カスタマーサービス指標：最も重要なKPIと改善方法
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October 2, 2026
ほとんどのブランドは、マーケティングのパフォーマンス、売上高、そして収益を生み出す事業の他の部分を注意深く見ています。しかし、カスタマーサポートの測定を上手に行っている企業は多くありません。
以下でご紹介する指標のリストは、カスタマーサポートが事業成長に与えるより大きな影響をより完全に描き出します。中には、チケットにどれだけ迅速かつ的確に対応できるかといった、チームのパフォーマンスを測るものもあります。
他の指標は、顧客維持や収益創出といった、より大きな会社目標に対するチームの影響をより深く見ていきます。これらの指標それぞれの計算方法もあわせてご紹介します。
それでは、さっそく始めましょう！
顧客KPIとは、パフォーマンスを判断するために、特にカスタマーエクスペリエンスを最適化するために使用される測定可能な指標です。
これらのKPIは、顧客の期待にどれだけ応えられているかを示します。その期待は顧客ごとに異なり、また変化していくため、顧客データを継続的に分析することが重要です。顧客が実際に求めているものと足並みをそろえるために、定期的にインサイトとフィードバックを収集しましょう。
主に、サービスに対する顧客の期待は3つのカテゴリーに分けられます。
スピードと利便性。応答性、効率的な処理、そして最適化されたカスタマーサポートを含みます。
信頼性と透明性。可用性、プロアクティブなアウトリーチ、そしてコミュニケーションとして定義されます。
対話とケア。個別の配慮、共感、明快さ、そして親しみやすさから成ります。人間味を加えること。
これら3つのカテゴリーから、カスタマーエクスペリエンスを改善するために使用できる10の測定可能な指標を導き出しました。スピード、可用性、有効性、そして親しみやすさです。これらのKPIの計算方法と活用方法をご説明します。
言うまでもなく、顧客はあなたの事業にとってかけがえのない存在です。良い扱いを受けているからこそ、彼らは製品やサービスを買い続けてくれます。
言うまでもなく、あなたのカスタマーサポートチームは顧客を満足させ続けるために非常に懸命に働いているとわかっています。
しかし、あなたの事業にとって重要な満足度指標をまず特定し、顧客フィードバックを収集・分析する仕組みを整えなければ、どの顧客が満足していて、どの顧客が追加のサポートを必要としているかを知ることはできません。
これ以外にも、カスタマーサービス指標を測定することがカスタマーサポートにとって重要な理由はいくつかあります。- 顧客満足度を向上させる
カスタマーサポートチームを測定する最初の理由は、何がオーディエンスを満足させるのかを詳しく特定するためです。最高の企業は、満足度データを具体的な数値と組み合わせます。彼らは結果を顧客行動に直接結びつけます。
たとえば、
満足した顧客はより長く留まる傾向があるでしょうか？
彼らの行動は、中立的または不満を持つ顧客とどう異なるでしょうか？
新規顧客を紹介する可能性は高いでしょうか？
時間の経過とともに多く支出するでしょうか？
これらの指標を測定することで、サポートチームは顧客の変化するニーズを理解し、サービスプロセスを最適化し、全体的な満足度を高めることができます。- 改善すべき領域を特定する
Klausの2023年カスタマーサービス品質ベンチマークによると、カスタマーサービスの専門家の30%が、サポート品質の測定と向上を困難だと感じています。
ここでカスタマーサービス指標の測定が重要になります。
カスタマーサービス指標を分析することで、企業はプロセスにおける顧客のペインポイントを特定できます。このデータドリブンなアプローチにより、特定の課題に対する的を絞った改善が可能になります。- リソース配分を最適化する
どの活動にどのレベルの投資が必要なのかをより明確に理解していれば、時間、予算、または人員をより効果的に配分できたのに、と感じたことはありませんか？
カスタマーサービス指標は、まさにその明確さをもたらします。リソースが実際にどこに使われているかを示すことで、成功している取り組みを拡大するにせよ、アプローチを完全に作り直すにせよ、全体的な効率を高めるために戦略を微調整するにせよ、十分な情報に基づいた意思決定が可能になります。
測定すべき重要なカスタマーサービス指標がわかった今、同時に、途中で物事がうまくいかなくなる落とし穴がいくつかあります。
