レポート
2024.12.19(木) 公開
顧客の満足度を測る〜顧客満足度分析〜
1. 概要
顧客満足度分析とは、顧客が提供された商品やサービスにどの程度満足しているかを評価し、その要因を特定する手法です。アンケートやフィードバック、購買履歴などのデータを収集・分析し、顧客の満足度を数値化します。分析結果に基づいて、サービス改善や新製品開発などの具体的なアクションを計画・実施することで、顧客ロイヤルティ（信頼や愛着）を向上させ、リピート率や口コミによる新規顧客獲得を目指します。
2. 具体的な例
顧客満足度分析の手順は以下の通りです。まず、顧客満足度を評価するためのデータを収集します。これは、「アンケート調査」、「フィードバックフォーム」、「購買履歴」、「カスタマーサポートの記録」などから得られる情報です。次に、収集したデータを前処理し、必要な指標を計算してデータセットを整備します。例えば、アンケート結果から満足度スコアを算出することが含まれます。
次に、統計分析やデータマイニング手法を用いて、満足度に影響を与える要因を特定します。例えば、回帰分析を用いて、顧客満足度に強い影響を与える商品特性やサービス要素を明らかにします。これにより、改善すべき領域や成功要因を特定します。
最後に、分析結果を基に具体的なアクションプランを策定します。たとえば、顧客満足度を向上させるための施策として、商品品質の改善、サービスの迅速化、顧客サポート体制の強化などを計画し、実施します。結果のフィードバックを通じて、さらなる改善を継続的に行います。
以下に顧客満足度分析を実行するためのサンプルデータを準備しました。このデータには、顧客のID、購入した商品カテゴリー、購入日、満足度スコア、NPSスコア（Net Promoter Score）、カスタマーサービスの評価、商品品質の評価、価格満足度、使用の容易さ、配送満足度、返品経験、ロイヤリティプログラムの満足度、ウェブサイトの使いやすさ、モバイルアプリの評価、推薦意向、そしてフィードバックテキストが含まれています。
これらの情報を基に、ChatGPTを用いて顧客満足度分析を実行します。
以下に、顧客満足度分析の実行例を示します。
プロンプト例：
以下の顧客満足度データを基に、回帰分析と相関分析を実施し、満足度に影響する主要因を特定してください。結果を定量的に示し、営業現場での具体的な活用方法も提案してください。
ChatGPTからの回答例：
ChatGPTは、提供された顧客満足度データを用いて回帰分析と相関分析を実施しました。その結果、満足度スコアに最も強い影響を与える要因として「商品品質評価」と「カスタマーサービスの評価」が特定されました。回帰分析では、商品品質評価が満足度に対して最も高い係数（β = 0.65）を示し、次いでカスタマーサービスの評価（β = 0.50）が続きました。また、相関分析では、価格満足度とNPSスコアの間に中程度の正の相関（r = 0.45）が見られました。
営業現場では、これらの結果を活用して、商品品質とカスタマーサービスの強化を優先的に行うことが推奨されます。具体的には、品質改善のための顧客フィードバックを製品開発チームに伝達し、カスタマーサービスの研修を強化することで、顧客満足度の向上を図ります。また、価格満足度の向上がNPSスコアに寄与するため、価格戦略の見直しや割引キャンペーンの実施も検討すべきです。これにより、顧客ロイヤルティの向上と売上の増加が期待できます。
この記事の著者
データサイエンティスト
市川 太祐
医師・医学博士。名古屋市立大学客員准教授。データサイエンティスト。データを用いた意思決定に長年取り組む。予防医療から電子カルテデータ、ライフログデータまで幅広い分析経験を持つ。「R言語徹底解説」（共立出版）、「データ分析プロジェクトの手引き」 （共立出版）等、データ分析関連の著書・訳書多数。
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