問い合わせ内容の分析方法とは？
データ収集から分析手法まで解説

1. 問い合わせデータの分析が必要な理由

問い合わせデータの分析は、顧客満足度の向上や業務効率化を実現するために欠かせない取り組みです。

日々寄せられる問い合わせには、顧客の声（VOC：Voice of Customer）が詰まっており、適切に分析することで事業改善のヒントが見えてきます。

ここでは、問い合わせデータを分析すべき3つの理由を解説します。

• 理由1：顧客ニーズを把握できるから
• 理由2：対応品質を改善できるから
• 理由3：業務効率の向上に役立つから

理由1：顧客ニーズを把握できるから

問い合わせ内容を分析することで、「顧客が何に困っているのか」「どのような情報を求めているのか」を把握できます。例えば以下のように、問い合わせ内容の「傾向」から「必要な対応」を導き出すことができます。

▼例1

• 傾向：「商品の使い方がわからない」という問い合わせが多い
• 対応：マニュアルの改善や動画コンテンツの制作を行う

▼例2

• 傾向：「この機能があれば便利なのに」といった要望が多い
• 対応：新たな商品開発や機能追加のアイデアとして活かす

顧客ニーズを正確に捉えることで、顧客が本当に求めているサービスや商品を提供できるようになります。

理由2：対応品質を改善できるから

問い合わせデータを分析することで、顧客対応の質に関する課題が見えてきます。 分析結果をもとに、以下のような品質改善策を立案・実行できます。

▼例1

• 傾向：回答内容が担当者によってバラバラになっている
• 対応：対応マニュアルを整備し、回答の一貫性を保つ

▼例2

• 傾向：特定の内容でクレームが集中している
• 対応：不満の原因を特定し、サービスや商品そのものを改善する

▼例3

• 傾向：顧客が求める情報にたどり着けていない
• 対応：Webサイトの導線を見直し、必要な情報へのアクセスを改善する

対応品質の課題を可視化することで、顧客満足度の向上につながる具体的な改善施策を実行できるようになります。

理由3：業務効率の向上に役立つから

問い合わせ内容を分析することで、社内リソースの最適な配分方法が明らかになります。 この情報をもとに、以下のような効率化施策を実施できます。

▼例1

• 傾向：同じような質問が繰り返し寄せられている
• 対応：チャットボットや電話の自動応答システム（IVRやボイスボット）で対応を自動化する

▼例2

• 傾向：特定の時期や時間帯に問い合わせが集中する
• 対応：繁忙期を予測し、人員配置やシフトを最適化する

▼例3

• 傾向：簡単な問い合わせに多くの時間が取られている
• 対応：定型対応を自動化し、担当者は複雑な問い合わせに集中できるようにする

限られたリソースで高品質な顧客対応を実現するために、問い合わせ内容の分析が役立ちます。

なお、以下の記事では問い合わせ対応の負担を軽減する方法を解説しています。詳しく知りたい方は、あわせてご覧ください。

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2. 問い合わせ手段の特徴

顧客が企業に問い合わせを行う手段は多様化しており、それぞれの手段によって収集できるVOC（顧客の声）の特徴も異なります。各チャネルの特性を理解することで、より効果的なVOC収集と分析が可能になります。

ここでは主な問い合わせ手段として、以下の5点から得られる情報の特徴を解説します。

• 問い合わせフォーム
• チャットボット
• メール
• 電話
• その他

問い合わせフォーム

問い合わせフォームは、顧客が入力欄に必要事項を記入して送信する形式の問い合わせ手段です。Webサイトに設置されることが多く、24時間いつでも問い合わせを受け付けられるメリットがあります。

フォームでは、あらかじめ設定した項目（商品名、問い合わせ種別など）を選択式にすることで、問い合わせ内容を構造化して収集できます。そのため、カテゴリ別の集計や分析がしやすく、どの商品やサービスに関する質問が多いのかを把握しやすい特徴があります。