ありがたいことに、事前によく考えておけばこれらを避けることができます。カスタマーサービス指標を追跡する際に避けられる、よくあるミスをいくつかご紹介します。- 個人のパフォーマンスとチームのパフォーマンスを混同する
エージェントのパフォーマンスを分析する際には、エージェントの貢献による実際の直接的な影響を見る必要があります。より広いチームの取り組みの一部を成す指標を見ることはあまり意味がありません。というのも、満足のいく解決や、初回接触解決の失敗について、誰が責任を負っているのかについて混乱を招く可能性があるからです。
エージェントの直接的な貢献を測定する最良の方法は、イベント指標（例：内部メモ、返信、解決成功）を通じてです。これにより、チーム全体のパフォーマンスに対して誰がプラスまたはマイナスの影響を与えているかを正確に判断できます。- 主要指標の文脈を理解していない
カスタマーサービスの重要業績評価指標（KPI）は非常に重要ですが、それらは適切に理解され解釈されて初めて有用になります。
たとえば、カスタマーサービスのパフォーマンスを評価するためによく使われる指標に、初回接触解決と再オープン率の2つがあります。
初回接触解決（FCR）は、エージェントとのまさに最初のやり取りの間に、どれだけの顧客の問い合わせが正常に解決されたかを測定します。
再オープン率は、以前に解決された問い合わせのうち、初回解決後に顧客によって再オープンされたものがどれだけあるかを追跡します。
再オープン率のような指標の問題は、会話がさまざまな理由で再オープンされうることであり、これは必ずしも提供された回答が顧客の問題を解決しなかったことを意味するわけではありません。
たとえば、顧客が単なるお礼で返信したとき、まったく新しい質問で同じスレッドに戻ってきたとき、あるいはエージェントが問題を解決する前に誤ってクローズしてしまったときにも、会話は再オープンされることがあります。
だからこそ、カスタマーサービスのリーダーは、指標を額面通りに受け取るのではなく、適切な文脈をもって評価する必要があります。高い再オープン率は懸念すべきものに見えるかもしれませんが、元の解決策が不十分だったケースのような、意味のある再オープンの実際の割合は、多くの場合はるかに低いものです。- 過度に野心的なタイムラインと多すぎるKPIを持つ
カスタマーサクセス担当者はやるべきことがたくさんあります。彼らは、新規顧客のオンボーディング、顧客LTVの向上、アップセル機会の特定と創出、更新の促進、そして紹介の提供といったことを担っています。これらすべてをできるだけ早く達成するようチームに求めるのは現実的ではありません。
これらすべてのKPIに一度に集中するのは圧倒されかねません。カスタマーサクセスのリーダーには、実験を行い、問題を理解し、A/Bテストを実施したうえで、カスタマーサクセスチームの成長とともに洗練・最適化できる、一貫性のあるスケーラブルな解決策を特定するための時間が必要です。
多すぎるKPIと目標に集中することは、混沌と混乱を招くだけです。目標を少なくし、効果的で効率的な解決策を開発するのに十分な時間をチームに与えることで、これを避けましょう。明確な優先事項に集中し、詳細な計画と現実的な実行タイムラインで裏付けましょう。
出典- カスタマーサポートチームのKPIとカスタマーサクセスを混同する
アカウントエグゼクティブはアカウントマネージャーの仕事をこなせるでしょうか？理論上、どちらの役割も営業のエコシステム内にありますが、実際には、非常に異なる考え方、スキルセット、成功基準を必要とします。
両チームは異なるKPI、テクノロジー、目標を持っています。いかなる場合も、カスタマーサクセス担当者をサポート担当者と同じKPIで測定すべきではありません。それは無関係な責任のせいでカスタマーサクセス部門を失敗させるか、カスタマーサポートチームがすでに行っている素晴らしい仕事を頓挫させることになります。
出典
顧客満足度の向上は、顧客がより満足するだけでなく、ブランドの支持や購入の増加にも貢献します。
顧客満足度を改善するためのいくつかの戦略を掘り下げてみましょう。- 顧客からのコメントとフィードバックを収集する
やり取りの後のアンケートを顧客に送るとき、NPSフィードバックを収集する場合でも、CESを測定する場合でも、FCR率を測定する場合でも、顧客に本物で具体的なフィードバックを提供する手段を与えなければなりません。
