【CS修行の道：97日目】データに振り回されないCS（カスタマーサポート）になるために必要なこと。

CS（カスタマーサポート）もデータ分析ができると、改善の施策を立てやすくなったり、より業務を円滑に回せたりします。

ある程度、組織が大きくなってくると、分析を専門にするメンバーを据えてがっつり取り組めますが、
リソースが割けない組織だとサポート業務と兼任だったりしますよね。

業務改善や分析的なことを専門に携わってきたのであれば大丈夫だと思いますが、そうではない場合、日々の問い合わせで蓄積されていくデータを基に分析していくのって結構難しいと思います。

右も左もわからない状態から分析を始めようとすると、分析方法や手法、ツールの使い方から学び始めようとするのですが、それって実は間違った進め方なんですよね。

流行りの手法や、注目されてるツールに飛びつきがちですが、それを使って自分の欲しい情報が得られなければ全く意味がありません。
手段と目的が逆になってるパターンですね。

まずやるべきなのは「解決すべき課題を特定する」ことから始めます。
何が課題として存在してるのか、何を解決して改善しなければいけないのか。
その「課題＝解決すべき問題」は、ユーザーさんの中に必ずあります。
日々の問い合わせや要望の中に、改善すべき問題が潜んでいます。
それを解決することで、ユーザーが継続利用してくれる状態を構築して、会社に貢献するのです。

ただ、CS（カスタマーサポート）が会社全体のKPIに影響を与える度合いは大小さまざまで、さらにサポートだけが影響して改善できることが少ないので、「どの数値を改善するのを決めるか」が非常に重要だと思います。

「解決すべき問題」が決まると「改善すべき値」が見えてくるので、その改善度合いを計測するために「どうやって計測するか」「どんな数値を計測する必要があるか」を決めていくわけです。
この段階で初めて、必要な情報を計測するための方法やツールを選んでいくんですね。

これを機に、チームで改善すべき課題の見つけ方・決め方、それを改善できたかを正確に計測できる数値を定めて、それを計測できる手段を用意できるようになりたいと思ってます。

CS（カスタマーサポート）のOpsチームが、まさにこういうことに取り組んでるっぽいので、他の企業さんの取り組みとかを参考にして勉強していきたいです。