1.VOC分析とは？

現代のビジネス環境において、顧客の声を適切に収集し、分析することは非常に重要です。そのための手法として「VOC分析（Voice of Customer分析）」が注目されています。VOC分析は、顧客からのフィードバックを収集し、これを分析することで、企業が顧客のニーズや期待を正確に把握し、商品やサービスの改善に役立てる手法です。
近年では、コールセンターの通話記録、アンケートの回答、SNSの投稿、口コミサイトのレビューなど、さまざまなチャネルからデータを収集することができます。

VOC分析の重要性

VOC分析が重要な理由として、主に以下3つが挙げられます。

1.顧客満足度の向上

VOC分析を行うことで、顧客の不満や要望を迅速に把握し、対応することができます。これにより、顧客満足度を向上させることが期待できます。例えば、商品に対する不満が多い場合、そのフィードバックを基に製品を改良することで、顧客の満足度を高めることができます。

2.商品・サービスの改善

VOC分析は、製品やサービスの質を向上させるための貴重な情報源です。顧客のフィードバックを基に、問題点を特定し、具体的な改善策を講じることができます。これにより、製品やサービスの競争力を強化することが可能です。

3.マーケティング戦略への反映

VOC分析の結果をマーケティング戦略に反映させることで、より効果的なキャンペーンやプロモーションを展開することができます。顧客がどのような情報を求めているのか、どのチャネルを利用しているのかを把握することで、ターゲットに合わせたマーケティング施策を実施することができます。

2.主なVOC分析の方法

続いて、主なVOC分析の方法とその特徴について解説します。

アンケート

アンケートは、VOC分析の中でも最も一般的な方法の一つです。顧客に対して特定の質問を投げかけ、その回答を収集することで、顧客の満足度や不満点を把握します。アンケートはオンラインや紙媒体で実施可能で、広範囲のデータを効率的に収集できます。また、定量データと定性データの両方を得ることができるため、詳細な分析が可能です。

コールセンター

コールセンターは、顧客からの直接のフィードバックを得るための重要なチャネルです。顧客が製品やサービスに関する問題や質問を持っている場合、コールセンターに連絡してくることが多いため、ここで得られる情報は非常に貴重になります。また、AIを活用した音声分析ツールを導入することで、効率的にデータを処理し、インサイトを得ることが可能です。

SNSや製品レビュー

SNSや製品レビューサイトは、顧客が自由に意見を述べる場として非常に有用です。X（旧：Twitter）やFacebookのレビューなど、さまざまなプラットフォームでの顧客の声を収集し、分析することで、リアルタイムのフィードバックを得ることができます。特にSNSは、トレンドを迅速にキャッチし、迅速な対応を可能にするため、テキストマイニング技術を用いることで、大量のデータから有用な情報を抽出することができます。

※X（旧Twitter）は、X Corp.の登録商標です。
※Facebookは、Meta Platforms, Inc.の登録商標です。

インタビュー

インタビューは、深層的なインサイトを得るための効果的な方法です。顧客と直接対話することで、彼らの意見や感情を深く理解することができます。インタビューは時間とコストがかかるものの、詳細なフィードバックを得ることができるため、特に新製品開発やサービス改善の初期段階で有用です。インタビューの結果を定量化し、他のデータと統合することで、より包括的なVOC分析が可能になります。

3.VOC分析に役立つツール

続いて、VOC分析に役立つツールをいくつかご紹介します。

アンケートツール

アンケートツールは、顧客のフィードバックを直接収集するための基本的な手段です。オンラインアンケートやフィードバックフォームを利用することで、簡単に多くの顧客から意見を集めることができます。例えば、Google Formsなどのツールは、カスタマイズ可能で使いやすいため、アンケートを作成するのに役立ちます。ツールを活用することで、顧客の満足度やニーズを詳細に把握し、具体的な改善策を講じることができます。

テキストマイニングツール

テキストマイニングツールは、顧客から収集した大量のテキストデータを解析し、重要なインサイトを抽出するためのツールです。自社の商品に対する顧客のレビューやコメント、ソーシャルメディアの投稿などから有用な情報を抽出し、トレンドやパターンを把握するのに役立ちます。ツールを使用することで、顧客の声を効率的に分析し、データドリブンな意思決定をサポートします。

チャットボット

チャットボットは、顧客とのコミュニケーションを自動化し、リアルタイムでフィードバックが収集できるツールです。AIを活用したチャットボットは、24時間体制で顧客対応を行い、問い合わせやクレームを即時に処理することができます。また、AIが搭載されたチャットボットは、顧客からの問い合わせや応答内容を蓄積・学習することで、回答精度を高めることができます。
この顧客との対話データを蓄積することができるため、VOC分析においても非常に有効です。

自動音声認識ツール

自動音声認識（ASR）ツールは、電話やビデオ会議での顧客との会話をテキストデータとして保存し、分析するためのツールです。これにより、顧客の声を正確に記録し、後から詳細に分析することができます。例えば、コールセンターでは、録音された会話を自動音声認識ツールによってテキスト化することでVOCの分析に活用されています。

4.VOC分析の活用事例

最後に、VOC分析の事例として、リコーの「仕事のAI」を活用した事例をご紹介いたします。

課題

VOC分析は、コミュニケーター、スーパーバイザーともに業務負荷が多く、一部の商品チームでしか実施できていませんでした。
そのため、他の商品チームにも拡張するためには、人員を増やし、新たに教育・育成していく必要がありました。

解決策としてリコーの「仕事のAI」を活用

• ・AI分析の導入により、重要なコールログの自動抽出が可能に
• ・判断基準も標準化することで、ニーズの把握漏れが減少
• ・人員増加や新たな教育を行わずに、他チームへもVOC分析が拡張実現

5.まとめ

本コラムでは、VOC分析について詳しく解説してきました。
VOC分析は、顧客のニーズや不満を正確に把握し、企業のサービスや製品の改善に役立てるための重要な手段です。AI技術を取り入れることで、分析の精度と効率が飛躍的に向上し、リアルタイムでの対応も可能となります。適切なツールを選び、効果的な分析方法を取り入れることで、企業競争力や、顧客満足度の向上へ役立てましょう。

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