数値ボタンをクリックするだけでは、実のところ多くのことはわかりません。
あなたのブランドを推奨する可能性についてのNPSアンケートで、誰かがなぜ「8」を選ぶのかを理解することは、誰かがなぜ「3」を選ぶのかを理解することと同じくらい、チームにとって価値があります。
同じことがCESとFCRにも言えます。なぜ顧客は、チームと話した後でさえ多くの労力を費やさなければならないと感じたのでしょうか？エージェントが問題を解決できたと信じられないような、何が起こったのでしょうか？
良いものも悪いものも含めてフィードバックを収集することは重要です。それはチームにプロセスを改善する具体的な手段を与え、また顧客に自分の声が聞かれていて、それが大切にされていると感じる手段を与えます。- フォローアップの質問を含める
フォローアップの質問は、フィードバックのインサイトを強化し、特定のトピックを掘り下げる優れた方法です。
たとえば、顧客がやり取り後のアンケートを完了し、対応したエージェントを評価したら、評価が肯定的な場合はエージェントが何を上手にやったのかを尋ね、評価が否定的な場合は何を改善できたのかを尋ねることでフォローアップできます。
そうすることでフィードバックがゲーム化され、顧客が何を求めているのかについての具体的なインサイトが得られ、新しいエージェントの採用、オンボーディング、トレーニングの方法を知らせるのに役立ちます。
フォローアップの質問をすることで、顧客に一歩下がって自分のフィードバックについて、なぜその評価を選んだのかを本当に考える機会を与え、チームには彼らがどこで優れていたのか、あるいはどこで的を外した可能性があるのかについて、よりニュアンスのある理解を与えます。- エージェントのコーチングにカスタマーフィードバックを活用する
これは次の戦略につながります。それは、収集したカスタマーフィードバックを活用して、第一線のエージェントをどうコーチングするかを導くことです。
率直に言いましょう。顧客満足度スコアは、それをどう測定するにせよ、サポートエージェントが事業のあらゆる側面を理解するうえでどれだけ力を与えられているかに直接結びついています。適切なツールや学習の機会が与えられなければ、どうやってパフォーマンスを改善し、ひいては顧客がやり取りの後に感じることを改善できるでしょうか？
チームリーダーは改善機会をフラグ付けするアラートを設定し、将来より的確に問題に対処する方法についてエージェントをコーチングするために、即座に行動を取るべきです。
エージェントが不明瞭なコミュニケーションでフラグ付けされた場合、その特定のスキルに直接コーチングを集中させ、その状況から学び改善できるよう手助けできます。
最新のカスタマーフィードバックツールを使えば、否定的なフィードバックに対するアラートを設定したり、チケット内にコメントやメモを追加したり、一日を通じてリアルタイムのコーチングを提供したりすることもできます。CSATスコアを活用してコーチング戦略を導くことで、改善機会を見逃さないようにできます。- 低評価や否定的なフィードバックにすぐに対応する
否定的なフィードバックを受け取ることは避けられませんが、そのフィードバックを真剣に受け止め、学びの経験に変えることは、CSATスコアを高く保ち、エージェントのエンゲージメントを維持し、顧客が受けるサービスに満足してもらうために不可欠です。
まず、問題を解決しないままやり取りを終えてしまった原因が何だったのかをよりよく理解するために、フォローアップの質問をすることができます。
エージェントは、独力で解決する代わりに、問題をマネージャーや別のチームにエスカレーションする必要があったのでしょうか？それとも、顧客はエージェントが十分に役立たないと感じ、自分で問題を解決することを選んだのでしょうか？
この追加の文脈は、何が間違っていたのか、そしてそれがFCR率にどう反映されるかを理解するうえで極めて重要です。状況についての追加の文脈が得られたら、Retell AI のようなツールを活用して、これらの顧客にフォローアップし、否定的なやり取りを埋め合わせることができます。
別の「はい」または「いいえ」の質問でフォローアップすることで、顧客感情の変化を測定できるだけでなく、サービス回復プログラムがCSATスコアに与える影響を明らかにするのにも役立ちます。
サポートチームは、カスタマーサポートチームが自社の提供内容にどれだけ満足しているかを判断する際に、勘に頼ることはできません。カスタマーサービス業務が本来あるべき形で機能しているかどうかを定量化するために、カスタマーサービス指標を追跡することが重要です。