また、顧客が時間をかけて内容を整理してから送信するため、比較的具体的で詳細な問い合わせが寄せられる傾向にあります。

チャットボット

チャットボットは、Webサイトやアプリ上でテキストによるリアルタイムのやり取りを行う問い合わせ手段です。自動応答機能により、簡単な質問にはその場で回答できるため、顧客の待ち時間を減らせます。

チャットボットでは、顧客がどのような質問をしたのか、どの回答で解決したのか（または解決しなかったのか）といったデータを自動で記録できます。

また、会話の途中で離脱した場合も、どの段階で離脱したかを把握できるため、FAQの改善ポイントが見えやすい特徴があります。

さらに、気軽に質問できる特性上、顧客が抱える小さな疑問や不安も収集しやすくなります。

メール

メールは、従来から広く利用されている問い合わせ手段です。顧客が自分のペースで詳細な内容を記述できるため、複雑な質問や相談に適しています。

メールでは、顧客が状況を詳しく説明する傾向があるため、課題の背景や経緯まで含めた情報を収集できます。

また、やり取りの履歴が残るため、一つの問い合わせに対する対応プロセス全体を振り返りやすい特徴があります。

ただし、自由記述形式のため、内容を分析する際には人の手による分類や整理が必要になる場合があります。

電話

電話は、顧客と直接会話できる問い合わせ手段です。リアルタイムでのコミュニケーションが可能なため、複雑な問題の解決や緊急性の高い問い合わせに適しています。

電話では、顧客の声のトーンや話し方から、感情や緊急度を読み取れる特徴があります。

また、会話の中で顧客の潜在的なニーズや本音が引き出されやすく、テキストベースの問い合わせでは得られない深い情報を収集できます。

ただし、通話内容を記録・分析するには、録音や文字起こしの仕組みが必要になります。

​​

その他

顧客が能動的に行う「問い合わせ」以外にも、VOCを収集できる手段があります。

SNS

SNSでは、顧客が自発的に投稿した商品やサービスに関する感想・不満・要望などを収集できます。問い合わせとして直接寄せられるものとは異なり、顧客の率直な声や第三者の評価を知ることができる点が特徴です。

また、投稿内容から顧客がどのような場面で商品を使用しているのか、どのような価値を感じているのかといったリアルな利用シーンも把握できます。

アンケート

アンケートは、企業が能動的に顧客へ質問を投げかけてVOCを収集する手段です。聞きたい内容を絞り込んで質問できるため、特定のテーマについて深掘りした情報を得られます。

