データドリブン運営の実現 - 問い合わせ傾向から改善施策を導出
チャットボットで日々蓄積される問い合わせデータが活用されず、改善に繋がらない。「何が聞かれているか」を把握できていない。
回答できなかった質問（FAQに無い質問）が特定できず、FAQ改善が場当たり的になっている。
月次報告のために手動でデータを集計・グラフ化する作業に毎月数時間を費やしている。
イベント時の問い合わせ急増や、新しいニーズの発生に気づくのが遅れ、対応が後手に回る。
前日の問い合わせ概況を毎朝配信。急増・異常検知時はアラート付き。
メール / Slack週間トレンド、TOP10質問、未回答ランキングをまとめた定例報告書。
PDF / ExcelKPI達成状況、前月比較、改善提案を含む経営向けレポート。
PowerPoint / PDF未回答分析に基づくFAQ追加・修正の具体的提案レポート。
Web / Excel週末に「授乳室どこ」の問い合わせが平日の3倍に増加。現在のFAQ回答では場所説明が不十分。
開店直後の11時台に「営業時間」「フロアガイド」の問い合わせが集中。インフォ混雑の原因か。
大型イベント開催日は駐車場関連の問い合わせが通常の4倍に。事前案内が不足。
中国語での問い合わせが増加傾向。特にブランド店舗の在庫確認が多い。
| KPI | 説明 | 目標値 | 測定頻度 |
|---|---|---|---|
| 自動回答率 | AIが回答できた割合（有人転送なし） | 90%以上 | リアルタイム |
| 満足度スコア | ユーザー評価の平均（5段階） | 4.0以上 | 日次 |
| 未回答率 | FAQに該当なしで終了した割合 | 10%以下 | 日次 |
| 平均対話ターン数 | 解決までの往復回数 | 3ターン以下 | 週次 |
| ピーク時応答時間 | 混雑時の初回応答までの時間 | 3秒以内 | リアルタイム |
| FAQ利用率 | 登録FAQのうち実際に使われた割合 | 参考値 | 月次 |
| フェーズ | 機能 | 工数 | 効果 |
|---|---|---|---|
| Phase 1 | 基本ダッシュボード（KPI表示） | 2週間 | 主要KPIの可視化、現状把握 |
| Phase 1 | 未回答質問一覧 | 1週間 | FAQ改善の即座の材料取得 |
| Phase 2 | 自動レポート生成（PDF/Excel） | 2週間 | 月次報告作業の自動化 |
| Phase 2 | トレンド分析・アラート | 2週間 | 異常検知、早期対応 |
| Phase 3 | AI改善提案（FAQ追加レコメンド） | 3週間 | FAQ最適化の自動化 |
分析ダッシュボードはデータドリブン運営の基盤。
問い合わせデータの可視化により、FAQ改善・施設改善・スタッフ配置の意思決定を支援。