追跡すべき不可欠なカスタマーサービス指標をいくつかご紹介します。- ネットプロモータースコア（NPS）
顧客満足度に関する最も一般的なカスタマーサービス指標の1つ、ネットプロモータースコア、すなわちNPSから始めましょう。
ネットプロモータースコア（NPS）は、顧客があなたの事業（ここではカスタマーサポート）を他者に推奨する可能性がどれだけ高いかを測定します。ほとんどの場合、ランダムに選ばれた顧客にシンプルな（多くの場合1問の）アンケートが送られ、その結果に基づいてネットプロモータースコアが計算されます。
0〜6のスコアは「批判者」とみなされ、あなたが困った状況にあることを意味します。7〜8は顧客が満足しているものの、大きく状況を動かすほどではないことを意味し、「中立者」とみなされます。9〜10の票はあなたのブランドが絶好調であることを意味し、これらの顧客は「推奨者」になっています。
たとえば、Retell AI は通話後アンケートを自動的にトリガーし、顧客感情のトレンドを分析して、チームが時間をかけてNPSを改善するのを支援します。その結果に基づいて、このデータを活用してエージェントの有効性を高め、特定のコーチング領域に的を絞り、第一線チーム全体の改善を推進できます。- 顧客満足度（CSAT）
この測定は、もちろん最も明白なカスタマーサービス指標です——なにしろ、名前にそのまま入っているのですから！
CSATは顧客感情の測定値であり、組織が顧客が自社の製品やサービスにどう反応しているかを理解するのに役立てられます。CSATスコアは、カスタマーサービスのやり取りの直後に、短いアンケートを通じて収集されます。
通常、やり取りを1（非常に不満）から5（非常に満足）の範囲で評価するよう求めます。この数値スケールを取り、複合的な回答を100%で割ることで、CSATスコアが得られます。パーセンテージが高いほど、顧客はより満足しています。
熱心な顧客を持つ中小企業では、CSATが95%を超えることもあります。それぞれ独自のニーズを持つ多様な顧客を抱える大企業では、80%近くが上限になるかもしれません。
組織で測定できるCSATには2種類あります。
組織レベルのCSATは、会社、ブランド、そして顧客が受けたサービスの全体的なレベルに焦点を当てます。
エージェントレベルのCSATは、問題を処理した特定のエージェントに対して顧客がどれだけ満足しているかに特に焦点を当てます。
多くのカスタマーサポートチームは、顧客が自社のブランドと受けたサービスについてどう感じているかを理解するための測定としてCSATを活用しています。しかし、CSATを使えば、チームは問題解決を手助けした個々のエージェントに対する顧客満足度についてのインサイトも得ることができます。- 顧客努力スコア（CES）
顧客努力スコアは、顧客が問題を解決するためにどれだけの労力を費やさなければならなかったかを測定します。サポートのやり取りの後、顧客は問題を解決するのがどれだけ簡単だったかを、通常は1〜7のスケールで評価するよう求められます。
CESを計算するには、やり取りが簡単だったと同意した回答者（5以上をつけた人）の総数を合計し、それをアンケート対象の顧客の総数で割ります。
サポートチームは、できるだけ多くの1と2を目指すべきです。高いCES（平均で3以上）は、顧客が問題を解決するのに多くの労力を費やさなければならなかったことを意味します。Retell AI は、生のフィードバックを、リアルタイムで対応できる運用インテリジェンスへと変換します。
プラットフォームは以下をサポートします。
体験と介入の間のタイムラグを解消することで、企業は顧客が去ってしまう前に、プロアクティブに問題を解決し、成果を改善する能力を得られます。- 初回接触解決（FCR）
初回接触解決（FCR）率は、フォローアップを必要とせず、一度のやり取りで顧客の問題がどれだけの頻度で解決されるかを測定します。これは「エージェントは問題を解決できましたか？」と尋ねる顧客満足度アンケートと相互チェックされます。
良いFCRは70〜80%の間に収まります。カスタマーサポートのリーダーとして、あなたはエージェントが他の人間のエージェントを巻き込まずに顧客の問題に対処できることを望むでしょう。
FCR率が低いことは、主に2つの理由で不利になります。
