顧客満足度とは
顧客の満足度は顧客の期待とそれに対するサービスや施設、商品を利用したときの顧客の感じ方と捉えることができます。英語では「Customer Satisfaction」と呼ばれ、一般的に「CS」と略されます。顧客が想定していたサービス等の品質の期待を上回れば顧客は満足度が高まり、逆に下回れば満足度が低くなります。「顧客がどれほど満足したか」は漠然としていて、個人の主観によるりますが、その満足の度合いをアンケートなどによる満足度調査によって数値化し、客観的に評価できる指標として可視化したものを「顧客満足度」と一般によんでいます。
顧客満足度調査の目的
サービスや施設、商品の企画開発、そして改良を行うために最も重要なことは、顧客目線です。顧客が望まないものを開発しても、顧客が望む方向とは違った改良を行っても、ファンが増えることはありません。そこで、顧客が現状どの程度満足していて、不満な要素がどこにあるのかを顧客満足度調査で把握し、改良を行った後は、その顧客満足度が向上していくのか、顧客満足度の数値を継続的にトラッキングしていくことが重要です。顧客満足度を定量的に図り、それを改善していくことこそがファンの獲得につながり、ひいては業績の拡大に寄与していきます。
顧客満足度調査の項目
一般的にアンケートなどで顧客満足度を評価するときの質問項目は主に下記のようなものがあげられます。これらの質問項目の中で、必要なものに絞ってアンケート調査が行われることがほとんどです。
- サービスの認知経路を確認する項目
- サービスの利用頻度を確認する項目
- サービスの利用料金の水準を確認する項目
- サービスの質を確認する項目
- サービスの今後利用する可能性を確認する項目
- サービスを他の人に紹介する可能性を確認する項目
- サービス全体の満足度を確認する項目
- サービスの気に入った点を記入する項目
- サービスの気に入らなかった点を記入する項目
顧客満足度アンケート作成の際の注意点・NGポイント
選択肢が制限されすぎていないか
選択肢の数が少なく、あてはまる回答がない場合、本意ではない回答を選択せざるをえなかったり、回答がされない可能性が高まります。そのため、その他の欄を作成することがポイントです。
二者択一の質問になっていないか
例えば単純にサービスの満足度だけを聞いた場合、商品そのものは大変満足したが、接客は不満だった場合など、その状況を正確に把握できません。そのため、項目を最適に分解することがポイントです。
質問事項が多すぎないか
質問項目が多すぎると、途中でめんどくさくなってちゃんとした回答が得られなかったり、アンケートそのものを放棄されてしまう可能性も上がるため、必要な項目に質問を絞ることを心がけることがポイントです。
顧客満足度調査はアンケートでは不十分
顧客満足度を図るタイミング
満足度を評価するタイミングは、サービスなどを利用した後に初めてわかるため、そのタイミングである必要があります。アンケートの場合、完全にサービスの体験をし終わった後に書いてもらう必要がありますが、現実的には難しく、またアンケートに特典を付けてあとから書いてもらうにしても、その特典をあてにした回答者の回答に絞られてしまうため、顧客満足度を適切に表現しているとは言えません。
アンケートで分かること
アンケートでは顧客満足度を評価するための定量的な項目を集計することで、満足度の数値を取得することはできますが、なぜその高い、又は低い満足度になったかを把握することが難しいのが現状です。それは、回答者が詳細にアンケートに記入してくれるケースが少ないということが課題となるためです。
顧客満足度調査にSNS口コミを活用する
顧客の本音を知る
顧客の本音を知るためにはSNS上での口コミを分析することが近道です。SNSは友人や知人と話すような気軽なノリで情報を発信できるプラットフォームであるため、その情報を分析することで、全世界のリアルな口コミの情報を知ることができます。特にツイッターは匿名性のSNSであるため、人の目を気にせずに本音がつぶやかれることが多く、本当の顧客満足度を知るには最も適した情報ソースといえます。
SNS口コミを分析するときの課題
サービスや施設・商品の顧客満足度を知るためには、SNS口コミを分析する必要がありますが、それには膨大な時間がかかります。ツイッターなどでサービス名などを検索し、出てきたツイートをすべてリスト化し、各ツイートごとに顧客満足度を評価していく途方もない作業が必要になります。
スナップレイス・モニターという方法
機械学習に基づく自然言語処理で改善ポイントを把握する
スナップレイス・モニターでは、ツイッター社公式のAPIを活用して大量のツイートを取得し、そのすべてのツイートデータに対し、強力な機械学習に基づく自然言語処理を用いて、全てのツイートの感情の分析を行い、顧客満足度を推計することができます。さらに、特に満足度の低い内容のツイートや、満足度の高い内容のツイートを抽出できるため、サービスの改善に直結する具体的な口コミだけを把握することができます。
顧客満足度を定量化し、KPI目標として利用する
さらに、サービスや施設、商品の価値を向上させていくためにはKPIとなるサービス品質の数値が必要となります。定量的に評価する指標がないと、実施した施策が効果があったのかが見えずらく、売り上げに直結するような施策だけが評価され、長期的な視点で見た時に顧客満足度が下がる状況に気づくことができなくなります。
そこで、スナップレイス・モニターを活用し、顧客満足度を定期的にモニタリングしていくことで、直近の売上数値だけではなく、顧客満足度もKPIとして活用できるため、短期的な売上拡大だけでなく、長期的なファン獲得の施策やサービスの品質アップの施策なども打てるようになります。