CS・CX推進者必見！うまくいくVOC（顧客の声）分析と社内共有 ７つのノウハウ

先進企業はどうしてる？VOC活用の他社事例

CS/CX推進は新しく立ち上がった部署が行うことなども多く、手探りが多い現状。そんな中でVOC分析について担当者がまず気になるのが「他社はどうしているのか…？」という部分かと思います。

そこで、VOC分析をしている企業の事例を最初にいくつかご紹介します。

事例1.大手食料品メーカー

（VOC分析の課題と目的）

• 年間数万件寄せられるお客様の声活用に膨大な工数がかかる
• 問い合わせに加え、SNSなどで自発的に発信されるお客様の声の本音（インサイト）を読み取りに行く必要性を感じていた

（取り組み）

・コール、メールなどのお問い合わせログやSNSから収集した定性情報を、テキストマイニングツールを活用してグラフや表などに定量化して分析し、商品改善やプロモーション施策に活用

事例2.大手自動車メーカー

（VOC分析の課題と目的）

• 顧客からの電話問い合わせを表計算ソフトで管理していたが、内容が多岐にわたるため集計や分析が追いつかない
• 顧客の声を定量的に分析して新車開発や品質改善に活かし、より魅力的な車種を生み出したい
• 分析データを社内で共有しても、直接関係のある部署以外に関心を抱いてもらうのが難しい

（取り組み）

・コールセンターなどからのお問い合わせをテキストマイニングツールを活用して分析し、製品設計や説明書などの改善に活用

事例2社の共通点は？

上記の2社の共通点を簡単にまとめてみます。

• お客様の声分析にかかる膨大な工数
• 顧客の声を活用したいという想いがある
• テキストマイニングツールを活用して課題を解決している

なぜテキストマイニングツールを2社とも活用しているのでしょうか？
答えはテキストマイニングツールを活用することで、以下のことが実現できるからです。

• 「収集・一元化・分析」の工数を大きく削減できる
• アンケートや問い合わせなどのテキストデータを簡単に可視化することができる
• お問い合わせやSNS、アンケートなどの顧客の声の収集ができる

これら「収集・一元化・分析」などの工数を大きく削減することで、初めて社内に共有して会社の施策にVOCを活用していくことが可能です。これがなければ、「収集・分析」で時間を追われて「報告」だけで終わってしまうなんてこともしばしば。。。

そんな課題をツールで解決した後は、「どうやって社内でワークさせていくか・・・」という点に課題を抱くかと思います。そこで、実際にCS・CX推進者が実践しているVOCの社内共有ノウハウの７つのポイントをご紹介していきます。

VOCの社内共有でCS・CX推進者が意識すべき７つのポイント

「収集・一元化・分析」したデータは、適切な形で適切な人に届かなければ、十分に活用できているとは言えません。そこで、国内シェア11年連続No.1で1,600社以上の導入実績を持つテキストマイニングツール「見える化エンジン」を提供する当社だからこそ蓄積されている、社内共有の７つのノウハウをご紹介します。

1.社内関連部門を味方に付ける

VOC活動での登場人物として大きく分けると、「顧客接点部門」と「情報活用部門」に分かれます。その両部門のやる気のバランスを取らなければ、最終的なVOC活用には繋がりません。

顧客接点部門を味方につけるために、顧客接点情報から知りたいことを徹底的にヒアリングしましょう。
「新製品の反響をSNSから分析したい」「サービスの改善ポイント優先度を決める参考にしたい」など、何を知りたいのかをまとめることで、整理する情報を明確化し、より具体的なアクションに繋げることができます。

ここで、「全社視点」「職能視点」「個人視点」を満遍なく持ち、ダッシュボードにも反映しましょう。
そうすることで、各部門が「追加の分析」「読み解き」ではなく「活用」に向けてリソースを割くことができるようになります。

※テキストマイニングツール『見える化エンジン』のダッシュボードより

2.「顧客接点部門」と情報活用部門を繋ぐ

VOCを全社的に活用するには、部門間の連携が不可欠です。そのためには、目的を両部門が共有していることが重要となります。

分析・活用の視点から逆算して、まずは顧客接点部門に「意識して入力して欲しいポイント」をリクエストするとよいでしょう。

こうすることで、情報入力部門は「残すポイント」を意識したヒアリングを進めることができます。分析担当部門としては、見たい観点でのデータが残ることで、分析軸のブレが最小限になり、充実した分析に繋げることができます。

情報活用部門は、視点に沿った結果を得ることができるほか、情報入力部門にとっても「自分たちの入力したデータが活用されている」ことが可視化されることで、モチベーションが向上してさらなるデータの質向上に繋がるという、よい循環が生まれていくことになるのです。

3.スモールスタートから始める

一足飛びに全社展開を実現することはできません。

まずは商品と展開部門を絞り、明確な目標をもった実践を通じて、小さな成功事例を積み上げていきましょう。

4.ポータルに親しみやすい名前をつける

オリジナルネームなしにヒットした商品は世の中にありません。社内でワークさせるためにも、親しみやすい名前を付けることが大切です。

社内で呼ばれるようになることで、全社的に浸透し始めるようになります（これが意外とバカになりません）。

5.閲覧者のユーザビリティに徹底してこだわる

VOC分析情報の「閲覧者」は分析のプロではありません。

レポートなどを共有する際には、日々の業務の中で思い立った時に「直感的」に「ストレスなく」操作できることが大切です。

テキストマイニングツールなどのシステムは、直感的に操作できることを選定のポイントに加えましょう。

6.顧客接点部門の情報入力へのモチベーションアップを図り続ける

VOCをテキストマイニングで上手分析し続けるコツは、入力・記録データの質にあります。

顧客接点部門のモチベーション向上を図り、VOCを大切にする文化を醸成する仕掛けづくりとして、VOCの分析結果をサイネージなどに表示する取り組みをされている企業もあります。実際に「モチベーションが上がった」と20％以上の社員が答える結果に繋がった実例も。