第一に、顧客がチームと連絡を取る回数が多いほど、同じ顧客の問題に対して何度も何度もお金を使わなければならなくなります。エージェントが一度の電話、メール、またはチャットのやり取りで問題を完結できるよう備えられていれば、彼らの時間が解放され、より多くの顧客を助けられます。
第二に、顧客がフォローアップを開始したり追加のやり取りを望んだりするたびに、彼らがあなたのブランドを他者に推奨する可能性が下がり（NPSスコアに影響）、問題に費やさなければならない労力の量が増え（CESベンチマークを損ない）、そして全体としてあなたのブランドに対する満足度に影響します（CSATを下げます）。
やり取りの接点が多いほど、彼らが顧客であり続ける可能性は低くなります。- 平均処理時間（AHT）
平均処理時間、すなわちAHTは、エージェントがインシデントにどれだけの時間取り組んだかです。通常、誰かにインシデントが割り当てられた時点から、インシデントがクローズされた時点までで測定されます。インシデントがキューにあった時間は含まれません。ただし、保留時間と、チケットを完了するのに費やした時間である後処理時間は含まれます。
AHTは通常、秒で表されます：（顧客とのやり取り時間 + 保留時間 + 後処理時間）/ やり取りの回数
AHTは計画と効率の測定に使われます。分析には良い指標ですが、コストを削減するために単にAHTを低くすることだけを推し進めると、初回電話解決と顧客満足度の低下を招く可能性があります。カスタマーサポートのやり取りに時間がかかりすぎると、エージェントを他の業務から引き離してしまいます。- 総アウトプット
すべてをまとめてみましょう。AHT、可用性、同時対応数、そして達成したい稼働率の数値をしっかり把握していれば、理想的なアウトプットのモデル化を始められます。
チームが対応すべきチケット数 = サポート担当者数 & 同時対応数 x 可用性 x 稼働率
たとえば、
10人のサポート担当者からなるチームがあると仮定します
チームメンバーが同時に4件のチャットを処理できると仮定します
AHTが15分だと仮定します
もし彼らがロボットで、100パーセントの時間働き、完全な稼働率だった場合、各人は合計で以下を処理するでしょう。
15分あたり4件のチャット = 60分（1時間）あたり16件のチャット
それに10人を掛けると、10人チームで1時間あたり合計160件のチャットになります。しかし、可用性と稼働率を考慮に入れると、その率は下がります。
90パーセントという非常に効率的な可用性を仮定しましょう
また、90パーセントという非常に効率的な稼働率を仮定します（この場合、保留時間は数分になるかもしれません）
そうすると、(16) x (.90) x (.90) = 1人あたり1時間あたり12.96件のチャットになります。10人チームなら、約*1時間あたり129〜130件のチャットです。
あなたのチームはそれほど効率的でしょうか？もしそうでないなら、それは完全な効率で運用していないからでしょうか、それともより個別的なサービスに投資し、効率にはあまり重きを置かないという意図的な選択をしたからでしょうか？
このモデルは、効率的な運用における個々のチームメンバーのアウトプットがどうあるべきかを判断するうえで、今なお非常に有用です。既存の運用と実現可能なものを明確に比較する便利な方法でもあります。- 接触あたりコスト
アウトプットの追跡に加えて、一歩下がって、接触あたりコストを使ってコスト面をレビューすることも重要です。
接触あたりコスト = サポートの総コスト / 処理されたチケット数
良好で低い接触あたりコストは、あなたのチームが概して、多少のばらつきはあるものの、次のような状態にあることを意味します。
高い可用性——高い割合で顧客を直接支援できる状態にあり、他のタスクにあまり時間を費やしていない
高い稼働率——チケットを待つのではなく（低いアイドル時間）、勤務時間の大部分を顧客対応に費やしている
妥当な同時対応数——チームメンバーが適切な数のチケットを同時に処理していて、おそらく一度に1件だけを処理しているわけではない
妥当なAHTとTTR——チームが妥当なほど短い時間でチケットを処理できる
妥当なほど高いFCR——ほとんどのチケットが通常は初回接触で解決され、エスカレーションする必要がない
コストを計算する際には、給与や賃金以外のコストを含めることが重要です。例としては次のものがあります。
健康保険
建物のコスト
人事コスト
採用とトレーニングのコスト
税金
