はじめに
近年、顧客体験の向上が重要視されており、アンケートやチャットなどを通じて収集した顧客フィードバックを分析することが欠かせません。この記事では、ChatGPTを使って顧客フィードバックを分析し、サービス改善につなげる方法をご紹介します。
顧客フィードバックの感情分析
まず、ExcelなどのツールでまとめられたフィードバックデータをChatGPTに読み込ませます。そして、適切なプロンプトを与えることで、顧客ごとの感情を分析し、サービスに満足しているか不満があるかを判断させることができます。
例えば、「このフィードバック内容を元に顧客ごとの感情を分析し、サービスに満足しているか満足していないかがわかるように書いてください」というプロンプトを与えると、ChatGPTは表形式で感情を表すカラムを追加し、満足度を判定してくれます。
さらに、「満足している」「不満がある」といった2段階の評価だけでなく、「やや満足」「やや不満」といった細かいグラデーションを加えるように命令することで、より詳細な感情分析が可能になります。
顧客フィードバック結果を分類する手順
1.顧客フィードバックデータを収集し、Excelなどのツールでまとめておく
2.まとめたフィードバックデータをChatGPTに読み込ませる
3.ChatGPTに適切なプロンプトを与える（例：「このフィードバック内容を元に顧客ごとの感情を分析し、サービスに満足しているか満足していないかがわかるように書いてください」）
そうすると、ChatGPTが表形式で感情を表すカラムを追加し、満足度を判定してくれます。
必要に応じて、「やや満足」「やや不満」といった細かいグラデーションを加えるようにChatGPTに命令し、より詳細な感情分析を行ってくれます。
以上の手順により、ChatGPTを活用して顧客フィードバック結果を効率的に分析し、サービス改善につなげることができます。ぜひ、活用してみてください。
改善ポイントの提案
次に、収集したフィードバックデータをもとに、企業がどのようなポイントを改善すべきかを判断する方法をご紹介します。
例えば、クラウド型の経費精算ツールに対するフィードバックデータがあるとします。このデータをChatGPTに読み込ませ、「これらのフィードバック結果をもとにどういう改善をすればよいか箇条書きで教えてください」というプロンプトを与えます。
すると、ChatGPTは以下のような改善ポイントを提案してくれます。
- UI/UXの改善
- 自由度設定の変更
- エラーの改修
- カスタマーサポートの強化と質の向上
このように、フィードバックに含まれる不満点や使いづらいポイントを分類し、具体的な改善策を示してくれます。
おわりに
ChatGPTを活用することで、顧客フィードバックの分析や改善策の提案、ヘルプページやマニュアルのQ&A化など、カスタマーサポートに関連する業務を効率的に進めることができます。適切なプロンプトを与え、前提条件やルールを細かく設定することで、より精度の高い回答を得られます。
この記事で紹介した事例を参考に、ChatGPTを業務に役立てていただければ幸いです。顧客体験の向上とともに、業務効率化にもつながるでしょう。ぜひ、ChatGPTの活用を検討してみてください。
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