顧客満足度調査やNPS（Net Promoter Score）の測定など、定量的なデータ収集にも適しています。

3. 問い合わせデータ分析で把握・改善できるKPI

問い合わせデータを効果的に分析するには、明確な目標設定が欠かせません。

KPI（重要業績評価指標）を設定することで、何を改善すべきかが明確になり、分析結果を具体的なアクションにつなげやすくなります。

ここでは、問い合わせデータの分析によって把握・改善できる代表的なKPIを解説します。

• 問い合わせ件数
• 問い合わせカテゴリ別の割合
• 初回解決率（FCR）
• 平均対応時間
• 解決までの問い合わせ回数
• 問い合わせの増減トレンド

問い合わせ件数

問い合わせ件数は、顧客からどれだけの問い合わせが寄せられているかを示す基本的なKPIです。

全体の件数だけでなく、チャネル別（電話、メール、チャットなど）や時間帯別、曜日別に集計することで、リソース配分の最適化に役立ちます。

また、件数の推移を追うことで、商品リリースやキャンペーン実施などの施策が問い合わせにどう影響したかを把握できます。

問い合わせ件数が増加している場合は、FAQの充実や情報提供の改善によって削減できる余地があるかもしれません。

問い合わせカテゴリ別の割合

問い合わせをカテゴリ別に分類し、それぞれの割合を把握することで、顧客がどのような内容で困っているのかが見えてきます。

例えば「使い方に関する質問」が全体の40%を占めている場合、マニュアルや動画コンテンツの整備が必要だと判断できます。

また、「配送に関する問い合わせ」が多ければ、配送状況の通知を強化するなど、カテゴリごとに適切な対策を立てられます。

初回解決率（FCR）

初回解決率は、顧客からの問い合わせを最初の対応で解決できた割合を示すKPIです。

この指標が高いほど、顧客は一度の問い合わせで課題を解決できており、満足度も高まります。

逆に初回解決率が低い場合は、担当者の知識不足、情報共有の不足、対応フローの問題などが考えられます。

問い合わせ内容を分析することで、どのカテゴリで初回解決率が低いのかを特定し、マニュアルの整備や担当者教育などの改善策を実施できます。

平均対応時間

平均対応時間は、一件の問い合わせに対してどれだけの時間がかかっているかを示すKPIです。

対応時間が長すぎる場合、顧客を待たせてしまい満足度を低下させる可能性がありますが、問い合わせ内容を分析することで、どのカテゴリで対応時間が長くなっているのかを特定することが可能です。

例えば、特定の商品に関する質問で時間がかかっている場合、その商品に特化したFAQや対応マニュアルを作成することで、対応時間の短縮につながります。

解決までの問い合わせ回数

顧客が一つの課題を解決するまでに何回問い合わせを行ったかを示すKPIです。

この回数が多い場合、一度の対応で十分な情報提供や解決ができていない可能性があります。

問い合わせ内容を分析することで、どのような内容で複数回の問い合わせが発生しているのかを特定し、初回対応の質を向上させる施策を立てられます。

問い合わせの増減トレンド

特定のカテゴリや商品に関する問い合わせが、時系列でどう変化しているかを追跡するKPIです。

急激に増加している問い合わせがあれば、商品の不具合やサービスの変更など、何らかの問題が発生している可能性があります。逆に減少傾向にある場合は、これまでの改善施策が効果を上げていると評価できます。

4. 問い合わせ内容を収集する方法

問い合わせ内容を分析するには、まずデータを収集・蓄積する必要があります。収集方法は大きく分けて「人の手で記録する方法」と「システムを活用して自動化する方法」の2つです。

ここでは、それぞれの方法の特徴とメリット・デメリットを解説します。

方法1：人力で蓄積する

問い合わせフォーム、電話、メールなどで寄せられた問い合わせを担当者が確認し、ExcelやGoogleスプレッドシートなどに手動で記録していく方法です。

この方法は、特別なツールやシステムを導入する必要がないため、コストを抑えて始められます。また、記録する項目や分類方法を柔軟に変更できるため、自社の状況に合わせてカスタマイズしやすい点もメリットです。小規模な組織や問い合わせ件数が少ない場合は、この方法でも十分に対応できるでしょう。

ただし、問い合わせ件数が増えると記録作業に時間がかかり、担当者の負担が大きくなります。また、記録する人によって表現や分類にばらつきが生じやすく、データの一貫性を保つのが難しい点もデメリットです。さらに、記録漏れや入力ミスが発生するリスクもあります。

方法2：システムを活用する

各チャネルに導入しているシステムの機能を活用し、チャネルごとに収集・管理を自動化する方法です。システムとしては、例えば以下のようなものが挙げられます。

• チャットボット
• メールボット
• ボイスボット
• IVR（自動音声応答システム）

この方法では、問い合わせ内容が自動的に記録されるため、担当者の作業負担を軽減できます。また、システムによる記録は一貫性があるため、人為的なミスも防げます。さらに、リアルタイムでデータが蓄積されることから、迅速な分析や対応が可能です。

多くのシステムには、問い合わせ内容を一元管理できるレポート機能が備わっており、分析作業の効率化にもつながります。特に問い合わせ件数が多い企業や、複数のチャネルを運用している企業にとっては、システムを活用した自動収集が効果的です。

