2026年の顧客体験を形作る「会話」の役割：3つの重要なポイント

顧客がチャットやEメール、電話などを通じてサポートチームに問い合わせるたびに、そのやり取りは顧客にとってブランド体験の一部となります。

しかし、トラフィック、エンゲージメント、コンバージョンと異なり、これまで会話は、より広範なデジタル体験と関連付けて測定されてきませんでした。そのため、会話中に顧客の不満や混乱が増しているかどうかといった重要なサインを見逃しやすくなります。このようなセンチメントの変化は、顧客がブランドに対して抱く印象や、リピーターになる可能性を左右します。

この記事では、2026年版「デジタルエクスペリエンス・ベンチマーク」の主要な調査結果を探ります。具体的には、会話が顧客体験をどのように形成するのかを確認し、より良い成果が得られるように会話を導き、顧客維持率を高める方法について解説します。

重要なポイント

• サポートチームとのやり取りにおける顧客の感情状態は、問題が解決するかどうか、そしてその後、顧客がビジネスに対してどのような印象を持つかを示唆する有効な指標となります。

• 人間とボットを併用することで、解決率が大幅に向上します。特に、返金、セキュリティ上の懸念、技術サポートなど、顧客が判断、共感、よりきめ細やかなサポートを必要とする場面で効果を発揮します。

• 一般的に、メールによるサポートチームとのやり取りは、他のどのチャネルよりも多くの不満から始まります。問題はチャネル自体にあるのではなく、ドキュメントやFAQ、またはプロダクト内のガイダンスに不備があり、顧客が自力で問題を解決できないことが原因である場合もあります。

• 会話から得られるインサイトは、セッションリプレイ、ジャーニー分析、ヒートマップなどのエクスペリエンス・インテリジェンス・ツールを使用して、より広範なカスタマージャーニーと結びつけ、顧客が問い合わせをする前にどのような体験をしたかを把握することで、より有用になります

1. センチメントは解決の有力な指標

今年のベンチマークでは、2025年にチャット、Eメール、音声通話を通じて行われた2,000万件以上のカスタマーサービスの会話を分析しました。その結果、以下の2つの重要な結果が得られました。

• サポートチームとのやり取りの最中に顧客のセンチメントが改善した場合、問題の67％が解決される。一方、センチメントが悪化すると、解決率は28％に低下。

• 顧客のセンチメントがニュートラルなサポートチームの対応では、問題の41％が解決される。

これは何を意味するのか？

顧客との会話の質は、顧客がプロダクトに満足しているかどうかを判断する重要な手がかりになります。

サポートチームとのやり取りの中で顧客のセンチメントが改善する場合、それは通常、自分の声が聞き入れられ、必要なサポートを受けていると顧客が感じていることを意味します。逆にセンチメントが悪化する場合は、顧客が不満を感じたり、混乱したり、次のステップについて不安になったりしている可能性が高く、再訪の可能性に影響します。

一方、センチメントがニュートラルなままでも、10件中4件以上の問題が解決に至るため、必ずしもすべてのやり取りをポジティブな内容にする必要はありません。

注力ポイント

不満や未解決の問題の背景にある会話パターンを特定します。顧客のセンチメントが悪化し始める瞬間や、繰り返しネガティブなセンチメントを引き起こす質問の種類、解決に至らなかったやり取りに注目しましょう。

さらにそこから掘り下げて、未解決の会話が特定のチームに集中しているかどうかを確認します。もし集中している場合は、コーチングやトレーニングに不足があることを示しています。また、同じ問題に未解決の会話が集中している場合は、ポリシーやドキュメント、サービスに問題があることを示唆しています。

解決率と併せて顧客のセンチメントを追跡することで、うまく進んでいない会話を特定し、改善に向けて最初に注力すべきポイントを把握できます。

💡 プロのヒント：Contentsquareの会話インテリジェンスを利用することで、顧客とのやり取りを分析し、顧客が問い合わせをする理由を把握できるうえ、会話全体を通して顧客のセンチメントがどのように変化するかを追跡できます。さらに、Contentsquareで解決に至った、あるいは至らなかった会話を確認し、実際のデータに基づいて、注意が必要な問題、チーム、ワークフローを優先できます。

金融業務プラットフォームの「BILL」は、Contentsquareの会話インテリジェンスを活用し、カスタマーサービス担当者が顧客のセンチメントをリアルタイムで把握できるようにしました。これにより、担当者は顧客とのやり取り中に対応を調整してエスカレートする前に不満を軽減し、問題への対応中に会話をネガティブなものからポジティブなものへと転換させることが可能になりました。

2. 人間とボットを組み合わせた会話の問題解決率はボットのみの場合の約2倍

当社のベンチマークデータでは、会話を担当するのがボットなのか、人間なのか、あるいはその両方なのかによって、問題が解決するかどうかが大きく左右されることが示されました。

• 人間とボットが協力して顧客の問題解決に対応する場合、解決率は57％です。一方、ボットが単独で対応する場合は、解決率が29％まで低下します。

• 返金に関する問い合わせのうち、ボットが単独で解決できるケースはわずか18％に過ぎませんが、人間が関与すると、解決率が53％まで上昇します。セキュリティやコンプライアンスに関する問い合わせについては、ボットによる解決率は14％だったのに対し、人間の場合は47％でした。また、テクニカルサポートにおける問題解決率は、ボットの15％に対し、人間による解決率は46％でした。

