FAQ分析とは
FAQ分析とは、FAQの利用状況やユーザーの行動に関するデータを収集・評価するプロセス全般を指します。
具体的には、FAQが現在どのような項目を用意し、サイトにどう設置されているのか、利用者がきちんと訪問できているか、どのように使われているのかなど現状のパフォーマンスを把握すること。また、FAQの課題やボトルネックを特定し、コンテンツの最適化や運用方法の見直しといったサイト全体の改善につなげることです。
分析の目的は、ユーザーの自己解決率の向上を狙うケースが多いでしょう。自己解決率とは、FAQを訪れたユーザーが、電話やメール、チャットなどの他のサポートチャネルに問い合わせることなく、FAQサイトの情報だけで自身の疑問や問題を解決できた割合を示す指標です。
この数値が高いことは、FAQがユーザーにとって求める情報を効率的に提供できており、その役割を十分に果たせていることの証明となります。
FAQ分析がもたらすビジネス上のメリット
FAQ分析に基づいた継続的な改善活動は、ユーザーの自己解決率を向上させ、企業に多くのメリットをもたらします。最も顕著な効果の一つが、問い合わせ対応にかかるコストの大幅な削減です。
FAQでユーザーが問題を自己解決できるようになれば、電話やメール、有人チャットなど、人的リソースを要するチャネルへの問い合わせ件数が減少します。オペレーターの対応工数や人件費を削減し、サポート部門の業務効率化や生産性向上を実現することが可能です。
これにより、サポート部門のリソースを、より複雑な問題対応に振り分けることが可能となり、コンタクトセンター業務全体の効率化や生産性向上に繋がります。
また、ユーザーが迅速かつ正確に情報を得て疑問を解消できることで、顧客満足度の向上にも繋がります。顧客ではないユーザーにとっては、商品やサービスへの理解が深まり購入の後押しとなる可能性もあり、売上貢献にも繋がり得る重要な活動です。
したがって、自己解決率の向上は、FAQサイト運用の最優先かつ究極的な目標と言えるでしょう。
分析することでFAQは進化する
FAQは、一度公開したら終わりではなく、常に最新の状態を維持し、変化し続けるユーザーのニーズやビジネス環境に合わせて進化させていく必要があります。
新製品やサービスの登場、仕様変更、プロモーション活動、あるいはサポートに寄せられる新たな質問傾向など、FAQサイトを取り巻く状況は絶えず変化します。
分析を行わないと、古い情報が放置されたり、ユーザーが必要とする情報が不足したりといった問題に気づくことができません。
FAQ分析によって得られるデータは、このような問題点を客観的に把握し、場当たり的ではなく、根拠に基づいた効率的な改善策を講じるための基盤となります。定期的な分析をルーティン化することで、FAQは形骸化することなく、継続的にその有効性を保つことができます。
FAQ分析で確認すべき主要指標
FAQがどれだけ効果を発揮しているか、そしてどのような課題を抱えているのかを定量的に把握するためには、いくつかの重要な指標を定期的に確認し、分析することが必須です。
これらの指標は、ユーザーのサイト内での行動やコンテンツへの関心度を示すものであり、FAQのパフォーマンスを評価し、改善の方向性を見出すための重要な手がかりとなります。
ここでは、FAQ分析を行ううえで特に注目すべき主要な指標について、その意味とチェックポイントを解説します。
0件ヒット率（検索結果なし）
0件ヒット率は、ユーザーがFAQサイト内で検索を行った際に、検索結果に該当するFAQコンテンツが一つも表示されなかった検索の割合を示す指標です。
具体的な計算式は「検索結果が0件だった検索回数 ÷ 全体の検索回数 × 100」です。この数値が高い場合は、FAQの改善が必要です。ユーザーが知りたい情報を見つけられなかったことを明確に示しています。
0件ヒットが発生する主な原因としては、下記の点が考えられます。
- ユーザーが検索したキーワードに対応するFAQコンテンツがサイト内にそもそも存在しない
- コンテンツは存在するものの、キーワードや類義語の設定が不適切で検索に引っかからない
改善策としては、検索回数の多いキーワードに対して、新規にFAQコンテンツを作成・拡充することです。0件ヒット率は、FAQコンテンツの網羅性や検索性の課題を把握する上で、優先的に分析すべき指標と言えます。
クリックスルー率（CTR）
クリックスルー率（CTR）は、サイト内検索の検索結果に表示されたFAQコンテンツが、実際にどれくらいの割合でクリックされたかを示す指標です。
