VOC分析にテキストマイニングを活用する

VOC分析とは

「VOC」とは、Voice Of Customer（顧客の声）の略語です。顧客からの要求やアンケートの結果、商品やサービスに対するコメント等を継続的に調査・分析することで、自社の営業活動を改善していくことを意味します。

テキストマイニングとは

テキストマイニングとは、顧客の声をテキストとして解析する技術のことです。アンケートの回答やコールセンターに寄せられた言葉、SNSの口コミなど、自由形式で収集された文章を、単語や文節ごとに調査し、相関関係や使用頻度などを分析していきます。

VOC分析をテキストマイニングツールで行うメリット

目に見えない「声」のデータを分析できるようになる

VOC分析にテキストマイニングツールを導入すれば、それまで目に見えていなかった「声」のデータを分析できるようになります。そのメリットは、なんと言っても、今度寄せられるであろう顧客のニーズを予測できる、ということです。将来の需要を見通し、営業活動の改善を行えます。

また、テキストマイニングツールで分析した調査結果を通して、スタッフが効率的に業務改善を行うこともできます。膨大なテキストデータは、そのままでは改善活動に活かしにくいもの。スタッフそれぞれがデータ分析に時間をかけられないからこそ、テキストマイニングツールでスムーズに分析すべきなのです。

顧客対応の品質アップを目指せる

テキストマイニングを実施することで、VOCの効率的な分析による改善活動の導出を図れるでしょう。例えば、過去に寄られた顧客からのクレームなど、これまで得られた顧客の声を分析することで、商品やサービスを含めた、顧客対応の品質の向上につなげることができるのです。

またテキストマイニングは、スタッフ間のノウハウの共有にも活用できます。顧客対応の品質アップを目指すために、VOC分析をテキストマイニングツールで行うことは、効率的な業務改善につながるのです。

データ分析の負担軽減が可能

VOCデータは、回答数が増えるほど分析の手間や負担も増加します。たとえばコールセンターではオペレーターが顧客対応やトラブルのデータを入力しているケースもありますが、業務負担は大きいもの。また、分析にも時間がかかるため、分析担当者にも負担がかかります。

テキストマイニングツールを使用すれば、膨大なデータをスピーディに処理することが可能。データの記録や分析にかかる時間を削減し、業務負担を軽減することができます。

なぜテキストマイニングツールでVOC分析が可能なのか

会話で頻出する話題を把握できる

テキストマイニングツールを使えば、会話で頻出する言葉や話題を把握できます。それぞれの話題は、互いにどのような関係があるのか、ネットワークとして掲示し、全体を俯瞰的に把握することもできるようになります。全体として話題になる傾向がある項目を把握できるのです。

会話を深堀して分析できる

会話の内容を俯瞰するだけでなく、さらに深掘りして分析できるようになることも、テキストマイニングツールでVOC分析を行うメリットです。ツールには、特定のテキストを絞り込んで検索できるものもあり、時系列や単語の一覧のなかで興味深い関係を見出すことができるかもしれません。

自由に辞書登録できる

テキストマイニングツールには辞書機能を備えているものもあります。VOC分析では、この辞書機能を使ったカテゴリー分けや、反対に、辞書の設定を変更することによる分類結果のシミュレーションなども可能です。膨大なVOCをテキストマイニングツールで効率的に分析するポイントのひとつです。

サービス・商材の評価に直結する単語をピックアップできる

サービスや商材に対するVOCこそ、品質向上に直結することが期待されるもの。テキストマイニングツールでは、これらの評価に直結する単語をピックアップし、さらにワードクラウドとして、それらの出現頻度等の可視化が可能です。好意的か、否定的か、といった分け方で対比することもできます。

分析結果を共有できる

テキストマイニングツールを使えば、VOC分析の結果をスタッフ間で簡単に共有できます。分析画面を共有することはもちろん、分析方法を共有することで、さまざまなスタッフが同じ分析結果を自ら確認することもできるため、非常に効率的なのです。

VOC分析へのテキストマイニング活用事例

コンタクトセンター代行：お客様の声を分析

情報工房株式会社ではクライアント企業からの委託を受けてコールセンター業務を営んでおり、その中で「顧客の声（VOC）」を効率的に管理できるようテキストマイニングシステムを導入しています。

複合的な文言や単語が混在している会話であっても、文章をパーツ化して内容を分類できるため、クライアント企業へフィードバックする際も目的のデータの管理が簡便化したそうです。また、顧客が本当に伝えたい部分だけをピックアップしてテキスト化できることも、データの品質や確認しやすさを向上させるために役立っているようです。

アイデア次第で活用幅が広がることも重要でしょう。

ネット銀行：カスタマーセンターに集まる顧客の声を分析

PayPay銀行株式会社では顧客の声を分析して、顧客満足度の向上を目指すためにテキストマイニングを導入しています。ネット銀行である同社にとって、電話で問い合わせてきた顧客の声には、WEBサイトの使いづらさやサイト上の案内だけでは分かりにくかった部分などが反映されており、それらを適切に把握して分析することが企業としての成長につながっていることは重要です。

また、顧客からの似たような問合せや質問事項を自動的に分類することで、情報管理に費やされていた業務時間が大幅に削減されたことも見逃せません。結果的に業務の効率化が進み、全体的な業務フローの見直しも叶えられました。

コールセンター：オペレーター品質向上のためオペレーターの声を分析

コールセンター業務のアウトソーシングに対応しているビーウィズ株式会社では、VOC分析にテキストマイニングを導入して、情報の正確な管理を進めるだけでなく様々なサービスやオペレーションの運用にも活用してきました。

人工知能によってオペレーターと顧客の会話が自動的にテキスト化され、さらにそのテキストを活用してFAQの品質向上や、オペレーターによる顧客対応品質の監視といったこともカバーされています。人材育成にもテキストマイニングが有効であることは重要でしょう。

そのほか、テキストマイニングツールをコールセンターで導入した事例を見る

VOC分析でテキストマイニングを効果的に活用するには？

VOC分析にテキストマイニングを導入して効果的な運用を実現しようと思えば、分析結果を適切にチェックして管理できるスキルや体制の構築が欠かせません。

テキストマイニングによってどれだけVOCのテキスト化やデータ管理が効率化されようと、収集・分類された結果にもとづいて業務課題を発見したり解決策を考えたりできなければ、システム導入のメリットは不十分なものとなるでしょう。

また、重要なデータを見落としてしまい、結果的にVOCを正しく業務に反映できない恐れもあります。

テキストマイニングは業務の効率化を目指す上で役立つシステムだからこそ、システムやVOC分析結果を適正に取り扱える人材の育成や業務フローの確立が重要です。

有料・無料の両方を紹介
テキストマイニングツール一覧
を見てみる

まとめ

ここまで見てきたように、テキストマイニングツールを使えば、膨大な顧客の声に埋もれることなく、VOC分析を効率的に進められます。また、近年ではAIが自動分析を行ってくれるテキストマイニングツールも登場していたり、音声データを自動的にテキスト化してVOC分析を行ってくれたりするものもあります。

このサイトでも、さまざまなテキストマイニングツールを紹介していますので、自社で必要なVOC分析にあったテキストマイニングツールを探してみてくださいね。