VOC分析AI

VOC分析にAIを活用する

VOC分析の基本と目的

VOC（Voice of Customer）分析は、顧客からの意見や要望、評価、不満など「顧客の声」の収集や分析を行い、商品・サービスの改善や顧客満足度の向上に繋げる取り組みをいいます。

VOC分析を行う目的は、顧客が持つ隠れたニーズや、離脱の兆候を早い段階で把握し、製品の改良やサポート体制を整えるといったように、迅速な意思決定と具体的な改善施策に繋げることです。この点から、長期的な顧客ロイヤルティ向上や収益拡大が期待できます。

AIを使ったVOC分析の仕組み

VOC分析にはAIの活用も行われています。これは、膨大な顧客の声を自然言語処理や機械学習を用いて自動的に収集や分類、分析を行う仕組みです。これまでは手作業によって行われていましたが、担当者の主観による解釈のブレなどが課題となっていました。

AIの活用によってテキストや音声から自動でキーワードを抽出し、「ポジティブ」「ネガティブ」といった感情の判定も行えます。近年では生成AIの進化によって、顧客の隠れた不満や要望について構造化を行い、リアルタイムで可視化することができるようになっています。

VOC分析と感情分析・テキストマイニングの違い

「テキストマイニング」は、大量のテキストデータから単語の出現頻度や関連性を抽出する技術で、データの全体像を把握する際に用いられています。また、「感情分析」はテキストに含まれる「ポジティブ」「ネガティブ」といった感情の度合いについて判定を行う手法です。

「VOC分析」はこれらを内包している点に加え、さらに「なぜその声が上がったのか」「誰がどの業務で困っているのか」など背景や事実まで深掘りを行って、ビジネス上の改善策に繋げていくことを目的としています。

AIによるVOC分析で扱えるデータ

コールセンターの通話記録

コールセンターの通話記録は、顧客の生の声と感情が直接現れるVOCデータです。AIによる音声認識技術を用いることによって長時間の通話でもリアルタイムでテキスト化を実施し、対話の文脈や要点について自動で要約ができます。

以上から、顧客が本当に困っているポイントや課題の抽出ができ、クレームの発生傾向やオペレーターの応対品質の分析も行えるため、トラブルの早期解決・FAQを充実させるなどサポート業務の効率化と顧客満足度向上に繋げていけます。

メール・チャット・問い合わせフォーム

メールやチャット、ウェブサイトの問い合わせフォームからは、さまざまなテキストデータが寄せられます。このデータには、顧客の具体的な疑問や要望が言語化されています。AIの活用によってこれらのデータを自動で読み込んだ上で、問い合わせ意図やカテゴリごとに分類することが可能。似たような質問をグルーピングしておくことで、顧客がつまずきやすいポイントの特定を行い、UI改善・チャットボットの回答精度向上に活用できます。

アンケートや自由記述

アンケートや自由記述欄からは、数値からは測れない「どうしてその評価なのか」という理由を把握できます。しかし、特に自由記述を手作業で整理するのは多大な労力と時間がかかります。

そこでAIを用いることによって長文の自由記述から重要なキーワードや感情の傾向、具体的な要望について抽出を行った上でカテゴリ別の分類や要約を行えます。これによって顧客の期待値・不満の根本原因について把握し、製品開発やサービス改善につながるアクションプランに落とし込めます。

口コミ・SNS・レビュー

SNSやECサイトのレビュー、口コミサイトへの投稿は、顧客の本音が現れやすい情報源といえます。企業に直接寄せられるVOCと比較すると感情の強度が高く、トレンドの変化が顕著に現れる点が特徴です。

AIの活用によってリアルタイムに膨大なデータを収集することが可能となり、自社の製品・ブランドなどに対する世間の反応を素早くモニタリング可能です。

営業・訪問時の顧客コメント

営業担当者が商談や顧客訪問時に得られたコメントやヒアリングの内容は、顧客の潜在ニーズなどを知るための一次情報と言えます。従来は担当者の日報などに埋もれがちだった情報ですが、AIの活用によって商談記録や営業メモから共通課題や失注理由、他社との比較ポイントなどを抽出・構造化できます。

このように、現場の声を製品開発やマーケティング戦略に直接反映させるサイクルの構築が可能となります。

VOC分析にAIを活用するメリット

大量の顧客の声を短時間で分析できる

AIの導入により、人間の手では処理しきれない膨大なデータも短時間で分析できる点が大きなメリットです。例えば数万件に及ぶアンケートの自由記述やSNSの投稿、コールセンターのログなどを読み込み、要約や分類を実施します。このことによってデータの収集から分析までの時間を短縮でき、担当者の業務負担を大幅に軽減可能です。空いた時間を本質的な戦略の立案や施策の実行に費やせるようになります。

担当者の主観に左右されにくくなる

手作業でVOC分析を行った場合、データを読み解く担当者のスキルや経験、その時の感情などに左右され、分類の基準がブレる可能性があります。例えば特定の意見を過大評価する、重要な声を見落とすといった状況が考えられますが、AIを導入すると常に一定の基準で客観的にデータの処理や分析を実施します。 上記の点から、分析結果の精度と信頼性が高まるため、経営陣や他部門に対しても説得力ある根拠としての提示が行いやすくなります。