たとえば、人間のエージェントは1件の通話ごとに$6〜12かかりますが、Retell AI は1分あたり約$0.086〜$0.15+のコストです。Swtchが Retell AI エージェントを通じて、5秒の応答時間を維持しながら、サポートチームのコストを50%削減し、月に8000件以上の通話を処理した方法をご覧ください。- サービスレベル
サービスレベルは、電話、チャット、メールのいずれであれ、顧客がキューに入ってから応答するまでにどれだけの時間がかかるかを測定します。この指標を設定する際には、その顧客がいつキューに入り、時計が動き始めるのかを正確に指定してください。
通常、サービスレベルは、所定の時間内に応答されたやり取りのパーセンタイルの割合として表されます。たとえば、80/20のサービスレベルは、80パーセントのチケットが20秒以内に応答を得ることを意味します。
より高いサービスレベルには、より多くのエージェントが対応可能である必要があり、それが運用コストを増加させます。たとえば、90/10のサービスレベルを達成することは、80/20の目標よりも高くつきます。というのも、長い待ち時間なしにピークの通話量を処理するのに十分な人員配置が必要だからです。その結果、需要が低い期間には一部のエージェントがアイドル状態のままになるかもしれません。
電話やチャットのようなインタラクティブなエンゲージメントの応答時間SLAは、秒で測定すべきです。メールやその他の非同期のやり取りは、分や時間で測定すべきです。
ほとんどの企業は、まず顧客がどれだけの待ち時間に耐えられるかを決めます。次に、コストを管理するために、その時間内に収まらなければならないやり取りのパーセンタイルで折り合いをつけます。- エージェント稼働率
エージェント稼働率、すなわちAURは、組織がカスタマーサービスエージェントをどれだけ効果的に活用しているかを追跡します。計算するには、エージェントがチケットの処理に費やした総時間を、彼らの総就業可能時間で割るだけです。この指標は、エージェントの生産的な時間と非生産的な時間の両方を定量化します。
生産的な時間とは、やり取りの処理、チケットへの取り組み、問題の解決など、エージェントが顧客を直接支援するのに費やす時間を指します
非生産的な時間には、休憩、トレーニングセッション、会議、そして顧客の問い合わせへの対応に直接寄与しない管理業務などの活動が含まれます
サポートチームは、70%から80%のエージェント稼働率を目指すべきです。この範囲であれば、エージェントは生産的でありながら、トレーニング、休憩、チーム会議、そしてチケット量の予期せぬ急増のための時間を残せます。
低いエージェント稼働率は、過剰な人員配置やプロセスの非効率を示している可能性がある一方、一貫して高い稼働率はエージェントの燃え尽きとサービス品質の低下を招くかもしれません。適切なバランスを保つことは、リソースを効率的に活用しながら、エージェントが顧客とのエンゲージメントを維持できるようにするのに役立ちます。- 放棄率
カスタマーサービスにおける放棄率とは、電話、チャット、チケット作成などのサポートのやり取りを開始したものの、エージェントにつながる前、または支援を受ける前に離脱した顧客の割合を指します。
放棄率 =1-（完了したやり取りの数 / 開始されたやり取りの数）x100%
高い放棄率は、あなたのサービスレベルが低すぎて、顧客が列で待つのをあきらめていることを意味するかもしれません。また、ワークフローが顧客にとってフラストレーションを感じさせるものであきらめている、あるいは処理システムに技術的な問題があることを意味する可能性もあります。高い放棄率の根本原因を見つけるために時間をかけてください。
たとえば、Ankerは基本的なチャットボットとIVRメニューを Retell のAI搭載IVRルーティングに置き換え、人間並みの音声会話を実現しました。その結果は？95%のルーティング精度、80%速い解決、そしてITなしで通話フローを更新できるサービスチームです。
重要な考慮事項の1つは、意図的に少人数のサポートチームで運用していて、顧客が比較的忍耐強い傾向にある場合、ASAよりも放棄率を優先する方が理にかなうかもしれないということです。そのような場合、主な目的は、速い平均応答速度の達成を主に重視するのではなく、放棄率を低く保つことになります。
カスタマーサポートチームは、応答品質を損なうことなく大量のチケットと通話を管理するために、Retell のAIエージェントを使用します。これにより、人間のエージェントはより速く働き、一貫性を保ち、人間の注意を必要とする複雑な問題に集中できます。