ただし、システムの導入には初期費用やランニングコストがかかります。また、既存の業務フローに合わせてシステムを設定する必要があるため、導入時には一定の時間と労力が必要です。

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5. 問い合わせ内容の分析手法

分析手法にはいくつかの選択肢があり、企業の規模や予算、分析の目的に応じて適切な方法を選ぶことが重要です。

ここでは、自社で分析を行う代表的な4つの方法を解説します。

• 方法1：Excelやスプレッドシートを活用する
• 方法2：VOC分析ツールを活用する
• 方法3：BIツールを活用する
• 方法4：CRMを活用する

なお、専門のVOC分析会社へ分析を依頼することも可能ですが、ここでは自社で実施できる方法に焦点を当てます。

方法1：Excelやスプレッドシートを活用する

ExcelやGoogleスプレッドシートを使って問い合わせ内容を分析する方法です。収集したデータをシートに入力し、ピボットテーブルやグラフ機能を使ってカテゴリ別の集計や推移の可視化を行います。

この方法は、追加のツールを導入する必要がないため、コストをかけずにすぐ始められます。また、多くのビジネスパーソンが使い慣れているツールのため、操作方法を新たに学ぶ必要がありません。小規模な組織や分析を始めたばかりの企業にとっては、手軽に取り組める方法です。

ただし、データ量が増えると処理が重くなり、複雑な分析には向いていません。また、手動での入力や集計作業が中心となるため、時間がかかり人為的なミスも発生しやすくなります。

方法2：VOC分析ツールを活用する

VOC分析に特化したツールを使って、問い合わせ内容を分析する方法です。これらのツールには、テキストマイニング機能や感情分析機能が備わっており、大量のテキストデータから傾向やキーワードを自動で抽出できます。

VOC分析ツールを使うことで、顧客の声をより深く理解し、潜在的なニーズや課題を発見しやすくなります。また、自動化された分析により、担当者の作業負担を軽減しながら精度の高い分析が可能です。定性的なデータを定量的に扱えるため、経営層への報告資料作成にも役立ちます。

ただし、ツールの導入には費用がかかるほか、使いこなすまでに一定の学習期間が必要です。また、自社の業務内容に合わせた設定やカスタマイズが求められる場合もあります。

方法3：BIツールを活用する

BI（Business Intelligence）ツールを使って、問い合わせデータを可視化・分析する方法です。BIツールは、複数のデータソースを統合し、ダッシュボードやレポートとして表示できます。

BIツールを活用することで、問い合わせデータだけでなく、売上データや顧客データなど他のデータと組み合わせた多角的な分析が可能になります。リアルタイムでデータを更新できるため、常に最新の状況を把握しながら意思決定を行えます。また、視覚的にわかりやすいダッシュボードにより、組織全体でのデータ共有もスムーズになります。

ただし、BIツールの導入には費用がかかり、データの連携設定や分析指標の設計には専門的な知識が必要です。小規模な組織や分析対象が限定的な場合は、オーバースペックになる可能性もあります。

方法4：CRMを活用する

CRM（Customer Relationship Management）システムを使って、問い合わせ内容を分析する方法です。CRMには顧客情報と問い合わせ履歴が一元管理されており、顧客ごとの問い合わせ傾向や対応履歴を追跡できます。

CRMを活用すれば、「どの顧客が」「いつ」「どのような問い合わせをしたか」を統合的に把握できます。これにより、顧客ごとのニーズや課題を深く理解し、よりパーソナライズされた対応が可能になります。また、問い合わせデータと購買データを紐付けることで、顧客満足度と売上の関係性を分析することもできます。

ただし、CRMの導入・運用には費用がかかるほか、データ入力の徹底や運用ルールの整備が必要です。

6. 問い合わせ内容を分析するときのポイント

問い合わせ内容の分析を効果的に進めるためには、いくつかの重要なポイントを押さえておく必要があります。闇雲に分析するのではなく、目的を明確にし、客観的な視点を持つことで、実際の業務改善につながる成果を得られます。