顧客の不満や要望を早期に把握できる

多くの顧客は、企業に不満があっても直接伝えることはせず、静かに離脱します。AIの活用により、SNS上の口コミや問い合わせ内容のわずかな変化、チャットの滞在時間などからネガティブな感情の兆候を検知するといったことが可能です。離脱する要因について早期に特定を行い、迅速にサポートを行うことによって解約率の低下や顧客ロイヤルティの維持につながっていきます。

商品・サービスの改善点を発見できる

AIは膨大な顧客の声から、類似意見や繰り返し発生している課題についてグルーピングを行い、商品・サービスにおける改善点を発見することが得意といえます。顧客の潜在的なニーズや「使いにくい」などの声に隠された業務フローの課題などの抽出を行います。

この点から、新たな機能の開発やパッケージの改良、サービスの見直しといったように、顧客目線を重視しながら製品やサービスの改良を行うことによって、競合他社との差別化を行えます。

応対品質や顧客体験の改善につなげられる

コールセンターやサポート窓口でのやり取りをAIで分析すると、顧客がどの部分でつまずいているのか、どの案内に不満を感じているのか、という点を把握できます。この内容をオペレーターの研修やマニュアルに反映させることによって、組織全体の応対品質向上につながっていきます。

さらに、顧客の感情に寄り添った対応が行えるようになるため、結果として顧客満足度の向上やリピーター増加などの好循環につながることが期待できます。

VOC分析AIの活用例

クレームや解約理由の分析

AIにより、解約に至った顧客の問い合わせ履歴やアンケートの分析を行い、根本的な原因の特定を行います。「価格が高い」などの表面的な声に加え、どの段階でつまずいたか、どの機能に不満を持っているのかといったプロセスの可視化ができます。

商品・サービスの改善

製品に関するアンケートやSNS上のレビューをAIで収集・分析を行うことによって顧客のリアルな反応を製品改良に直結させられます。分析結果を開発部門に迅速に共有し、将来的な改善に繋げられます。このように顧客の声を把握し、実際の製品にスピーディーに反映させることによって、市場ニーズに合った競争力のある商品を生み出せます。

FAQやマニュアルの改善

問い合わせのログをAIにより分析し、「よくある質問」とそのバリエーションについて抽出・分類を行っていきます。例として、特定の操作方法に関連した問い合わせが多い場合には、現在のFAQやマニュアルの説明が不足している・情報が見つけにくいといったことがわかります。この結果を元にしてFAQを追加する、チャットボットのシナリオを改善します。顧客の自己解決率を高めることによって、顧客の利便性向上に加えてサポートセンターの対応件数・コストの削減が行えます。

顧客満足度やロイヤルティの向上

NPS（ネット・プロモーター・スコア）などの調査結果と、アンケートの自由記述欄などを掛け合わせて分析することによって、高い評価をしている人・低い評価をしている人がどの部分に注目しているかを明らかにできます。高評価につながっている強みの特定を行い、さらにそれを伸ばしていけるような取り組みを行うことによって、ブランドへの愛着（ロイヤルティ）を高められます。

マーケティング施策への活用

SNSにおける投稿・口コミをAIにより分析し、自社ブランド・キャンペーンに対する世間の関心やトレンドの把握を行うこともできます。新たなCMやプロモーション直後の反応の推移をリアルタイムで追跡すれば、どのメッセージがターゲットとしている層にアピールできているのかを測定できます。

また競合他社に関連したVOCも分析すると、市場における自社のポジショニング・強みを客観的に比較できるようになります。これらのデータを活用することで、顧客に響くキャッチコピーの作成やターゲットを絞った広告配信といったように、マーケティング施策へ活用できます。

リスクや異常事象の早期発見

SNSの炎上や製品の重大な不具合といったように、重大なリスクを24時間体制で監視し、早い段階で検知を行えます。例えば「煙が出た」「異臭がする」など特定のキーワードが見られる、ネガティブな感情が含まれる投稿が増えた場合に管理者にアラートを送るといった仕組みを構築できます。この取り組みによって早い段階で初動対応を行うことができるといったように、企業のリスクマネジメント体制を強化可能です。

VOC分析AIを選ぶポイント

対応するデータソースを確認する

VOC分析AIの導入時には、自社が収集したいデータソースにツールが対応しているかを確認します。コールセンターの音声、メール、チャット、SNSなど複数のチャネルからのデータを一元管理し、統合して分析を行えるプラットフォームを選定することがおすすめです。

日本語の音声・文章を適切に分析できるか

VOC分析の精度は、日本語の解析精度に大きく関わってきます。日本語は同音異義語や独自のニュアンス、SNS特有の略語などが多く、正確な解釈が難しい言語といえます。

この点から、日本語の音声や文章を適切に分析ができるツールを選択することが大切です。また、業界特有の専門用語や社内辞書の登録といったように、カスタマイズできるかもチェックしておきましょう。