計算方法は「検索結果のFAQクリック数 ÷ 検索結果の表示回数 × 100」です。CTRを確認することで、検索結果に表示されたFAQの質問文が、ユーザーの検索意図や関心にどれだけ合致しているかを推測できます。
CTRが高い場合は、質問文が魅力的でユーザーの興味を引き、クリックに繋がっていることを意味します。逆にCTRが低い場合は、ユーザーは検索結果を見たものの、表示された質問文から「自分が求めている情報ではない」と判断し、クリックしなかった可能性が高いです。
CTRが低い場合、質問文そのものが分かりづらい、あるいは検索キーワードの裏にあるユーザーの意図とFAQの内容がずれているといった点が考えられます。質問文やコンテンツ内容の見直しを行いましょう。
閲覧後の問い合わせ件数（解決率）
ユーザーがFAQページを閲覧した後に、問い合わせフォームへの遷移や、電話・メールなど他のサポートチャネルを利用した件数や割合を分析することで、「閲覧後の問い合わせ件数」またはその裏返しとしての「解決率」を把握できます。
この指標が高い、つまりFAQを見たにも関わらず問い合わせが多いという場合は、提供しているFAQコンテンツだけではユーザーの問題が解決できなかったことを強く示唆しています。
その原因として考えられるのは、FAQの回答内容が不十分であったり、古かったり、間違っていたり、あるいはそもそもユーザーが抱える疑問に対するFAQが存在しなかったりといった点です。
実際の問い合わせ内容を分析し、ユーザーがFAQで何を求めていたのかを特定することが重要です。その分析結果に基づいて、FAQの内容をよりわかりやすく、詳細に書き直したり、不足しているFAQコンテンツを新規に追加したりします。
また、FAQページに「この情報は役に立ちましたか？」といったアンケートを設置し、ユーザーからの直接的なフィードバックを得ることも、解決できなかった原因を深掘りする上で有効です。
アクセス数・セッション数
FAQサイトの基本的な利用状況を把握するために重要なのが、アクセス数とセッション数です。
アクセス数は、FAQサイト内の各ページが閲覧された合計回数を示し、セッション数は、ユーザーが一回の訪問でサイト内で行った一連の行動を1回の訪問としてカウントしたもので、サイトを訪れたおおよその延べ人数を把握するのに役立ちます。
これらの指標からは、FAQサイト全体や個別のFAQ記事がどれだけユーザーに利用されているかを知ることができます。特にアクセス数の推移を見ることで、FAQサイトへの流入状況やユーザーの関心度合いを推測できます。
特定のFAQへのアクセス数が少ない場合、そのFAQコンテンツの存在がユーザーに認知されていない、または導線が適切でない可能性があります。
セッション数自体が少ない場合は、FAQサイトへの全体的なアクセスを増やす施策が必要です。会社サイトからの導線を強化したり、SEO対策を講じて検索エンジンからの流入を増やす といった対策が有効です。
VOC（顧客の声）
VOC（Voice of Customer）とは、電話応対、チャット、お問い合わせフォーム、SNSなど、ユーザーが企業に接触する様々なチャネルを通じて寄せられる意見やフィードバックの総称です。
FAQのログデータだけでは捉えきれない、ユーザーの具体的な疑問、不満、要望といった「生の声」を知ることができる非常に貴重な情報源です。
VOCを継続的に収集し、分析することで、FAQではカバーできていないよくある問い合わせ内容を特定したり、既存のFAQに対するユーザーの不満や分かりにくい点を把握したりすることができます。
特に、コールセンターに寄せられる問い合わせ内容は、ユーザーがFAQで自己解決できなかった課題の宝庫であり、これらの声をFAQコンテンツの新規作成や改善に反映させることは、FAQサイトをユーザーニーズに合わせて進化させる上で不可欠な活動です。
また、VOCからユーザーがどのような言葉で問い合わせているかを把握することで、FAQサイト内の検索キーワード設定を見直したり、自然文検索やサジェスト検索機能の精度向上に役立てたりできます。
▼VOC分析を実施する際の流れとポイントについては別の記事でも解説していますので、併せてご覧ください。
FAQ分析の具体的な手順と改善策の検討
FAQ分析で得られた各種指標の数値やVOCといったデータは、FAQサイトが抱える課題を特定するための重要な手がかりです。