ここでは、分析時に意識すべき3つのポイントを解説します。

• 分析する目的を明確にする
• 客観的な仮説を立てる
• 顧客の視点で考える

分析する目的を明確にする

問い合わせ内容を分析する前に、まず「何のために分析するのか」という目的を明確にすることが重要です。目的が曖昧なまま分析を始めると、どのデータに注目すべきか判断できず、時間をかけても有益な結果が得られません。

目的によって分析すべきKPIやデータの範囲が変わってきます。例えば以下のようなケースが考えられます。

▼例1：顧客対応の品質を向上させたい場合

• 初回解決率やクレーム内容の分析に注力する

▼例2：業務効率を改善したい場合

• 頻出する問い合わせ内容や対応時間の長い案件を重点的に分析する

分析の目的を明確にすることで、限られたリソースを効果的に活用でき、具体的な改善アクションにつなげやすくなります。

客観的な仮説を立てる

分析を始める際には、データに基づいた客観的な仮説を立てることが大切です。仮説があれば分析の方向性が定まり、改善策の検討も効率的に進められます。

例えば、「特定の商品について問い合わせが増えているのは、マニュアルがわかりにくいからではないか」という仮説を立てた場合、その商品に関する問い合わせ内容を分析し、実際にマニュアルの問題が原因かを検証していきます。

ただし、仮説はあくまで検証するためのものです。仮説が正しければ改善策を実施しますが、間違っていれば別の原因を探る必要があります。

問い合わせ内容を分析する際は思い込みや主観に偏らず、データが示す事実を冷静に受け止める姿勢が重要です。仮説と異なる結果が出た場合でも、それを新たな発見として受け入れることが効果的な分析につながります。

顧客の視点で考える

問い合わせ内容を分析する際には、常に顧客の視点で考えることが重要です。企業側の都合や論理だけで分析を進めると、顧客が本当に困っていることや求めていることを見逃してしまう可能性があります。

例えば、「この機能の使い方がわからない」という問い合わせが多い場合、企業側は「マニュアルに書いてあるのに」と考えがちです。しかし顧客の視点で考えると、以下のような事実が見えてくる可能性があります。

• マニュアルを読んでもわかりにくい
• そもそもマニュアルの存在に気づいていない

このように、問い合わせの背景にある顧客の状況や感情を想像しながら分析することで、表面的な対応ではなく、根本的な課題解決につながる施策を立案できるようになります。

7. 電話での問い合わせ内容を簡単に収集するなら「DXでんわ」

問い合わせ内容の分析を効果的に行うには、まずデータを正確かつ効率的に収集する必要があります。特に電話での問い合わせは、担当者が手動で内容を記録することが多いため、記録漏れや担当者の負担増加といった課題が生じやすいチャネルです。

こうした課題を解決するのが、電話の一次対応を自動化するIVRシステム「DXでんわ」です。DXでんわを導入することで、電話対応業務の効率化とVOCの自動収集を同時に実現できます。

▼問い合わせ内容の収集に役立つDXでんわの機能

• 用件は自動ヒアリング＆文字起こし：顧客からの電話に自動で応答し、用件をヒアリング。内容を全文・要約文として文字起こしするため、メモを取る手間や記録作業が不要になります。
• 通話内容も自動で記録：システムが担当者へ取り次いだあとの通話内容も自動で録音・文字起こし。話者ごとに色分け表示されるため、誰の発言かが一目瞭然です。
• 収集した問い合わせ内容は一覧化：録音・文字起こしされたデータは検索はレポート画面に蓄積。検索も容易なので、問い合わせ内容の傾向把握や業務改善もスムーズです。

電話での問い合わせ内容を簡単に収集し、効果的な分析につなげたい方は、ぜひDXでんわの導入を検討してみてください。

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