導入事例

当社のお客様サポートセンターに寄せられる電話やお手紙は年間56,000件。 そのデータの分析で、 本当にVOC （お客様の声）を拾えているのかという疑問がありました。
そこで、 消費者の本音を浮かび上がらせる情報こそがVOCであると定義し直したのです。
しかし、 商品の企画段階と市場投入後のギャップを捉え難いこと、 また競合商品に関するVOCを捕まえられないという壁がありました。 それを捉えようとする場合、 データソ ースはSNSになりますが、 情報量が多過ぎてうまく活用できていませんでした。 課題を整理すると、データの選択基準があいまいな上SNSの評価尺度がなく、 SNSの特性も掴めていない。
自分たちに都合の良い情報を集めているのではないかという疑問もありました。

あるロコミサイトのレビューで商品に付けられている点数を因子別に並べ、 点数の振り分けを箱ひげ図でグラフ化しました。 そうすることでVOCが視覚的に見えてくるのです。 さまざまなパターンの因子を2軸で自動的にマッピングするとマップが動き、競合商品と差がある軸を見つけることができます。

1つのページで競合商品と比較でき、 グラフのクリックで関連データを呼び出せるのも見える化エンジンの良いところ。 比較因子はアナリストの感性や力量にも左右されますが、 選定方法の1つとして、 見える化エンジンのランキング機能も活用しています。

元データの信頼性をどうやって担保していくか、選んだデータの重み付けをどうしていくのかが大きなポイントになってきます。そして大事なのがアナリストの力量で、ここをどう担保するかが最大のミッション。アナリストに分析力がなければ、例えデータマイニングで見える化されたとしても、結論を導き出すことができません。
アナリストが適切に分析を行うためにも、正しく見える化するためのツールが大変重要になります。見える化エンジンはカスタマイズが本当にすごく簡単で便利ですが、今までと違う新しい取り組みをする時には、プラスアルファコンサルティングさんと協力をお願いしていきたいと考えています。