カスタマー・エクスペリエンス・データは、そのユニークな特性から分析が難しい場合があります。そこで本日は、ドライバー分析がどのように顧客の理解を深めるのに役立つかについてご紹介します。
カスタマー・エクスペリエンス・リサーチでは、顧客データの分析に多くの時間を費やしていることでしょう。ニーズによって、この分析は単純なものから複雑なものまで様々です。ドライバー分析とは何か、なぜ顧客行動を理解する上で重要なのかを探ってみましょう。
ドライバー分析とは？
ドライバー分析とは、顧客体験のどの部分が、全体的な満足度、推奨度、または顧客維持などのロイヤルティ行動などの主要な結果に最も大きな影響を与えるかを理解するのに役立つ一連のテクニックである。
目標は、顧客体験のさまざまな側面がこれらの結果にどのように影響するかを確認することです。多くの場合、全体的な満足度や自社を推薦する可能性に焦点が当てられますが、顧客維持率や顧客の消費額など、関心のあるあらゆる分野に適用することができます。
この分析は、主に3つの質問に答えるのに役立つ：
- 顧客は何に一番関心があるのか？
- 何が彼らの経験を変えるのか？
- 満足度の向上や待ち時間の短縮など、何かを変えたとしたら？
ドライバー分析は、NPS、CSAT、CESなどの顧客満足度スコアの背後にある理由を理解するために特に役立ちます。サービスチームの戦略を立案する際、この分析により、顧客が自分の体験を高く評価するか低く評価するかの決定に影響を与える正確な要因が浮き彫りになります。こうすることで、顧客満足度を高めるために改善が必要な特定の分野を特定することができます。
さらに、いつ、何に集中すべきかの優先順位をつけることができるため、最も重要なところに確実に力を注ぐことができる。
ドライバー分析の重要性
顧客満足度や従業員の忠誠心など、主要なビジネス成果に影響を与えるものを理解することは、プロセスを改善し、業績と利益を向上させるために極めて重要である。
例えば、従業員が自分の仕事にどの程度満足しているかを知りたい場合、この領域を分析するために主要なドライバーと関連するメトリクスを調べる必要があります。ドライバー分析は、あなたが調査している質問に賛成、中立、または反対の従業員の割合を示すことによって、この種の質問に答えるのに役立ちます。
ドライバー分析を実施することは、望ましい結果に影響を与える主要なビジネス指標を理解する上で極めて重要です。なぜそれが重要なのかを説明します：
- より良い意思決定：ドライバー分析により、最も重要な要因を特定し、目標に沿ったより賢明な意思決定を行うことができます。
- リソースの効率的な使用： 何が本当に成功の原動力となるかを見極めることで、リソースをより効果的に配分し、最高の結果をもたらす分野に集中し、無駄を最小限に抑えることができる。
- カスタマー・エクスペリエンスの向上： 何が顧客の満足度とロイヤルティに影響を与えるかを知ることで、顧客体験を向上させ、顧客を失う可能性を減らすことができる。
- 競争上の優位性：重要な成功要因に関する洞察を得ることで、これらの主要分野に注力していない競合他社に対して優位に立つことができる。
- プロアクティブな問題解決：ドライバー分析により、潜在的な問題を予測し、大きな問題になる前に対処することができます。
- ターゲットを絞ったマーケティング 何が顧客の行動に影響を与えているかを理解することで、より効果的で焦点を絞ったマーケティングキャンペーンを展開することができます。
- 従業員のエンゲージメントを高める： 従業員の満足度とモチベーションに影響を与えるものを特定することで、エンゲージメントとパフォーマンスを向上させることができる。
- データに基づく戦略立案ドライバー分析により、真に成功の原動力となる要因に基づいた戦略を確実にし、目標達成の可能性を高めます。
ドライバー分析の種類
- 回帰分析：この方法は、ある事柄が他の事柄とどのように関連しているかを調べるために使用される。例えば、異なるマーケティング活動がどのように売上を促進するかを理解する。
- 相関分析：2つの事柄の間にどの程度強いつながりがあるかを示す。一方が他方を引き起こすことを意味するものではないが、どのような事柄にもっと調べる価値があるかを把握するのに役立つ。
- 根本原因分析： これは、何が原因であったかよりも、なぜそのようなことが起こったのかを突き止めることに重点を置く。
- キードライバー分析（KDA）： 顧客満足度調査でよく使用され、総合満足度スコアに最も影響を与える要因を特定する。相対的重要度分析としても知られている。例えば、サービスのどの点が顧客ロイヤルティを高めるかを理解する。
