今回は、2024年7月26日に開催し、大好評のうち終了しましたセミナー「ソニー銀行におけるAI×NPS®の取り組み紹介 ～アンケート未回答顧客のロイヤルティを予測し実現する顧客360度ビュー～」でいただいた質問について、NPSシニアコンサルタントの光安が回答いたします!

本セミナーでは8割程度に上るアンケート未回答層について、AIを用いてロイヤルティを予測するというソニー銀行様のお取り組みを紹介させていただきました。NPSを予測することで、CX改善アクションの全方位展開、顧客の離脱防止施策、そして顧客理解を深め、よりパーソナライズした施策の展開が期待されます。

時間の都合などでセミナーにご参加できなかったお客様もいらっしゃると思いますので、当日いただいた質問の一部を、こちらでご紹介させていただきます。

【質問1】開封率と回答率について

NPSアンケートについて開封率と回答率を上げる方法をおしえてください。

【回答１】

まず、一般的なアンケートについてお答えします。お客様の回答負荷を下げる調査設計が有効です。回答時間が5分から7分程度に収まるように調査票を作成するのがのが望ましいです。また、アンケート依頼文に回答所要時間を明記することで、回答者の心理的負担を軽減することができます。回答率は、B2Cでは10％以上、B2Bでは30％以上を目安とします。

回答率をあげる施策に取り組んだとしても回答率が5～20％と低い場合には、8割を超えるサイレントカスタマーに対して、今回ご紹介した予測NPSをご活用いただければと考えております。

【質問2】必要な回答数について

アンケートやフィードバックなど、ロイヤルティを予測するにあたって必要な回答数はどのくらいでしょうか。

【回答2】
NPSスコアを算出する際には統計的に400サンプル以上が目安となります。AIでNPS予測モデルを構築する場合、モデルの精度を高めるために数千サンプルを用意するのが望ましいです。特に、複雑なモデルや多くの特徴量を持つモデルでは、データ量が多いほど性能が向上します。

【質問3】精度について

ロイヤルティの予測について、精度はどのくらいでしょうか

【回答3】
NPS予測モデルの精度を評価する際、AUC (Area Under the ROC Curve) が重要な指標としてあげられます。具体的な用途や要件によって求められる精度は異なりますが、70％～80％がひとつの目安となります。

まとめ

アンケートの回収率の低さに悩まれていたり、直接的な声を取得できなかったり、コスト面でアンケートが送付できないといった課題を抱えている際には、ぜひ予測NPSの活用を検討してみてはいかがでしょうか。

弊社では、NPSデータを活用した予測分析のご支援もいたしております。お気軽にご相談ください。

また、予測NPSについての無料ホワイトペーパーも公開していますので、是非ご活用ください。