こんな人におすすめ：
- カスタマーサポート責任者
- 品質管理担当者
- データ分析やAI活用に興味があるビジネスパーソン
プロンプト例：
「クレーム分析のための効果的なデータ収集設計方法について、過去データの整理や収集手法をふまえた具体的なステップを教えてください。」
プロンプト例の出力結果：
クレーム分析におけるデータ収集設計は、以下のステップで効率的に進められます。まず、過去6ヶ月～1年分の問い合わせやクレーム履歴を担当者のメールボックスやExcelファイル、紙のメモなどから集約し、一元管理できるフォーマットに統一します。次に、アンケート調査やオンラインツールを活用して現在進行形のクレームを定量的かつ定性的に収集します。さらに、AIやデータ連携ツールを活用することで収集効率と正確性を高めます。収集したデータは、製品の不良要因や顧客属性、販売地域ごとの傾向など多角的に分析しやすいように設計します。このようなデータ基盤を設けることで、クレームの原因特定や対策立案が迅速かつ的確に行えます。組織内でのデータ収集チームを設置し、各部門からの参画を得て作業負担を分散することも成功のポイントです。