7.定期的に成果測定を行い、軌道修正を続ける

CS/CX推進活動のおける「顧客」は社内関連部門メンバーと言えます。そのため、社内関連部門のニーズをつかみ続けることが大切です。共有して終わりではなく、閲覧者へのアンケートやコメントなどのコミュニケーションから、定期的な改善検討を進め、図のような「CS/CX活動における啓蒙・改善サイクル」を回していきましょう。

VOC分析における代表的なデータソース4選

ここで改めて「どんなデータの種類があるのか」「自社は何から取り組めばいいのか」を整理しましょう。

VOC分析において多くの企業が活用している代表的な4つのデータソースを、VOC分析の主な目的に対する適性とともにご紹介します。

1.問い合わせログ｜顧客の声をダイレクトに収集

問い合わせログにはコール・メール・チャットなどが含まれます。コールログをはじめとしたお問い合わせは、クレームなどの声が多いと思われがちですが、実は単純な質問や、不明点の確認の方が多いという企業がほとんどです。何に関する・どんな質問が・どんな方から多いのかを明らかにすることで、取り組み成果の検証のほか、商品サービスの改善案の発見に繋げることができます。

2.アンケート｜知りたいポイントを踏み込んで問う

アンケートは、定量情報や回答者の属性とかけ合わせて分析することで、特定の評価や意見を深掘りすることもできます。商品・サービスに対する満足度や推奨度(CS・NPS調査)などの「自社顧客向けアンケート」と広く生活者へ問う「ネットモニター向けアンケート」に大きく分かれます。

3.SNS｜トレンドの確認・生活者の本音が発信される

X（旧Twitter）などをはじめとしたSNSでは、幅広い生活者のバイアスのかからない多様な声を収集することができます。その発信性や即時性・拡散性から、トレンドや反響を捉えやすいという特徴があり、活用の幅は多岐にわたります。

4.口コミなどの外部サイト｜利用者の評価とその理由を確認

口コミサイトは評価とともに、「評価の理由」も確認することができます。「使ってみたけど…」「あの商品と比べて…」など実際に商品・サービスを利用したユーザーの声が聞くことができ、評価ごとに発言内容の傾向を把握するほか、同じ評価軸で競合製品との比較をすることできます。

CS・CX活動におけるDX化のはじめの一歩：テキストマイニングツール

分析作業だけで終わらせず次の施策に向けて動くには、分析作業をDX化してすぐに分析レポートをアウトプット・共有することが必要になってきます。

そこでCS/CX推進を先行している企業が活用しているのが、「テキストマイニングツール」です。

費用も社員を1名を雇用するよりも安い金額で利用を始めることができるため、データの収集・分析の「作業」に工数がかかっている企業は、テキストマイニングツールを導入することで「活用」に向けた動きに注力しやすくなります。

11年連続シェアNo.1のテキストマイニングツール「見える化エンジン」でVOCを見える化しませんか？

様々なテキストマイニングツールがある中でも、国内シェア11年連続No.1の圧倒的実績を誇る、「見える化エンジン」がおすすめです。

見える化エンジンは、ご紹介した４つのデータソース全ての収集・一元化・分析・共有に対応しています。

分析が難しそう…という場合でも、「見える化エンジン」に備わっているレポートテンプレートを活用すれば誰でも分析結果を確認することができます。「定型レポートから自社にあったカスタマイズをしていきたい！」という場合でも、伴走型の充実したサポートで自走までご支援します。

11年連続国内シェアNo.1のテキストマイニングツール『見える化エンジン』のHPはこちら

さらに、新機能であるX（旧Twitter）定型レポートが公開され、導入実績1600社の支援ノウハウが詰まった、目的ごとの分析レポートがカスタマイズ不要で利用可能になり、誰でも導入してすぐに分析することが可能になりました。

さいごに

本記事では、様々な企業が実際に取り組んでいるCS/CX推進のノウハウをお伝えして参りました。

「CS/CX推進しろと言われても他社がどうしているのかわからない」
「効果的な社内共有の方法がわからない」
「自社に合ったデータや、分析方法がわからない」

など、CS/CX推進をする担当者が抱く疑問を解決する記事になっていれば幸いです。

多くの企業が取り組んでいるテキストマイニングツールを活用したVOC分析について、本記事の前半で他社事例をご紹介しましたが、まだまだたくさんの業種・目的の実例のご用意がございます。「他社の事例をもっと知りたい」という場合は、お気軽にお問い合わせください。

とりあえず資料を見てみたい方はこちら

また、「実際に分析画面を見てみたい」という方向けに、無料デモ体験も行なっています。

「競合製品と比較して自社製品の評価ポイントが知りたい」
「ロイヤルカスタマーに評価される商品改良をしたい」
「商品のプロモーションの反響効果を測定して、より自社の良さを伝えられる施策に活かしたい」

などのご要望に合わせて分析をお見せすることも可能なので、「データ活用の相談をしてみたい」という方は下記よりお申し込みください。