カスタマーサポートはどこで迷走するのか？ 　クレーム対応から見える課題と可能性

　カスタマーサポートは、顧客と企業が日常的に接する重要なフロントラインです。通常は問題なく機能していても、顧客がクレームを申し立てた瞬間、そこはブランド体験を左右する「最後の砦（とりで）」となります。対応を誤れば、顧客が離れ、ブランドイメージを損なう危険があります。

【その他の画像】

　しかし、クレーム対応を単なる「コスト」や「トラブル処理」として捉えることは、大きな機会損失です。顧客から得られる示唆を生かし、戦略的なデータ活用で問題の本質に迫ることで、クレーム対応は企業価値の増大へとつなげられます。

　カスタマーサポートの現場は、しばしば「対処療法」に陥りがちです。同様の不満や問い合わせが繰り返され、オペレーターは問題の根本を分析する余裕を失います。クレーム対応が増えれば、「クレーム対応＝コスト」という考え方が強まり、経営側は投資を後回しにするでしょう。

　この結果、現場は必要なトレーニングやシステム強化を受けられず、質の低下を招き、さらなる不満が累積する──「負のスパイラル」が生まれます。

　クレームは、企業にとって顧客ニーズと提供価値のギャップを映し出す「鏡」であるべきです。では、なぜその鏡を活用できないのでしょうか。クレーム対応が「問題の温床」になっている背景には、顧客理解の浅さや断片的なデジタル化が横たわっています。

●誤った投資とデジタル化のアンバランス

　多くの企業が、顧客接点の強化や業務効率を上げるためにチャットボットやFAQ、CRM、ナレッジベースなどに投資しています。しかし、これらが顧客体験の向上に結びつかないこともあります。なぜなら、ツール導入が「目的化」し、戦略的な全体設計やデータ活用が不十分なまま、部分最適にとどまることが多いからです。

　その結果、顧客データがチャネルごとに分断され、オペレーターは問い合わせごとに重複した情報収集を強いられます。チャットボットが的外れな回答をしたり、FAQが古いまま放置されたりする事態も生じます。こうした「誤った投資」と「不十分なデジタル化」は、何の改善も果たせず、むしろ現場負担を増やしてしまうのです。

　現場の課題を本質的に解決するカギは、「データ活用」にあります。ここで重要なのは、データをただ「増やす」のではなく、戦略的に「幅を広げ、より深く掘り下げる」ことです。

（1）データの幅を広げる

　従来、カスタマーサポートは、コールログ（電話の記録）や顧客属性など、限られた情報を頼りにクレーム対応をしてきました。しかし、顧客の行動データや購買履歴、Web上のクリック履歴、SNSのコメントなどのデータを取り込むことで、顧客体験を立体的に把握できます。例えば、顧客がどの段階で行き詰まったのか、何が期待と現実の差を生んだのかを容易に発見できるようになります。

（2）データをより深く掘り下げる

　既存の問い合わせ記録を、より詳細に分析することで質を向上させられます。顧客が直面したトラブルの背景や試した行動、利用環境や接続状況といった細部まで掘り下げることで、オペレーターはFAQ回答にとどまらず、根本原因に迫れます。これにより、顧客は「自分の状況を理解してくれている」という安心感を得て、企業への信頼を取り戻すきっかけが生まれます。

●顧客理解を深める時間をどうつくるか

　データの幅を広げ、深掘りするためには顧客へのヒアリングが必要です。しかし、多くのセンターでは、1件当たりの対応時間短縮がKPIとして重視され、長引く対応は生産性が低いと見なされます。また、通話内容を記録する処理業務に時間がかかることも、現場が顧客理解を深める妨げになっています。

　ここで必要なのは、業務プロセスそのものを見直すことです。ナレッジベースを常にアップデートし、オペレーターが通話中に必要な情報へ即時アクセスできる環境を整えることで、後処理を最小限に抑えられます。この空いた時間を「顧客理解」に転用できれば、「対応時間の短縮」と「顧客満足度向上」を両立する道が開けます。

　クレーム対応を「コスト」ではなく、顧客価値向上と組織学習の機会として捉え直すことで、負のスパイラルから抜け出せます。そのためには以下のステップが有効です。

顧客データの統合と一元管理

　複数のチャネルで断片化された顧客データを統合することで、オペレーターは素早く顧客背景を把握できます。

ナレッジベースの継続的な改善

　AIによるログ解析を活用し、頻繁に発生する問題を特定し、FAQやガイドラインを継続的に改善・更新します。これにより、回答の精度と効率が同時に向上します。

人とAIが協働できる業務設計

　高度な自然言語処理で顧客意図を正確に捉えられるチャットボットを活用し、「よくある質問」への対応を自動化します。複雑な問題はオペレーターへシームレスに引き継ぐことで、質の高い対応と迅速な解決を両立できます。

KPI設計の見直し

　従来の「1件当たりの対応時間」や「対応後の処理時間」といった指標に加え、顧客満足度や、顧客が問題解決にどれだけ苦労したか、顧客ロイヤリティといった指標も組み合わせるようにします。これにより、短期的な効率改善と中長期的な顧客ロイヤリティ向上を同時に目指すことができます。

●データ活用で「迷走」から「価値創出」へ

　カスタマーサポートが迷走する背景には、クレーム対応を巡る固定観念や、投資とデジタル化のバランスの悪さ、そしてデータ活用の不十分さがあります。これを是正するには、顧客理解を軸にしたデータ活用戦略と、業務プロセス・評価指標の見直し、そしてAIを含む適切なテクノロジーの導入が必要です。

　データの幅を広げて深堀りすることで、顧客が抱える不満や障壁を特定できれば、クレーム対応は「問題処理」から「価値創造」へと生まれ変わります。最終的に、こうした戦略的なアプローチは、顧客満足度を高め、ブランドロイヤリティを確固たるものとし、現場の負担を軽減しながら、企業価値を持続的に向上させる道筋となるのです。

（小田 志門CEO、カラクリ株式会社）