VOC分析とは? メリットや方法､導入の流れ､おすすめツールまで解説

最終更新日:2024/02/22

VOC分析とは?

顧客の意見や要望、アイディアなどが含まれたVOCの収集・分析は、顧客満足度の向上や新商品の開発、売上改善などに高い効果を発揮します。自社に適したチャネルや収集方法を選び、VOCを積極的に自社の運用に取り入れることは、顧客のニーズを正確に捉え、事業を成長させる上で重要です。

本記事では、VOC分析の基本的な考え方や具体的な効果、収集方法や活用事例に加えて、VOC分析に役立つおすすめツールを紹介します。

VOC分析とは?

VOC分析とは、顧客の声(VOC)から商品開発やサービス改善などに役立つヒントを取り出す分析手法です。

VOCとは「Voice of Customer」の略称で、日本語に直すと「顧客の声」を意味します。近年では、コールセンターやアンケート、SNSなど、さまざまなチャネルからVOCを収集可能です。

VOCには、企業が今後改善すべき点や顧客が求めている商品・サービスを理解するためのヒントが数多く含まれています。そのため、VOCをできるだけ数多く集めて内容を分析し、顧客が自社に抱いている意見や要望を正確に理解することで、さらなる事業拡大や企業の成長の糧にすることが可能です。

近年では、さまざまなチャネルを通して膨大なVOCを収集できるようになっているので、人が手作業でデータを集計し、分析するのは難しくなってきました。そのため、多くの企業は専門の分析ツールを活用してVOC分析を実施しています。

VOC分析のメリット･効果

顧客の声を大量に収集して分析を行うには一定のコストや労力が欠かせません。それでも多くの企業がVOC分析に注力しているのは、VOC分析にそれ以上の大きな価値を見いだしているからです。そこで以下では、VOC分析が企業にもたらす効果やメリットについて、詳しく解説します。

顧客満足度を高められる

VOC分析を行うことによって、顧客が自社に抱いているイメージや改善要望を具体化できるため、顧客満足度の向上を実現しやすくなります。

例えば小売店や飲食店を経営している企業なら、VOCを通じて従業員の接客品質を客観的に見つめ直し、教育方針を再考することが可能です。接客品質が低いと、既存顧客が来店しにくくなるだけでなく、悪い口コミによって他の顧客の来店機会も減少しかねません。その点、VOC分析に基づいた改善策によって接客品質の向上を達成できれば、顧客満足度が向上し、リピーターが増えるなどの効果が期待できます。

また、「売り場の棚が高く、商品を選びにくい」などの不満があれば、顧客が快適に買い物を楽しめるような売り場改善に努めるなどの工夫も可能です。顧客の声を知ることは、顧客満足度向上の第一歩になります。

商品改善・新商品開発に活かせる

VOCを収集・分析することで、「〇〇ができる商品を開発してほしい」「△△のプランを新設してほしい」など、顧客がどのような商品・サービスにニーズを持っているのか把握することが可能です。こうしたVOCを参考にすれば、顧客のニーズに的確に刺さる商品開発をしやすくなります。さらに、リリース前にモニターとして顧客に協力してもらえれば、発売前から顧客目線の意見を反映させた商品を作りやすくなります。

既存の商品に関しても、VOC分析を通して顧客が特に不満を抱いている部分を特定できれば、優先的に解決すべき問題を明らかにし、より効果的な改善ができます。商品改善によって顧客の利便性が向上すれば、購入頻度が上がり、それに伴って顧客単価が上がったり、ブランドに対する信頼が高まって良い口コミが広がったりと、多くのメリットを見込めます。顧客の声に応えた新商品を発売できれば、顧客に寄り添った商品開発ができる企業として、良好なブランドイメージを構築可能です。

売上向上につながる

VOC分析を行うことで、自社に不足している要素を把握できれば、売上改善も期待できます。企業目線で取り組むだけでは、本当に売上改善に必要な施策が見えていない場合があります。顧客の意見を取り込むことで、改善のハードルになっている要素がどこにあるのかを可視化して、売上向上につなげることが可能です。