しかし、これらのデータを単に集計するだけでは、FAQの効果を高めることには繋がりません。分析結果をもとに具体的な改善策を検討し、実行に移すことで、初めてFAQサイトの価値を最大化できます。
ここでは、FAQの分析から改善策立案までの具体的な手順とポイントを解説します。
KPI設定と現状把握
FAQ分析を開始する最初のステップは、FAQ運用の目的と、それを達成するための具体的な目標指標（KPI）を設定することです。
たとえば、「問い合わせ件数を20%削減する」「自己解決率を80%に向上させる」「0件ヒット率を5%以下に維持する」のように、測定可能な数値目標を定めることで、分析の焦点が明確になり、取り組むべき課題や改善施策の優先順位を判断しやすくなります。
KPIが設定できたら、次にFAQの現状のパフォーマンスを詳細に把握します。前章で解説した主要な分析指標やVOCデータを収集し、設定したKPIに対して現状の数値がどうなっているか、目標との間にどの程度の乖離があるかを確認します。
この正確な現状把握が、その後の課題特定と改善策の検討の出発点となります。
各指標から課題を特定する
現状把握のステップで収集・分析した各種指標やVOCデータから、FAQの具体的な課題を特定します。それぞれの指標の数値が高いか低いか、あるいは増減しているかといった傾向から、どのような問題が発生しているのかを掘り下げていきます。
たとえば、0件ヒット率が高い場合は、ユーザーが検索したキーワードに対応するFAQが存在しないか、あるいはキーワード設定に問題があるなど、「コンテンツの網羅性や検索性」の課題が考えられます。
クリックスルー率が低い場合は、検索結果に表示される質問文がユーザーにとって分かりづらい、または検索意図とFAQ内容が合致していない「質問文やコンテンツの関連性」の課題があるはず。
閲覧後の問い合わせ件数が多い場合は、FAQを読んでも問題が解決できない「回答内容の質や十分性」の課題が見えてきます。また、アクセス数が少ない場合は、FAQサイトへの「導線や認知度」の課題が考えられるでしょう。
これらの指標を多角的に組み合わせて分析することで、FAQサイト全体の「ボトルネック」を特定し、真の課題を明確にすることができます。
課題に基づいた改善策の検討
FAQ分析によって特定された具体的な課題に対して、それを解決するための効果的な改善策を検討し、立案します。課題の種類に応じて、様々なアプローチが考えられます。
たとえば、0件ヒット率が高い場合、0件ヒットしているキーワードやVOCから把握したよくある問い合わせ内容を基に、新規FAQを作成したり、既存コンテンツに情報を追加したりします。
クリックスルー率が低い場合には、質問文の表現を見直したり、適切なキーワードや類義語を登録したり、FAQをカテゴリー分けして整理したり、あるいは自然文検索やサジェスト機能のような高度な検索機能を導入したりします。
閲覧後の問い合わせ件数が多い場合は、文章を簡潔に書き直したり、専門用語に注釈をつけたり、図解や動画を活用したり、関連情報へのリンクを設定したりといった改善策が有効です。
アクセス数が少ない場合には、サイト全体のFAQページへのリンクの見直しや、よく見られるFAQを目立たせるなどの工夫が考えられます。
また、Google Analyticsなどのユーザー行動分析ツールを用いて、ユーザーのサイト内での移動経路や離脱ポイントを特定し、導線の改善に役立てることも効果的です。課題に対して最適な改善策を検討し、実施計画を立てましょう。
FAQ分析は部署を越えた連携が必要
FAQの継続的な分析と改善は、単一の部門や担当者だけで完結できるものではありません。
特に、FAQのユーザーである顧客や社内ユーザーに最も近い立場で接しているコールセンター（コンタクトセンター）や、製品・サービス開発に関わる開発チーム、そしてサイト運用を担う部門など、関連する部署が連携し、協力して進めることが不可欠です。
これらの部署が定期的に集まり、「改善会議」のような場を設けることで、それぞれの立場から得られるデータ（例: 問い合わせ内容、サイト利用データ、サービス変更情報など）を共有し、FAQサイトの現状や課題に対する認識を合わせることができます。
共通認識に基づき、具体的な改善策について意見を出し合い、実行計画を立てます。こうした情報交換と意思決定のプロセスを定例化し、運用フローに組み込むことで、場当たり的な対応に終始することなく、継続的かつ効果的なFAQサイトの運用改善が可能となります。
