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.VOC分析を実施する手順

ここでは、効果的なVOC分析を実施するための一般的な手順を解説します。

目的とゴールの設定

まず、VOC分析の目的を明確にします。「新商品の開発につなげる」「サービス解約率を低下させる」「Webサイトのユーザビリティを向上させる」など、具体的なゴールを設定することで、その後の分析の方向性が定まります。

VOCデータの収集

次に、分析に必要なVOCデータを多角的に収集します。以下のようなチャネルからデータを集めます。
問い合わせ履歴: コールセンター、メール、チャットボットなど
アンケート: 顧客満足度調査、NPS（推奨度）調査など
ソーシャルメディア: X（旧Twitter）、Instagramなどの口コミ
レビュー: ECサイト、レビューサイト、アプリストアなど

データの整理と前処理

収集したデータは、そのままでは分析しにくい形式であることが多いため、整理と前処理を行います。具体的には、表記のゆれ（例：「ありがとう」「有難う」）を統一したり、絵文字や記号を取り除いたりします。

分析の実行

整理されたデータを基に、目的に応じた分析を実行します。
テキストマイニング: 頻出するキーワードやフレーズを抽出し、顧客が何について話しているかを把握します。
感情分析: 顧客のコメントがポジティブかネガティブかを自動で判別し、サービスの評価を把握します。
トピックモデリング: テキストデータの中から潜在的なトピック（話題）を抽出し、顧客が抱える課題を分類します。

分析結果の共有とアクションプランの策定

分析結果をレポートとしてまとめ、関係部署（開発、営業、マーケティングなど）に共有します。そして、得られた知見を基に具体的な改善策を議論し、アクションプランを策定します。

このような手順でVOC分析を実施すると効果のあるものになります。

3.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。

4.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。

2.VOC分析の効果を最大化させるポイント

VOC（Voice of Customer）分析を単なるデータ集計で終わらせず、ビジネス改善に確実に結びつけるためには、以下のポイントを意識することが極めて重要です。

定量的・定性的な両方の視点を持つ

VOC分析の効果を最大化するには、数値だけでなく、顧客の生の声を深く理解することが不可欠です。「ポジティブなコメントが50%」といった定量的なデータは、全体の傾向を把握するのに役立ちます。しかし、「どのような点に不満を感じているか」「なぜこのサービスを選んだのか」といった定性的な声に耳を傾けることで、顧客の本質的なニーズや課題が見えてきます。両方の視点から分析を行うことで、なぜその数値になったのかという根本的な理由を突き止めることが可能になります。

部門横断的な連携を促す

VOCは、特定の部署だけでなく、企業全体の財産です。顧客の声は、開発、マーケティング、営業、カスタマーサポートなど、すべての部門にとって重要な改善のヒントを含んでいます。例えば、カスタマーサポートに寄せられた不満の声は、製品開発チームにフィードバックされ、改善点の洗い出しにつながります。部門間で分析結果を共有し、協力して改善に取り組むことで、組織全体の顧客志向が強まり、VOC分析の効果は最大化されます。

PDCAサイクルを回し続ける

VOC分析は一度きりで終わらせるのではなく、継続的に行うことが重要です。分析結果を基に改善策を実行（Do）し、その結果が顧客の声にどう影響したかを検証（Check）し、次の改善につなげる（Action）というPDCAサイクルを回し続けましょう。これにより、常に顧客の声に寄り添ったサービスを提供し、企業は持続的に成長することができます。

AIツールの積極的な活用

膨大な量のVOCデータを手作業で分析するのは現実的ではありません。自然言語処理（NLP）を活用したAIツールや、VOC分析に特化した専門ツールを導入することで、分析の手間を大幅に削減し、より効率的かつ多角的な分析が可能になります。AIは、キーワードの抽出、感情分析、トピック分類などを自動で行うため、人間はより深い洞察やアクションプランの策定に集中できるようになります。

顧客の声に耳を傾け、組織全体で改善に取り組むことが、VOC分析を成功させ、企業を成長させるための最大の秘訣です。

6.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

7.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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