「〇〇と△△を一緒に購入することが多いので、近くに商品を配置してほしい」などのちょっとした要望のほか、「自分に最適なプランを相談できるサービスがあれば、契約を検討したい」など、顧客の小さな要望にこそ、売上改善につながるヒントが隠されています。こうしたヒントに基づいて商品のアピールポイントや顧客ターゲットの見直しなどをすれば、効果的なマーケティング戦略を構築でき、売上改善効果を高めやすくなります。

VOC収集の主な方法と特徴

VOC分析を実施するには、第一に顧客の声を収集しなければいけません。VOCの主な収集チャネルは、アンケートやコールセンター、SNS、メール、インタビューなどです。ここでは、それぞれのチャネルの特徴を詳しく解説します。

VOC収集の主な方法

アンケート

アンケートとは、いわゆる「お客様アンケート」などの名称で、自社の顧客にアンケートを行って集めるタイプのVOCです。回答方法は、紙に印刷されたアンケートに記入してもらい、回答ボックスなどに投入する方式のほか、Webのアンケートページに誘導し、スマートフォンやパソコンから入力・送信してもらう方式もあります。記名・無記名、オファーの有無なども回答数・回答率に影響するポイントです。

用紙・印刷コストの削減や、顧客の入力負担軽減のために、最近ではWebのアンケートシステムがよく使われるようになってきています。自社の商品やサービスに対する意見だけでなく、接客品質や店舗の環境など、さまざまな要素に対する顧客からの評価を得るためにアンケートは有効です。

大量のVOCを収集・分析するには時間と手間がかかりますが、最近ではこうした作業を効率化するツールも登場しています。例えば、「YOSHINAリサーチ」というサービスでは、約800万人の中から、目的に合ったターゲットを最大1万人抽出してアンケート調査を実施可能です。回収したアンケートは自由回答文も含めてテキストAI「YOSHINA」が分析してくれるので、効率的に分析作業を進められます。

コールセンター

コールセンターは、「お客様相談室」や「お問い合わせセンター」「カスタマーサポート」などの名称で運営されているお客様窓口のほか、商品やサービスの使い方を質問するためのカスタマーサービスなど、いくつか異なる形式があります。いずれにせよ、こうした窓口は顧客からのさまざまなVOCが寄せられる重要な顧客接点です。

コールセンターではオペレーターが直接顧客の声を聞くことができるため、細かいニュアンスなどを推し量りやすいのがメリットとして挙げられます。アンケートやメールなど、文章だけでは伝わりにくい内容も説明しやすいため、顧客の生の声を集めるのに最適です。ただし、こうして収集された顧客の声を内容に応じて分類するのには手間がかかるため、専用のツールを活用するのがおすすめです。最近では、人間のオペレーターに代わって、チャットボットを導入しているコールセンターも増えています。

SNS

スマートフォンが普及し、誰もがプライベート用のSNSアカウントを所有する時代になったことから、顧客満足度や利便性の向上を目的として、ビジネスの世界でもSNSアカウントが数多く運用されています。たとえばSNSのDMやメッセージ機能、ユーザーの投稿を通して、顧客からのVOCを集めることが可能です。

SNSの特徴は、顧客との距離が他のチャネルに比べて比較的近い点にあります。日常生活に根差しているSNSを通して気軽に商品やサービスの感想を投稿したり、企業の担当者へ簡単に連絡を取ったりできるため、コールセンターやお客様アンケートでは伝えにくい些細な意見を取得しやすいのがメリットです。

また、自社の商品名・サービス名がどのような単語とセットで発言されているかも把握できるので、自社の世間的な評判を把握するためにもSNSを活用できます。このように多くのデータを効率的に収集できるSNSですが、その一方で悪意ある投稿や事実無根のコメントなども混じっていることがあるので、情報の質としては玉石混交な部分もあるのが欠点です。