これは何を意味するのか？

自動プログラムは、特に払い戻し請求、セキュリティ上の懸念、技術的な問題など、機密性が高い問題や複雑な問題、重大な影響を及ぼす可能性のある問題の場合、人間の担当者と組み合わせることで最も効果を発揮します。

これらのトピックには、ボットが単独ではまだ提供できないレベルの判断力と共感力が求められます。そのため、これらのトピックへの対応を完全に自動化しようとすると、相当数の問題が解決に至らなかったり、顧客に不満をもたらしたりする可能性が高まります。

留意すべき点の一つは、簡単に解決しやすい単純な問題をボットに、顧客が抱える複雑な問題を人間の担当者に振り分けている企業が多いということです。これは、人間の担当者の方がAIよりも複雑な問題にうまく対処できるためです。AIエージェントの性能向上に伴い、ボットもより複雑な問題に対応できるようになるかもしれませんが、今のところは、よりシンプルなユースケースを効果的に解決しているようです。

注力ポイント

まず、顧客がなぜ問い合わせをしてくるのかを理解しましょう。次に、ボットでは解決できないケースが継続的に発生している問題を特定します。これにより、ボットのみを使用するケース、人間が介入するケース、あるいは両方を組み合わせるのが最適なケースを判断しやすくなります。

💡 プロのヒント：Contentsquareが提供する、問い合わせの動機を特定する「Contact Drivers（問い合わせ要因）」機能を活用することで、顧客が問い合わせてくる理由（請求に関する質問、製品に関する問題、返金リクエストなど）を把握できます。各やり取りの理由が分かれば、ボットが効果的に対応できるトピックはどれか、どのトピックを人間が引き継ぐべきか、AIエージェントをどのように改善する必要があるかを容易に判断できます。

サポートチームと顧客の各インタラクションの背後にある主な理由を明らかにするContact Drivers（問い合わせ要因）機能によって、それぞれの会話に最適なサポートアプローチを簡単に選択できます。

3. チャネルの選択が会話の始まり、回復、解決を左右

当社のベンチマークによると、顧客がカスタマーサポートに連絡する際に使用するチャネルが、会話の始まり方、やり取り中のセンチメントの変化、問題が解決される可能性に影響を与えることが明らかになりました。

データは以下を示しています。

• Eメールでの会話では、3分の2近く（64％）がネガティブなセンチメントで始まるのに対し、音声での会話では3分の1以下（29％）

• 音声会話の89％、チャット会話の77％で、やり取りの進行中にセンチメントが改善。音声会話では、ネガティブなままやり取りが終了するのはわずか7％であるのに対し、チャットでは20％、Eメールでは41％

• 音声による解決率が56％で最も高く、次いでチャットが48％、Eメールが45％

• 返金に関する問題の解決率は、音声会話では60％であるのに対し、Eメールでは39％。注文に関する問題の解決率は、音声会話で62％、Eメールでは43％。Eメールは、セキュリティとコンプライアンス（31％）、請求と支払い（37％）に関する問題で解決率が最も低い

これは何を意味するのか？

顧客が利用するチャネルによって、会話の始まり方、顧客のセンチメントが回復する可能性、問題が解決される頻度が左右されます。

Eメールで問い合わせを行う顧客は、最初から不満を抱えている可能性が高く、Eメールはそうした状況を好転させる機会が最も少ない媒体です。電話やチャットでの会話では、担当者が相手の口調を読み取り、問題を迅速に明確化し、会話が悪化する前に対応を調整できるため、センチメントの回復と問題解決の両面でEメールを常に上回る成果を上げています。

注力ポイント

顧客が適切なチャネルを通じて簡単に連絡できるようにします。まずは、最も不満が多いトピックから始め、それらに関する問い合わせがどのチャネルに集まっているかを確認しましょう。同じ問題が特定のチャネルでより頻繁に解決されている場合は、顧客をそのチャネルに誘導することで、より多くの問題を解決できるようになります。

💡 プロのヒント：コールセンター分析、 音声分析、会話インテリジェンスを組み合わせることで、あらゆるチャネルにおいて成果をもたらす要因を把握できます。これらのインサイトを組み合わせることで、顧客のセンチメントや解決率などのシグナルを追跡し、顧客が何について、どのように語っているかを分析できます。さらに、音声、チャット、Eメールのパフォーマンスを比較して、最も大きな効果が期待できる変更場所の特定も可能になります。

また、これらの会話のインサイトをContentsquareのExperience Analyticsツールと連携させることで、より深く掘り下げることができます。 セッションリプレイ、 ジャーニー分析、ヒートマップを使用して、顧客がカスタマーサポートに問い合わせる前に何が起きたのかを確認しましょう。さらに、ContentsquareのAIエージェント「Sense」を利用して データについて尋ね、問題の根本原因を迅速に特定します。

会話データについてSense AIに質問すると、すぐに回答が得られるので、根本原因を特定して改善ポイントの優先順位を決定しやすくなります。

デジタル体験の一環として会話を追跡

カスタマーサービスとの会話は、人々のブランド体験の重要な一部であり、彼らが今後、そのブランドを利用し続けるかどうかに影響します。だからこそ、トラフィック、エンゲージメント、コンバージョンと同様に、顧客とカスタマーサービスの会話も厳密に追跡して改善する必要があります。

会話インテリジェンスとContentsquareのExperience Analyticsツールを組み合わせることで、それが可能になります。これにより、チームはあらゆる顧客とのやり取りを分析し、会話から得られたインサイトをより広範なデジタル体験に結びつけ、データに裏付けされたアクションを起こすことができます。

顧客との会話に関するよくある質問