あらゆるビジネスユースケースの中で、カスタマーサポートは最も高いROIをもたらします。というのも、節約された1分1分が、カスタマーエクスペリエンスとエージェントの生産性を直接向上させるからです。
そして、その方法は次のとおりです。- インテント検出と通話ルーティング
Retell AI は、ウォームトランスファー（事前取次）でAI通話ルーティングを次のレベルへと引き上げ、AI電話エージェントが発信者のニーズを理解し、状況が求める場合にライブエージェントへウォームトランスファーすることを可能にします。
これにより、初回接触解決（FCR）と平均処理時間（AHT）が改善されます。最初からインテントを正しく特定することで、不要な転送なしに通話が適切なエージェントにルーティングされ、初回のやり取りで問題を解決できる可能性が高まります。
同時に、ウォームトランスファー（事前取次）は顧客が情報を繰り返す必要をなくし、処理時間を短縮し、フラストレーションを最小限に抑えます。- 低複雑度の問い合わせを自動化する
AI搭載のカスタマーサービスは、より会話的で効率的なサポートの受け方を約束します。シンプルな問い合わせを処理し、より複雑なものは人間に任せることができます。
Retell のAIエージェントができることは次のとおりです。
着信通話に自動応答する
Calendlyなどに直接予約を取る
FAQに答え、条件に基づいてリードを選別する
何千もの同時リクエストを待ち時間ゼロで処理する
負荷がかかっても一貫した応答品質を維持する
50以上の言語を即座にサポートする
タイムゾーンをまたいだ24時間365日の対応
これらの機能は、待ち時間を最小限に抑え、即座の応答を保証することで、顧客放棄率を大幅に低減します。同時に、自動化は接触あたりコストを下げます。反復的なサポートリクエストにもはやライブエージェントの関与が必要なくなるからです。
一貫した24時間体制のサービスは、全体的な顧客満足度も向上させると同時に、サポートチームが人員を比例して増やすことなく効率的にスケールできるようにします。- 通話前認証
従来のコンタクトセンターでは、通話前認証はセキュリティ要件に応じて、やり取りごとに45秒から2分ほどかかることがあります。Retell AI は、人間のエージェントが会話に加わる前に発信者を認証することで、平均処理時間（AHT）を短縮します。AIエージェントは、やり取りの間に以下を使用して自然に本人確認を行います。- 発信者IDとデバイスフィンガープリンティング- 通話中に送信されるOTPまたはセキュアリンク- 音声バイオメトリクス（有効な場合）- CRMと注文履歴の相互チェック認証は顧客が話している間にバックグラウンドでシームレスに行われ、人間のエージェントは確認済みの顧客情報がすでに手元にある状態で会話を始められます。これは通話時間を短縮するだけでなく、反復的な確認ワークフローを排除することでエージェントの生産性も向上させます。- 通話後の支援
通話が終わると、会話型AIは人間のエージェントの作業を増やすことなく、やり取りの間に起こったすべてを自動的に処理します。
Retell AI エージェントは、顧客が電話を切った後、以下の通話後支援を提供します。
これらの要約は即座にCRMやチケッティングシステムに記録され、手作業の後処理時間をなくします。
自動タグ付けとディスポジション：エージェントはさらに、通話の種類、解決内容、そして顧客フィードバックに基づいて通話を分類します。
フォローアップの自動化：通話の結果に基づいて、あなたのAIエージェントは確認メールやWhatsAppメッセージを送信したり、アンケート（CSAT、NPS）をトリガーしたり、あるいはエージェントの介入なしにコールバックや技術者訪問をスケジュールしたりできます。
情報のリアルタイム更新：Retell AI は主要なCRM、コラボレーションツール、コンタクトセンタープラットフォームとやすやすと統合し、顧客データ、通話要約、ディスポジション、次のアクションをリアルタイムで同期します。
カスタマーサービス指標を評価するためにサードパーティのツールに頼る代わりに、Retell AI はカスタマーサポートチームが自分たちの状況を素早く評価できるよう、すべてのデータを提供します。会話を1か所で表示、フィルタリング、分析するためのダッシュボードを作成することもできます。