メール

Webサイトなどにお問い合わせ用のメールアドレスを記載しておき、メールでVOCを集める方法もあります。メールは長文を記入してもらえるので、SNSやアンケートの自由欄のように限られた文字数で意見を伝えなければならないチャネルとは異なり、より複雑な意見や要望を受け取れるのが魅力です。

WebサイトやECサイトにお問い合わせフォームを設置しておき、訪問者からの意見や要望を募集する方法も、広義の意味ではメールの一種に含められます。また、メルマガなどに返信用のメールアドレスを記載し、商品やサービスへのVOCを募る方法も有効です。

インタビュー

顧客に直接インタビューすることもVOCを収集する方法として挙げられます。インタビューでは、顧客との対話を通して顧客が抱える問題やニーズを詳しく引き出すことが可能です。適切な質問を繰り返すことで、顧客自身も意識していなかったようなニーズや不満を深く掘り下げられることもあります。

一人ひとりとの対話が必要なインタビューは時間がかかり、顧客を集めて実施するのにもコストや労力を要します。最近では、コストを削減したり協力してくれる顧客の負担を減らせたりできるように、オンラインインタビュー形式も増えてきています。

VOC分析に役立つツール

VoC分析とは、さまざまなチャネルを通じて収集したVoCを分析して、今後の経営判断やマーケティング施策に役立てるマーケティング手法のことです。

VoCには、企業が今後改善すべき点や顧客が求めている商品・サービスを理解するためのヒントが数多く含まれています。VoCをできるだけ数多く集めて内容を分析し、顧客が自社に抱いている意見や感想を正確に理解することで、さらなる事業拡大や企業の成長につながる貴重な資料となります。

少数のVoCであれば人の手で集計することも可能ですが、一定以上の規模になると、手作業で分析を行うのは膨大な手間と時間がかかります。そのため、近年では専門の分析ツールを活用するケースが多いといえます。

続いては、VOC分析に役立つ代表的なツールを紹介します。大まかにどのような種類のツールがあるのか事前に知るための参考にしてください。本記事の後半では、具体的なおすすめツールも紹介します。

CRMシステム

CRMシステムとは、さまざまなチャネルから収集された顧客情報を一元管理できるITツールです。VOCを収集するための用途としては、主にコールセンターでの活用が挙げられます。コールセンターに寄せられたVOCをCRMシステムに入力しておくことで、社内全体でどのような要望やクレームが集まっているのかを可視化し、分類・分析を行えます。また、顧客からのフィードバックに基づいた改善策を実施してトラッキングすることで、その改善策が効果的であったかどうかを確認することも可能です。

また、近年ではCRMシステムとAIを連携させて最適なアプローチを導き出すことで、より効果的なマーケティング施策の展開につながります。

テキストマイニングツール

テキストマイニングとは、膨大なテキストデータをAIや統計学的手法によって処理・分析することで、自社にとって有用な情報を抽出する技術を指します。特定のワードの出現頻度を調べることもできるので、自社の商品に言及されたSNSのコメントについてテキストマイニングを行えば、その商品が一般にどのような感想を持たれているのか把握することも可能です。

テキストマイニングをVOC分析に活用することで、顧客が商品・サービスを購入する際のハードルになっている要素を見つけ出したり、サービス品質を向上するための施策を講じたりしやすくなります。

チャットボット

チャットボットとは、テキストや音声を通して、人間の言葉に自動応答してくれるITツールです。よくある定型的な質問であれば、チャットボットの応答で事足りることも多いので、昨今では業務の省力化・省人化のために導入するコールセンターが増えています。

特に高度なAIが搭載されたAI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、回答精度をより高めていくことが可能です。接客・応答内容を明確化した上でチャットボットを運用すれば、VOCを効率的に収集・管理できます。先に紹介したテキストマイニングとの相性が優れているのも特筆すべき点です。

