、収集から分析・活用までのポイントを解説します。

顧客分析により顧客を理解し、マーケティング・営業戦略や商品の開発・改良に役立てていくことが重要です。セグメンテーションをしたうえで、ターゲットに合った施策を実行しましょう。本記事では、顧客分析の重要性やフレームワークなどについて紹介します。

顧客ロイヤルティは、優れたカスタマーエクスペリエンスを提供できるかどうかに大きく左右されます。CXのトレンドを知り、業務改善にお役立てください。

2023年以降、顧客の期待を上回るサービスを提供するために知っておくべきトレンドやインサイト、カスタマーサービスの統計データをご紹介します。

カスタマーインテリジェンスとは、消費者のデータを収集・分析し、実用的なインサイトを引き出すプロセスのことです。本記事では、カスタマーインテリジェンスの定義や種類、具体例をご紹介します。

データを活用して充実した顧客プロファイルを構築し、より適切でパーソナライズされた体験を提供しましょう。本記事では、顧客プロファイルの定義や作成方法をご紹介します。

顧客ライフサイクルマネジメントとは、消費者が購買に至るまでのステップを追跡するプロセスを指します。本記事では、顧客ライフサイクルマネジメントの定義や戦略、ステージについて解説します。

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