▼改善会議での議論のポイントについては、別の記事でも解説していますので、併せてご覧ください。
効果を最大化するためのFAQ分析・改善サイクル
FAQを一度分析して改善したとしても、そこで取り組みを終えてしまうと、その効果は徐々に薄れていってしまいます。ユーザーのニーズやビジネス環境は常に変化し続けるため、FAQもそれに応じて継続的にアップデートしていく必要があります。
FAQの効果を最大限に引き出し、それを維持・向上させていくためには、分析と改善活動を継続的なサイクルとして運用することが極めて重要です。ここでは、この継続的なサイクルをどのように回していくべきか、そしてそれを支える要素について解説します。
分析・改善のPDCAサイクルを回す重要性
FAQサイトの効果を長期的に高めていくためには、Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Act（改善）というPDCAサイクルを継続的に回していくことが不可欠です。
FAQサイトの改善は、一度の施策で劇的に成果が得られることは少なく、小さな改善と効果測定を積み重ねていくことが重要だからです。
まず、FAQのKPIを設定し、分析結果に基づいて改善策を計画（Plan）。次に、その計画に従って改善施策を実行（Do）します。
一定期間経過後、改善後のサイト利用状況やKPIの変化を分析し効果を評価（Check）し、もし期待した効果が得られなかったり、逆に数値が悪化したりした場合は、その原因を再度分析。次の改善策を検討・実行（Act）します。
このサイクルを粘り強く継続していくことで、FAQはユーザーニーズに即した形で進化し続け、その効果を最大化することが可能となります。
定期的なデータ収集と効果測定
PDCAサイクルを円滑に、そして効果的に回していくためには、FAQサイトの運用状況に関するデータを、間断なく定期的に収集することが大前提となります。
収集すべきデータは、前述の主要指標（0件ヒット率、クリックスルー率、閲覧後の問い合わせ件数、アクセス数・セッション数など）の数値や、コールセンターなどから得られるVOC（顧客の声）などが挙げられます。
これらのデータを一定の頻度で分析し、施策実行前後の数値の比較や、設定したKPIに対する進捗状況を確認することで、実施した改善策がどれだけ効果があったかを測定します。
特に、改善策実行後は、設定したKPIの推移をダッシュボードなどで可視化し、定期的なレポーティングを行うことで、効果を定量的に把握しやすくなります。
期待通りの成果が得られなかった場合は、単に結果が悪かったと判断するのではなく、その原因（例：施策の実行方法、市場の変化、競合の動向など）を深掘りし、次の改善計画に反映させることが重要です。
定期的なデータ収集とそれに基づく効果測定は、FAQがユーザーにとって有用であり続け、期待されるビジネス効果を発揮し続けるための基盤となります。
分析・改善を効率化するツール・システムの活用
FAQの分析と改善活動は、多岐にわたり、継続的な取り組みが必要となるため、手作業だけでは大きな負担となりかねません。そこで有効なのが、FAQシステムなどの専用ツールやシステムを活用することです。
多くのFAQシステムには、FAQのアクセス状況、ユーザーの検索キーワード、検索結果のヒット状況、クリックスルー率、個別のFAQの閲覧数や評価などを自動的に収集・集計し、レポートやダッシュボードとして分かりやすく表示する機能が搭載されています。
これらの機能を活用することで、データ収集・分析にかかる手間や時間を大幅に削減でき、より迅速にFAQサイトの課題を発見し、改善策の検討に時間を割くことが可能になります。
また、システムによっては、VOC分析機能や、AIを活用した検索精度向上、コンテンツ作成支援といった機能も備わっており、分析から改善実行までのサイクル全体を強力にサポートしてくれます。
コンテンツの作成においてもツールを活用する
FAQコンテンツの作成プロセスにおいても、FAQシステムは大きな役割を果たします。
過去の問い合わせ履歴やVOCデータから、AIが自動的にFAQのドラフトを生成する機能や、テンプレート機能、多言語対応機能などを活用することで、コンテンツ作成の工数を大幅に削減し、品質を均一化できます。
ツールやシステムの活用は、FAQ運用担当者の負担を軽減し、継続的な分析・改善活動をスムーズに進める上で非常に効果的です。
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