チャットボットについてより詳しく知りたい方は、こちらをご覧ください。

チャットボットを活用したテキストマイニングを導入したい方は、下記のページからサービス比較と企業一覧をご参照いただけます。

チャットボットのサービス比較と企業一覧

自動音声認識ツール

自動音声認識とは、ストリーミングや録音によって収集・蓄積した音声データを自動的に分析して、テキスト情報に変換する技術のことです。

音声情報としてのVOCを、そのままの形で分析することは容易ではありません。一件ごとに音声を視聴してやり取りを書き起こし、内容を把握する作業は時間がかかりすぎるため、現実的な施策とはいえないでしょう。

コールセンターなどにおいては、CTIシステムなどを導入することで、オペレーターと顧客の会話を録音できます。録音された会話形式のVOCを自動音声認識によってテキスト化すると、テキストマイニングによってVOCの分析を自動化できます。

音声認識や音声分析を導入したい方は、下記のページからサービス比較と企業一覧をご参照いただけます。

音声認識・音声分析のサービス比較と企業一覧

VOC分析には専門のチームも必要

VOC分析で効果的に成果を出していくには、データ分析や分析後の施策の実施を担う専門チームの設定やメンバーをそろえるなどして、体制を整備することが重要です。

例えば、VOC分析を実施するには、顧客の声を収集するためのチャネルや分析ツールを用意しなければなりません。そして、収集したデータを分析するためには、専門的なスキルを要する前処理なども必要です。分析結果から正しく情報を読み取り、的確な改善策を練るのにも、一定のノウハウやスキルを要します。

こうした業務を任せられる人的リソースが社内で不足している場合は、専門の会社にアウトソーシングするのもひとつの方法です。データ収集の段階からワンストップで任せられる企業に依頼できれば、社内の負担を大きく減らせます。

VOC分析に欠かせない4Aサイクル

分析には「4A」サイクルが不可欠です。このサイクルは次の4つの段階で構成されています。

Accept（収集）
Analyze（分析）
Acknowledge（共有）
Act（実行）

Accept（収集）

顧客の声を収集するステップです。収集方法にはアンケート、インタビュー、コールセンター、SNSやインターネットリサーチなどがあります。特に近年ではSNSやインターネットリサーチが重要な収集手段となっています。

Analyze（分析）

収集したデータを分析する段階です。この段階で顧客のフィードバックやクレームの内容、傾向、原因を把握し解釈します。顧客満足度の向上や問題解決に役立つ情報を焦点にして抽出することが重要です。

Acknowledge（共有）

分析結果を社内の関係者と共有するステップです。分析結果を適切な形で伝え、関連する部署全体で理解できるようにする必要があります。

Act（実行）

分析結果に基づいて、問題の改善に取り組む段階です。課題に対して適切な改善策を考え、実際に行動に移します。

VOC分析の成功の鍵は、目的を明確に設定し、適切な収集チャネルを選ぶことにあります。収集したデータは、適切なツール（例：エクセル、BIツール、テキストマイニングツール）を用いて分析し、実際の業務に活用することが重要です。また、定期的な分析と効果の測定を行い、VOC活用の有効性を高めることが大切です。

VOC分析導入の流れ

VOC分析を行う専門チームが用意できたら、VOC分析を実施するための準備に入っていきます。ここでは、VOC分析を導入する流れを5つのステップに分けて解説します。

目標の明確化

VOC分析を始める前に、「VOCを収集して、どのような目的を達成したいのか」を明確にしておくことが重要です。前述のように、VOC分析には顧客満足度の向上や新商品開発、売上改善など、さまざまな目的が存在します。

そのため、まずは自社の課題などに応じて分析の目的を明確にし、そこから逆算して収集すべきデータや優先して分析すべきデータを洗い出すことが大切です。目的を明らかにすることで、VOCを収集する際に軸がぶれにくくなり、より有用な意見を集めやすくなります。

データ収集方法の決定

VOC分析を行うためには、十分な量のVOCを収集しなければなりません。自社に適したVOCの収集方法はどれなのかをよく検討した上で、必要なチャネルを展開することが大切です。

すでに紹介したように、VOCの収集方法はアンケートやメール、SNS、コールセンターなど多種多様に存在します。チャネルによってデータの精度や情報量が異なるため、収集方法はひとつのチャネルに限定せず、複数のチャネルから網羅的に収集するのがおすすめです。

