チャットボットサービスを導入すると、たいていの場合に、分析機能が備わっています。チャットボットの分析というのは、どのような機能が備わっているのか、また何ができるのかの例をご紹介します。

合計質問数の確認

すべての質問数のうち、ユーザーからの質問があった数はどのくらいなのかを知ることができます。

カテゴリ別の内訳

質問はカテゴリに分けることができますが、どのカテゴリの質問が多いのかを数字で知ることができます。

問い合わせの多い質問の件数

問い合わせの多い質問の件数を知ることができます。

満足度

ユーザーがチャットボットを利用した後にアンケートを行い、「満足・不満足・回答できなかった・評価なし」等のいずれかを選択してもらいます。その統計データを見ることができます。

日付による問い合わせ数の推移

チャットボットからの問い合わせは、毎日何件なのかのデータをまとめ、日付ごとに並べることで、毎日の問い合わせ数の推移を知ることができます。

このように、利用のログの蓄積データを閲覧できるだけでなく、そのデータ同士を組み合わせて統計し、グラフ化、分析する機能も備わっているチャットボットの分析機能もあります。

分析機能について深く知る前に、そもそもチャットボットの基本的な仕組みや種類についておさらいしたい方は、以下の記事も合わせてご覧ください。

チャットボット（Chatbot）とは？初心者にもわかりやすく解説

チャットボットの導入効果を正確に把握するためには、適切な指標（チャットボットのKPI）を設定し、定期的に数値を達成できているか確認することが必要です。ここでは、チャットボットの分析において特に重要な3つの指標を解説します。

利用開始率と起動時間

チャットボットがユーザーにどれだけ認識され、実際に使われているかを示すのが利用開始率です。Webサイト上でチャットボットが起動されるまでの時間や、表示されるタイミングが適切かを分析することで、利用を促す改善が可能になります。チャットボットの現状を把握する上でベースとなる数値です。

チャットボットの解決率と有人対応へのエスカレーション

ユーザーの疑問を自動でどれだけ解決できたかを示すチャットボットの解決率は、費用対効果を測る上で非常に重要です。また、ボットでは解決できず有人対応に切り替わった件数やその内容を収集・分析することで、不足しているFAQを特定し、チャットボットの正答率を高めるための具体的な対策が打てます。

コンバージョン（CV）率への影響

チャットボットはサポート業務だけでなく、チャットボットを活用したマーケティングの支援ツールとしても有効です。チャットボットを経由して、商品の購入や資料請求といったコンバージョンにどれだけ繋がったかを測定することで、ビジネス全体への貢献度を明確にできます。

チャットボットの分析機能を利用することで、会話のログや行動データを分析することができます。これにより、どのようなメリットが得られるのでしょうか。
結論から言えば、ユーザーの行動を知ることで満足度の高いチャットボットにレベルアップさせていくことができます。具体的に次のようなことが期待できます。

1.チャットボットが返す回答を最適化できる ユーザーの満足度を知ることで、不満足だった質問への回答の精度を上げたり、満足度の高い質疑応答の特徴を捉えることで他の質疑応答に生かすなどの回答の最適化が可能となります。

2.ユーザーからの声にならないクレームや不満を知ることができる ユーザーが「不満足」の評価をつけた回答においては、深掘りすることでこれまで知り得なかったクレームや不満を間接的に知ることもできます。商品やサービスの開発やカスタマー対応にも生かすことができます。

3.よりパーソナライズ化できる チャットボットは、ユーザーに親近感を持って長く、頻度高く活用してもらいたいものです。自社サービスの問い合わせ対応にチャットボットを利用する場合、自社サービスのよくある問い合わせをしっかりとカバーするなど、よりサービスを利用するユーザーに特化した、パーソナライズ化したチャットボットにすることができます。

チャットボットの分析は、データを集めて終わりではありません。得られた結果を基に、継続的な改善（PDCAサイクル）を回すことが成功の鍵となります。

現状の把握と明確な目標（KPI）の設定

まずは、自社のレベルや現状の課題を理解した上で、具体的な目標数値を設定します。「顧客満足度を〇%向上させる」「有人対応の時間を〇時間削減する」など、明確なKPIを定めることで、取り組むべき方向性が定まります。

データに基づく改善策の立案と実行

設定した目標と実際の数値のギャップを埋めるため、チャットボットの分類やシナリオの構成を見直します。例えば、離脱が多く発生するポイントのテキストを修正したり、ユーザーから寄せられる質問を追加したりと、データに基づいた改善策を実行します。

効果検証と継続的な改善（PDCA）

施策を実行した後は、再びデータを分析して効果を検証します。チャットボットの精度を持続的に向上させるためには、このPDCAサイクルを定期的に回し続けることが不可欠です。チャットボットの技術が進歩しても、人の手による運用体制の構築は欠かせません。

チャットボットの分析から価値あるインサイトを引き出し、実際の運用改善に繋げるためにはポイントがあります。より精度の高いデータ収集を行い、チャットボットの運用効果を最大化するために押さえておくべき3つのポイントをご紹介します。

顧客からのチャットボットへのニーズに合わせたシナリオの見直し

ユーザーが抱える問題は常に変化します。そのため、会話ログを詳細に分析し、顧客が本当に求めているチャットボットへのニーズを把握することが重要です。ユーザーの意図に合わせ、柔軟に回答内容をアップデートしていく必要があります。

Webサイト全体の検索性や導線の最適化

チャットボット単体の改善だけでなく、サイト全体のUXを考慮することも重要です。ユーザーが必要な情報にスムーズにたどり着けるよう、サイト内検索との連動や、チャットボットの設置場所を見直すことで、より多くの人に利用してもらえる可能性が高まるでしょう。

定期的なデータ収集とフィードバックの反映

チャットボットの運用においては、長期的な視点でのデータ収集が求められます。ユーザーからのフィードバックを直接受け取るアンケート機能を活用するなど、多角的な視点からデータを集めましょう。それを元にチャットボットの選び方や運用方針を定期的に見直すことが、企業の業務効率化に繋がります。

チャットボットの分析と継続的な改善は、サポート部門の負担軽減だけでなく、全社的な生産性向上に寄与します。業務改善・効率化に関する具体的なアイデアを知りたい方は、こちらの記事もぜひ参考にしてください。

個人・企業で取り組める業務効率化のアイデア【16選】役立つツールも紹介

リコーのチャットボットサービス「RICOH Chatbot Service」では、グラフィカルで見やすい管理画面をご用意しており、直感的なインターフェースで誰でも簡単に、自分自身で閲覧し、分析が行えます。

Enterpriseプランでは、これに加えて、分析レポートをリコー担当者がお送りするサービスが利用できます。利用状況の月次レポートや、改善アドバイス等や運用メンテナンスのサポートとなる分析レポートもご提示しています。

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チャットボットの分析機能は、チャットボットの精度を高め、ユーザーの利用満足度の向上につなげることができます。分析機能はわかりやすく見やすいものを選ぶことで、分析作業も効率化します。分析機能を活用したい場合には、分析が簡単にでき、分析レポートも受け取ることのできる「RICOH Chatbot Service」の利用をおすすめします。

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