理想的なサービス指標を達成するためにエージェントにもっと速く動くよう迫っても、生産性は上がりません。それどころか、プレッシャーを生み出します——そしてプレッシャーは近道、ミス、そして仕事への無関心を生み出します。たった1件のチケットの誤処理でさえ更新や拡大に影響しかねないカスタマーサポートにおいて、構造なきスピードは負債になります。
人間のエージェントは、完全な文脈と、チャネルをまたいだ過去の会話へのリアルタイムの可視性を持つときに最高のパフォーマンスを発揮します。彼らには、問題を適切な専門家に振り分けるスマートなルーティングと、問い合わせを効率的に解決するための信頼できるナレッジベースやセルフサービスリソースへのアクセスが必要です。
そこで Retell AI は、会話、文脈、そして顧客とのやり取りを1か所にまとめ、反復的な問い合わせに答えることでエージェントの認知的負荷を軽減することで役立ちます。
リアルタイムの音声エージェントがあなたの顧客とのやり取りをどう変革できるか、ご覧になる準備はできましたか？Retell AI を無料でお試しください。
カスタマーサービス指標とは、サポートチームが顧客の期待にどれだけ効果的に応え、質の高いサービスを提供しているかを評価するために使用される測定可能なKPIです。スピード、効率、顧客満足度といった側面を追跡し、企業がパフォーマンスを理解し、ギャップを特定するのに役立ちます。これらの指標と顧客フィードバックを継続的に分析することで、チームは変化する期待に適応し、全体的なカスタマーエクスペリエンスを改善できます。- 追跡すべき最も重要なカスタマーサービス指標は何ですか？
最も重要なカスタマーサービス指標には、通常、CSAT、NPS、顧客努力スコア（CES）、初回接触解決（FCR）、そして平均処理時間（AHT）が含まれます。これらを合わせると、満足度、ロイヤルティ、効率、そしてサービス品質のバランスの取れた視点が得られます。適切な組み合わせを追跡することで、チームは顧客感情と運用パフォーマンスの両方を理解し、体験と成果に本当に影響を与えるものに集中できます。- CSATとNPSの違いは何ですか？
CSATは、通常サポートの直後の短いアンケートを通じて、顧客が特定のやり取りにどれだけ満足しているかを測定します。一方、NPSは、顧客があなたのブランドを推奨する可能性がどれだけ高いかを尋ねることで、長期的なロイヤルティを測定します。CSATが即座の感情を捉えるのに対し、NPSは全体的な認識と支持を反映しており、両者はカスタマーエクスペリエンスの補完的でありながら別個の指標となっています。- カスタマーサービスのパフォーマンスはどう測定しますか？
カスタマーサービスのパフォーマンスは、定量的な指標と定性的なフィードバックの組み合わせを分析することで測定されます。チームは応答時間、解決率、満足度スコアといったKPIを追跡すると同時に、顧客のコメントや行動もレビューします。このアプローチは、トレンドの特定、効率の測定、そして顧客ニーズの理解に役立ち、プロセスとエージェントのパフォーマンスの両方における継続的な改善を可能にします。- 顧客満足度を最も向上させるカスタマーサービス指標は何ですか？
顧客満足度を最も向上させる指標は、初回接触解決（FCR）や顧客努力スコア（CES）のように、労力を減らし問題を素早く解決するものです。顧客が繰り返しのやり取りなしに速く正確な解決策を得られると、満足度は自然に高まります。これらをフィードバックに基づく改善と組み合わせることで、サービスが顧客の期待に沿い、よりスムーズな体験を提供できるようになります。- AIはどうやってカスタマーサービス指標を改善できますか？
AIは、反復的なタスクを自動化し、より速い応答を可能にし、一貫したサービス品質を保証することで、カスタマーサービス指標を改善します。大量のシンプルな問い合わせを処理し、顧客を適切なエージェントにルーティングし、やり取りからインサイトを生成できます。これにより待ち時間が減り、解決率が向上し、人間のエージェントが複雑な問題に集中できるようになり、最終的には全体的な顧客満足度が高まります。
AI搭載の音声エージェントに切り替えることで、あなたのビジネスがどれだけ節約できるかをご確認ください。
Total Human Agent Cost
AI Agent Cost
Estimated Savings
Retell クリニックオフィスのデモ電話番号
Start building smarter conversations today.