アンケートの実施やコールセンターの設置は導入コストがかかるため、費用対効果を検証することも欠かせません。収集後の分析のしやすさや手間なども踏まえた上で、コストと手間のバランスが良く、顧客の利便性も良い分析方法を選びましょう。

ツールの選定

収集方法を決定したら、次はツールの選定です。アンケートなら、紙に印刷して店舗などで記入してもらうアナログ形式か、アンケートツールを活用してWeb経由で回答を送信するデジタル形式かを決める必要があります。

メールであれば、どの媒体にメールアドレスを記載するのかを絞り込みましょう。一例としては、メルマガやWebサイトのほか、店舗チラシにQRコードを掲載しておくなどの方法も考えられます。

SNSは複数の種類があるため、どのプラットフォームでアカウントを運用するか、事前によく検討することが大切です。コールセンターなら、オペレーターの確保や運用ルールの整備、CTIなどのシステム整備をする必要があるため、余裕をもって準備を進めることをおすすめします。

データの収集･分析と改善

このステップでは、実際にツールを使って顧客の声を収集・分析し、そこで明らかにされた問題点を改善していきます。まずは各チャネルから収集されたデータを分析し、顧客がどのようなニーズや不満を持っているか特定しましょう。このデータ分析に際しては、例えば統計分析やテキストマイニングなどの技術が有効です。

データ分析を通して問題点を特定できたら、分析結果を各部署へフィードバックし、改善策を立案・実施していきます。

効果検証

VOC分析を行い、改善施策を実行した後は、効果検証を実施することが求められます。

VOC分析によって導き出された改善施策の効果が現れているかどうかは、効果検証を行わなければ分かりません。効果検証を実施せずに放置すると、改善施策が誤っていた場合に十分な効果が現れずに費用対効果が低下したり、顧客の利便性や顧客満足度の低下を招いたりするおそれがあります。

的外れな改善施策を展開した結果、かえって逆効果になってしまうケースもあるため、改善施策の効果検証は定期的に行いましょう。検証の結果、仮説を立てて新たな改善策を反映し、その改善策の効果検証を行うPDCAサイクルを何度も繰り返すことで、より洗練された企業運営につながります。

Voc分析から成果改善につなげるためには

VOC分析を具体的な成果につなげていくためには、次に挙げる2つのポイントを意識することが重要です。

課題に合ったデータを分析する

第一に重要なのは、自社の目的や課題と対応したデータを優先的に分析することです。やみくもにすべてのデータを分析しようとすると、データ量が膨大になってしまい効率が悪くなるのに加え、そこから得られるインサイト(洞察)もピントがぼやけたものになってしまいます。

こうした事態を避けるには、分析をする前に自社の課題に対して仮説を立てるなどして、どのようなデータが必要なのか絞り込んでおくことが重要です。

施策につなげてPDCAを回す

データ分析は具体的なアクションにつなげなければ単なる自己満足に終わってしまいます。そのため、分析自体が目標とならないように注意し、分析結果を実際の施策につなげることを強く意識するようにしましょう。

また、たとえ改善策が効果を挙げたとしても、顧客のニーズは刻々と変化していきます。そのため、VOC分析は継続的に実施し、PDCAサイクルを回していくことが重要です。分析と改善策の仮説検証を繰り返すPDCAサイクルを何度も回していくことで、より洗練された企業経営につながります。

VOC分析におすすめのツール・システム5選

VOC分析を行うのであれば、VOC分析を行うためのツールやシステムを導入するのがおすすめです。ツールを活用することで、効率的にデータ分析を行い、最小限の労力でVOC分析の効果を最大化できます。