- コンジョイント分析：この方法は、人々が異なる製品やサービスの特徴をどの程度評価しているかを理解するのに役立ち、彼らがどのようなトレードオフを望んでいるかを示す。
- 機械学習モデル：決定木やニューラルネットワークのような技術は、複雑な結果に影響を与える要因を明らかにし、何が最も大きな影響を与えるかを示すことができる。
ドライバー分析のベストプラクティス
この種の分析のベストプラクティスをいくつか紹介しよう：
- まずは相関関係から。
使い方が簡単で、欠損データの影響を受けず、複雑な方法よりも仮定が少なくて済む。主要な要因の良いアイデアを得ることができ、ほとんどの組織にとって、これが最良の選択である可能性が高い。
- これと重要性の表明を組み合わせる。
このアプローチは、顧客が現在、彼らの経験のさまざまな側面をどのように見ているかを理解するのに役立つ。さらに、時間の経過とともに顧客のニーズがどのように変化するかを追跡するツールにもなる。
- 次元削減技術を使用する。
アンケートが長い場合、これらのテクニックはデータのパターンやグループ分けを特定するのに役立ち、顧客がどのように考えているかを洞察することができます。
- 相対的重要度のテクニックを適用する。
現在何が結果変数に影響を与えているかを知りたいのであれば、この方法はそれを分解する最良の方法である。
- 部分最小二乗パスモデリングを試す。
アンケートを関連する質問バンドルに分割できる場合、または高度な因果関係モデリングを検討したい場合、この手法は顧客データの分析に最適です。
ドライバー分析のためのデータ収集にアンケートを利用する
ドライバー分析は、あなたの会社を勧めるかどうか、満足度はどうか、商品を買う可能性はどうかなど、顧客の行動に影響を与えるものを理解するのに役立つ。
ドライバー分析を行うには、まずデータを収集する必要がありますが、これは通常、調査によって行われます。ここではその方法をわかりやすく説明する：
1.アンケートを作成する
ドライバー分析に必要な顧客フィードバックデータの収集に役立つアンケートを設計することから始めましょう。
- 人口統計学的な質問を含める： 年齢、性別、居住地、収入などの基本情報を尋ねる。これは、特定のグループの顧客が異なる経験や行動を持っているかどうかを確認するのに役立ちます。
- 満足度について尋ねる：お得感、製品の品質、顧客サービスなど、あなたのビジネスのさまざまな部分で顧客がどの程度満足しているかについての質問を盛り込みましょう。顧客が自分の経験を評価できるように、評価スケールを使いましょう。
- 主要な行動を測定する：顧客があなたの会社を他の人に薦めたり、次の購入をしたり、新しいサービスを試したりする可能性を測る質問をする。
2.回答を収集する
アンケートを顧客に配布し、回答を集めます。アンケートデータが信頼できるものになるよう、十分な人数を集めましょう。割引やギフトカードが当たるチャンスなど、ささやかなインセンティブを提供することで、参加者を増やすことができます。
3.データを分析する
顧客満足度のスコアと、自社を薦めるなどの行動との関係を調べる。例えば、顧客のサービスに対する満足度と、彼らが貴社を推薦する可能性との間に関連性があるかどうかを確認する。
4.関係を理解する
次のステップは、データを見て、さまざまな要因がどのように関連しているかを確認することだ。
- ポジティブなつながり顧客サービスに対する満足度が高いほど、自社を推薦する可能性が高いという相関関係が見られる場合、これは、優れた顧客サービスがポジティブな口コミの重要な原動力であることを示唆している。
- 負の関連：一方、ある要素がある行動と負の相関がある場合、その領域での満足度を高めることで、否定的な結果の可能性を減らすことができることを意味する。
5.高度な分析
この問題をさらに掘り下げるには、回帰分析のような統計的手法を使って、さまざまな要因が顧客の行動にどのような影響を与えるかを測定することができます。これにより、改善のために最も影響力のある分野を特定することができます。
どこに労力や投資を集中させればよいのかわからない場合、業績を向上させるのは難しいものです。ドライバー分析は、顧客にとって何が本当に重要かを示し、異なる要素がどのように機能しているかを比較するのに役立ちます。この洞察により、何を改善または維持すべきかについて、より良い決断を下すことができます。
調査を始める準備はできましたか？
