顧客問い合わせ対応を見える化して改善につなげる方法

はじめに：お客様対応の「見えない問題」を解決する

「お客様からの問い合わせに、なぜか時間がかかってしまう」「一度回答したのに、また同じことを聞かれる」。このような悩みを抱える企業は少なくありません。

年商100億円を超える企業では、電話、メール、チャット、ウェブサイトなど、さまざまなルートから月に数万件もの問い合わせが寄せられます。しかし、これらの対応がどこで滞っているのか、なぜ手戻りが発生するのかが見えにくく、改善の手がかりを掴むのが困難なのが現実です。

特に困るのは、担当者によって対応のスピードや品質にばらつきが生じること。ベテランなら30分で解決できることが、経験の浅い担当者では半日かかってしまう。こうした属人的な業務は、お客様満足度の低下や運営コストの増大を招く大きなリスクです。

そこで注目されているのが、業務の流れを数字で見える化する技術です。これを「プロセスマイニング」と呼びます。システムに残る記録データを使って、実際の業務がどう流れているかを客観的に把握し、改善につなげる―まさに現代のお客様対応業務における課題解決の切り札といえるでしょう。

お客様対応でよくある困りごと

どこに問題があるのか見えない

多くの企業でお客様対応が抱える最大の問題は、全体の流れが見えないことです。

例えば、こんな状況はありませんか？

• 対応時間がバラバラ：同じような質問なのに、担当者によって解決までの時間が大きく違う
• 部署間のやり取りで遅れる：他部署への確認が必要で、回答が翌日になってしまう
• 何度も説明が必要：最初の回答だけでは解決せず、追加の対応が発生する
• 情報がバラバラに管理されている：対応記録が紙、Excel、複数のシステムに分散し、全体が把握できない

これらの問題は、従来の「担当者に聞いて回る」「アンケートで課題を集める」といった方法では、なかなか正確に把握できません。なぜなら、実際の業務と「こうあるべき」という理想にギャップがあるからです。

個人の経験やスキルに依存してしまう

お客様対応業務では、どうしてもベテラン担当者の知識や経験に頼りがちです。複雑な案件ほど特定の人に集中し、その人が休んでいると対応が止まってしまう。新人とベテランでは対応品質に差が生じ、組織全体として一定の水準を保つのが困難になります。

このような属人化は、業務の標準化や効率化を妨げる大きな要因となっています。

業務の流れを数字で見える化する仕組み

システムの記録から真の業務実態を知る

プロセスマイニングとは、お客様管理システムや基幹システムに残る記録データ（いつ受付したか、いつ回答したか、どの部署を経由したかなど）を分析して、実際の業務の流れを客観的に見える化する技術です。

従来の業務分析が「こうなっているはず」という理想を描きがちなのに対し、プロセスマイニングは「実際にはこうなっている」をデータで明らかにします。これにより、理想と現実のズレ、隠れたボトルネック、無駄な迂回ルートなどを発見できます。

リアルタイムで業務状況を把握

Celonisなどの最新ツールでは、リアルタイムでデータを取り込み、業務の状況を常に監視できます（詳細はこちら）。月に一度の振り返りではなく、日々の業務改善を積み重ねることで、継続的な品質向上とコスト削減を実現できます。

実際の改善事例から学ぶ

保険会社での対応時間大幅短縮

ある大手保険会社では、年間10万件を超えるお客様からの問い合わせに対し、最初の回答まで平均3日間かかっていました。業務の流れを詳しく分析した結果、以下のことが分かりました：

• 特定の部署での確認作業に全体の60%の時間を消費
• 部署間での情報のやり取りで待ち時間が発生
• 同じ内容を何度も確認する無駄な作業

これらの課題に対し、確認手順の見直しと部署間連携の自動化を実施。その結果、初回回答時間を平均1日に短縮し、お客様満足度を大幅に向上させることができました。

製造業での二度手間削減

大手製造業では、取引先からの技術的な問い合わせで、4割のケースで再度の対応が必要になっていました。詳しく分析すると、以下の問題が見つかりました：

• 最初の回答で必要な情報が不足している
• 技術仕様の確認手順が複雑すぎる
• お客様へのフォローアップが不十分

これらに対し、回答のひな形を整備し、確認手順を簡素化、自動フォローアップの仕組みを導入。結果として、再対応が必要なケースを15%まで削減することに成功しました。

AIが改善策を自動で提案

データに基づく改善アイデアの発見

Celonisの特長の一つは、これまでに蓄積された大量のデータを活かしたAI分析機能です（詳細はこちら）。単に現状を見える化するだけでなく、改善すべき箇所と具体的な対策を自動で教えてくれます。

例えば、特定のタイプの問い合わせで処理時間が長くなっている場合、似たような成功事例から最適な対応方法を提案したり、人員配置の改善案を示したりします。

改善の効果を継続的に測定

業務改善ツールを使うことで、実施した改善策の効果を数字で測定し、次の改善につなげる継続的なサイクルを作ることができます（流れの詳細はこちら）。

これにより、一時的な改善で終わることなく、組織全体の継続的な成長と効率化を実現できます。

導入を成功させるためのポイント

小さく始めて段階的に拡大

プロセスマイニングの導入は、いきなり全社展開するのではなく、限定された業務から始めることが効果的です。成果を確認しながら対象範囲を広げていくことで、失敗のリスクを抑えながら確実な成果を得ることができます。

一般的な進め方：

1. 現状把握：既存データの整理と基本分析
2. 試験導入：限定された範囲での実証
3. 効果確認：数字での成果測定と課題の洗い出し
4. 本格展開：組織全体への水平展開

全社一体での取り組み体制

成功している企業に共通するのは、単なるツール導入ではなく、業務改革の一環として位置づけていることです。IT部門だけでなく、実際に業務を行う現場部門、そして経営層が一体となった推進体制を作ることが重要です。

まとめ：数字に基づくお客様対応の実現

お客様対応業務は、企業の競争力を大きく左右する重要な要素です。しかし、従来の感覚的・属人的なアプローチでは、本当の課題を見つけ出し、継続的な改善を実現することは困難です。

業務の流れを数字で見える化することで、以下の価値を実現できます：

• 客観的な現状把握：システム記録に基づく正確な業務実態の把握
• 問題箇所の特定：データ分析による非効率な部分の明確化
• 改善効果の測定：実施した対策の成果を数値で管理
• 継続的な改善：データに基づいた持続的な業務最適化

現代の複雑化したお客様対応業務において、プロセスマイニングは単なる効率化ツールではなく、競争優位性を築くための戦略的な投資といえるでしょう。

お客様満足度の向上と運営コストの最適化を両立させ、持続的な成長を実現するために、データに基づく業務改革の第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

具体的な導入手順については、こちらをご参照ください。

よくある質問（Q&A）

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