現代のビジネス環境では、顧客の声（VOC：Voice of Customer）は重要な要素となっています。特にコンタクトセンターは、顧客との直接的なコミュニケーションの場であり、多くの顧客データが蓄積されています。このデータをVOC活用して分析を行うことで、顧客体験（CX）の向上や業務改善、新たなビジネスチャンスの発見が可能です。本記事では、テキストマイニングを活用したVOC分析の有用性や、分析プロセスについて解説します。VOC分析を用いて、コンタクトセンターの価値の最大化を目指しましょう。
目次
VOC分析とは、顧客からのフィードバックを収集し、データとして解析するプロセスです。このデータには、電話、チャット、Web（アンケートや問い合わせ）、メール、SNSなど様々なチャネルを通じて得られる顧客の意見や感想が含まれます。VOC分析によって、顧客満足度の向上や、製品・サービスの改善、マーケティング戦略の最適化が行えます。
コンタクトセンターには日々問い合わせが殺到し、データが大量に蓄積されていきます。これらのデータは顧客の声としてVOC分析の対象であるのにもかかわらず、1部の重篤なクレームなど、経営に関わるデータ以外はフィードバックされず、ほとんどの企業が有効に活用できていないという実情があります。
テキストマイニングツールを用いれば、今まで埋もれてしまっていたデータを含めたVOC分析を行うことができ、より精度の高い施策を打ち立てることが可能になります。
図1: 国内企業のVOC分析の活用状況-コールセンター白書2023より引用
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コンタクトセンターは、顧客との接点が多岐にわたるため、VOCデータの収集に最適な場所です。以下に、主要な収集チャネルを紹介します。
リアルタイムの会話や通話録音データを音声認識技術により文字起こしされたテキストデータや音声解析技術を用いた感情分析結果です。 オペレータが登録するコールリーズンも有効ではありますが オペレータの要約スキルなど課題が残ります。
オンラインチャットのやり取りから得られたテキスト情報です。
電話後やメール対応後に、顧客に対してアンケートを実施し、満足度や改善点についてフィードバックを受けます。
HP上のお問い合わせフォームやメールにて受け取った問い合わせからさまざまな顧客の声です。
VOC分析は、いくつかのマーケティングフレームワークが用いられますが、PDCAサイクルで進めるプロセスをご紹介します。
製品やサービスの改善・顧客満足度の向上などの、分析の目的を設定します。
目的に合致したデータの収集方法を選定し、データを収集します。ボイスサービスでは音声認識による会話データやAIによる要約データ、ノンボイスサービスではチャットのトランスクリプトやWEB問合せフォーム、メール本文などが対象です。
テキストマイニングツールを使用してデータを分析します。目的に応じて分析ツールを選定し、収集したデータをインポートします。大量の会話データを扱うため、AI、ツールを用いることで効率的に分類や精緻化が可能です。分類された話題と補足情報を組み合わせて傾向を把握し、課題や問題点を可視化したレポートを作成します。
分析結果から明らかになった課題に対して効果的な対策を検討し、改善活動を行います。継続的なVOC分析で効果検証を行うと共に新たな課題を発見することが可能です。
このように、PDCAサイクルに沿ったVOC分析により、コンタクトセンターでの改善活動を効果的に進めることができます。
VOC分析は、顧客の声を企業の成長に繋げる強力な手段です。コンタクトセンターには顧客の声が沢山集まります。コンタクトセンターに蓄積されたデータを活用することで、顧客満足度の向上やサービスの改善、効果的なマーケティング戦略の立案が可能になります。これにより、企業全体の競争力を高めることができます。
VOC分析の導入を検討する企業は、まずデータ収集の仕組みを整え、適切な分析手法とツールを選定することが重要です。分析結果を活用して、効果的な施策を立てることができるでしょう。
これからのビジネスにおいて、顧客の声を無視することはできません。VOC分析を通じて、顧客満足度を高め続け、成長する企業を目指しましょう。 当サイトでは、コールセンター/コンタクトセンターの作り方や、最新のIT活用を学びたい方へ、ダウンロード資料を多数ご用意しております。ぜひダウンロードいただき、資料をご活用ください。
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