データ解析

データ活用で顧客サポートを
効率化する新しい仕組み

ヘルプドッグのデータ分析機能は、検索や記事評価、アクセス解析などのデータを可視化。セルフサポートの改善をサポートし、問い合わせ削減と満足度向上を実現します。

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ヘルプセンターにおける
データ解析の課題を解決します

課題１
データ収集の仕組みが不十分

従来型のFAQサイトやヘルプセンターでは、ユーザーの検索履歴や閲覧行動を記録する機能が不足していました。また、記録されていたとしても、個別のデータとして分散しており、全体像を把握するための統合された仕組みがなかったため、効果的な活用が困難です。
課題２
分析ツールの非効率性

多くのFAQサイトやヘルプセンターでは、基本的なアクセス数や訪問数の把握に留まり、より詳細な検索データやユーザー行動データの分析ができるツールが導入されていませんでした。その結果、改善すべきポイントの特定ができず、運用の最適化が進まない問題が発生しています。
課題３
分析スキルやリソースの不足

データを収集できたとしても、それを活用するためには高度な分析スキルや専任の担当者が必要です。しかし、多くの企業ではカスタマーサポート部門にそのようなスキルやリソースが不足しており、データ活用が進まないまま放置されるケースが生まれています。
課題４
手動管理による非効率性

従来型のFAQサイトやヘルプセンターでは、FAQやヘルプ記事の更新や改善が手作業に依存しており、データに基づいた改善をスムーズに行う仕組みが整っていませんでした。このため、データを活用するモチベーションが生まれず、優先順位を上げることができない状況が発生しています。
課題５
組織内でのデータ活用の優先度が低い

企業によっては、カスタマーサポート部門が戦略的なデータ活用よりも日常的な問い合わせ対応に追われている状況があり、分析や改善のための時間やリソースが確保されにくい環境があります。
課題６
技術的な制約

古いシステムで構築・運用されているFAQサイトやヘルプセンターでは、データ収集や分析の自動化が難しく、APIの連携や新しい分析ツールの導入が困難だったことが挙げられます。このような技術的な制約が、データ活用の妨げになっています。

顧客の行動データから
サポート業務をより効率的に

顧客の課題を明確化

検索回数の多いワードや0件ヒットワードを分析し、顧客が求める情報を正確に把握します。
FAQ・ガイド記事の改善点を特定

表示回数や評価が低い記事を分析して、必要な更新や改善を効率よく進められます。
サポート対応の負担を軽減

問い合わせにつながったキーワードを分析し、新しいFAQやガイドを整備して問い合わせ件数を削減します。
サポート施策の効果を最大化

流入元やデバイス別データを分析し、最適なサポート導線の設計や顧客対応の戦略策定に役立ちます。

お客様にはスマートな解決を。
チームには本質的な仕事を。

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専門知識不要で、すぐに始められるデータ分析

ヘルプドッグは、専用の解析ツールや高度な分析スキルを必要とせず、誰でも直感的に利用できるデータ分析機能を提供。
ヘルプセンターの改善に必要な情報を自動で可視化し、サポート業務の効率化を促進します。

検索回数の多いワードで顧客ニーズを把握

多く検索されるキーワードを分析することで、顧客がどのような情報を求めているのかを明確化。コンテンツの充実に役立てます。
検索ヒット0ワードで不足情報を補完

検索結果が0件だったキーワードを可視化し、ヘルプセンターに不足している情報を特定。顧客が必要とするコンテンツを追加し、お問い合わせ削減につなげます。
表示回数や評価データで記事の効果を評価

表示回数が多い記事や、顧客からの良い評価・悪い評価をもとに、効果的な記事を特定。改善が必要なコンテンツを優先的に見直すことができます。
流入元や地域別データで顧客行動を分析

流入元や国・地域別アクセスデータを活用し、顧客がどの経路でヘルプセンターに訪れているかを把握。地域やデバイスごとの傾向も明確になります。
検索データで顧客行動を深掘り

検索利用率や検索0ヒット率、再検索率を分析し、顧客の検索行動を詳細に把握。検索結果から顧客が期待通りの情報にアクセスできているかを確認します。
解決データでサポート効果を可視化

検索結果からの記事遷移率やサイト経由の問い合わせ数を分析し、セルフサポートがどの程度解決に役立っているかを評価できます。