ここでは、厳選したVOC分析向けツール・システムを5つご紹介します。

AIチャットボット､Chat Staff｜株式会社電通

Chat Staffは、株式会社電通が提供する対話型AIチャットボットです。

Chat Staffの特徴は、チャットボットによるテキストの回答に加えて、画像や動画を併用できる点にあります。顧客からの問い合わせがあると、AIチャットボットがテキストや画像、動画を交えて分かりやすく説明してくれるため、顧客の理解を促進できます。商品画像や説明動画などを活用することで、テキストだけでは伝わり切らない問い合わせにも対応可能です。

また、自由記述型のチャットボットを構築すると、顧客が入力した内容をデータとして蓄積できます。頻繁に問い合わせが寄せられている質問を整理してWebサイトにFAQを掲載するなど、二次的な活用にも有効です。

AIによるVOC分析サービス､sAI Voice Analyzer｜株式会社サイシード

sAI Voice Analyzer｜株式会社サイシード

sAI Voice Analyzerは、株式会社サイシードが提供する音声分析を活用したVOC分析サービスです。
sAI Voice Analyzerは、AIが音声データをテキスト化し、クラスタごとにカテゴライズして問い合わせ内容を可視化します。それにより、分析した問い合わせ内容が自動化できる場合は、顧客にとって最も利便性の高い形を提案してくれます。

また、チャットボットやFAQ、Webサイトへの問い合わせ内容を分析し、どのような施策を転記すれば問い合わせの件数を最小化できるか、改善提案を受け取れます。このように、sAI Voice Analyzerを利用すれば、社内に溜まっていたコールログ資産を掘り起こし、新たなデータ活用ができるようになります。コールセンターの業務改善をどこから始めればよいのか迷っている、現場担当者に適しています。

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テキストマイニングAIツール､YOSHINA(よしな)

YOSHINA(よしな)は、音声データのテキスト化からテキストマイニングまでワンストップで行える分析ツールです。

通常、音声データをテキストマイニングするには、事前に音声認識ツールを使って音声をテキスト化する必要があります。しかしYOSHINAは、コールセンターの録音データなどをYOSHINAにアップロードするだけで、テキスト化から分析へとシームレスに実施できます。分析手法は定点観測やピンポイントに分析するなど柔軟に対応できます。

また、無料のキックオフミーティングや問い合わせサポートなど、さまざまなサポートを受けられるのも魅力です。YOSHINAを活用することで、企業は効率的にVOC分析を行い、顧客の声を把握できます。

AI音声認識API､AmiVoice Cloud Platform｜株式会社アドバンスト･メディア

株式会社アドバンスト･メディア

AmiVoice Cloud Platformは、株式会社アドバンスト・メディアが提供する、開発者向けの音声認識API・SDKです。

自社開発のシステムやサービスに音声認識を導入したい人や、音声認識技術を取り入れたアプリケーション開発を検討している人に適しています。AI技術を採用しているAPI・SDKですが、同社が独自に開発したAmiVoice Cloud Platformを利用するだけで、機械学習に関する知識がなくても簡単に音声認識技術をアプリケーションに組み込めます。

医療・金融・保険などの特定の業界に特化した専用エンジンも用意されているため、業種に合わせた音声認識アプリケーションを開発したい場合にも重宝します。また、スマホ端末やロボットにも組み込めるSDKなどが準備されているなど、さまざまな環境下において柔軟に対応してくれます。

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テキスト解析モデル構築サービス｜株式会社エーアイスクエア

株式会社エーアイスクエア

株式会社エーアイスクエアが提供するテキスト解析モデル構築サービスは、複数の自然言語処理エンジンを組み合わせて、機械学習モデルを構築できるサービスです。独自のAIエンジンの中から複数のエンジンを併用できるため、高度で柔軟性の高い機械学習モデルを実現できます。

目的や用途に合わせた最適なモデルを最短期間で提供してもらえるため、すぐにVOC分析を行いたい場合にも向いています。コールセンターの問い合わせ内容を振り分けたり、リコール報告書の内容を分析して自動的に原因を割り出したり、商談内容を分析して不正見地を行ったりと、さまざまな使い方が可能です。さらに、蓄積データ自体がない場合でも、教師データ作成を代行するサービスもあります。

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