分類軸や評価基準を設定できるか

顧客の声をAIが分類する際には、自社のビジネスモデルや分析目的に合わせ、分類の軸や評価基準について柔軟な設定や変更ができるかも重要なポイントです。分析結果をそのまま鵜呑みにするのではなく、自社にとって意味のある抽出ができるようなツールを選ぶことが大切です。

分析結果をグラフやレポートで確認できるか

分析結果をグラフやレポートの形で出力できるかどうかも重要な基準です。高度な分析が行えたとしても、結果がわかりにくければ経営陣や他の部門への共有が難しくなってしまいます。

折れ線グラフでトレンドを示す、頻出キーワードを視覚したワードクラウドなど、見やすいダッシュボード機能が搭載されているかを確認してください。必要なデータをワンクリックで出力できれば、社内会議での報告や意思決定のスピードが飛躍的に向上します。

CRMや問い合わせ管理システムと連携できるか

VOC分析ツールで完結させるのではなく、すでに使用しているCRM（顧客関係管理システム）や、カスタマーサポートなどで使用している問い合わせ管理ツールとの連携が可能かも確認します。 システムの連携を行うことで、顧客の属性データや過去の購買履歴、対応履歴とVOCを紐づけた状態で分析できるようになり、より深いインサイトが得られます。

VOC分析にAIを活用する際の注意点

データの偏りや欠損に注意する

AIによる分析結果は、入力されているデータに大きく依存するという特徴があります。例えば一部の熱狂的なファンの声ばかりが集まっている、一部のクレーマーの声ばかりといったようにデータに偏りが生じていると、市場全体におけるニーズを見誤ってしまうリスクがあります。

分析前にデータの前処理（クリーニング）を徹底する点に加え、さまざまなチャネルからバランスよくVOCを収集するなど、データの量と質、多様性を確保することが正しい分析結果を得るために欠かせません。

AIの分類・感情判定を過信しない

AIは大量のデータ処理・感情判定において強力にサポートしてくれますが、完璧ではありません。内容によっては誤った感情判定・分類をしてしまう可能性もあるため、AIの出力結果を「絶対的な正解」として鵜呑みにしないことが大切です。あくまで意思決定のサポートを行うための判断材料として扱う、という意識を持って利用するようにしてください。

また、異常値や予想外の結果が提示されたケースでは、人間の担当者により元のテキスト・音声の確認を行うことが必要です。

個人情報や匿名化に配慮する

VOCデータには顧客の氏名や電話番号などをはじめとした、機密性の高い個人情報が含まれているケースが多くあります。これらのデータを分析する上では、情報漏洩・プライバシーの侵害などのリスクに注意することが必要です。

例えば個人情報を自動でマスキングする機能を持ったツールを選ぶ、事前にデータを処理するというルールを確立することが必要です。また、利用するAIベンダーのセキュリティ基準、学習データとして二次利用がされるのかどうかといった点まで、厳格な確認が求められます。

分析して終わりにせず改善施策へつなげる

VOC分析を行い、レポートを作成したのみで終わらせるのではなく、改善施策に繋げていくことが大切です。せっかく分析を行い課題を抽出しても、それを解決するための取り組みが行われないと意味がありません。 分析・施策立案・実行・効果検証といったサイクルを回し続けることが重要です。

VOC分析AIの導入事例

自動取得の仕組みを構築

通販会社大手の企業における導入事例です。こちらの企業では、全国4拠点100名規模のコールセンターを展開しています。同社では、VOC分析においてどのようにデータを収集するかが課題となっていたことから、音声認識ソリューションを導入しました。

その結果、リアルタイム全文テキスト化による、構造化データの自動取得の仕組みを構築できています。また、お客さま情報の自由帳票入力機能を活用し、オペレーターのPCスキルに依存しない仕組みを構築できました。

VOC 分析も効率化を実現

オペレーターが入力したコールリーズンを分析するVOC活用に時間がかかっていた企業での事例です。多い時には5人のチームで月間300時間以上かかるケースもありました。その中で、詳細なVOC分析を行うには十分とはいえない状態でした。

そこでこちらの企業ではAIサービスを導入し、電話でやり取りされた音声が自動的にテキスト化される仕組みを実現しました。音声の自動テキスト化により、ACWは平均で45秒削減、VOC分析も効率化されており、月間約68時間が削減されています。

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また、カスタマーサポートの運用支援も行っています。カスタマーサポート機能の立ち上げやクラウド化、運用の悩みなどさまざまな困りごとの相談が可能です。

VOC分析にAIを活用して顧客の声を事業改善につなげよう

VOC分析にAIを活用することによって、企業は顧客体験の向上やビジネスの成長を加速させられます。コールセンターでやり取りをした音声やアンケートなど膨大なデータをAIが客観的に判断し、顧客の感情や隠れたニーズまで可視化できます。この点から、担当者の業務負担が軽減されるとともに、クレームの早期発見や製品・サービスの改善、マーケティングへの活用といったように、さまざまな面で活用することが可能です。