顧客接点・サービス提供に課題あり

VOC（顧客の声）を活かして改善したい

顧客の声を分析・活用し、商品やサービス改善に役立てたい

課題の定義（何が起きていて、誰が困るか）

何が起きているか

クレームや要望、アンケート結果などの「顧客の生の声（VOC：Voice of Customer）」が各部門（営業、CS担当、店舗等）に散在・属人化したまま死蔵され、製品の改善や新たなサービス開発・マーケ施策に全く活かされていません。

誰が困っているか

事業企画・開発部門、マーケティング部門、カスタマーサクセス担当者

顧客からの貴重なフィードバックを無視することで、製品やサービスが「市場のニーズから外れた独りよがりなもの」に陥ります。結果、競合他社の顧客想いの製品にシェアを奪われ、既存客の大量チャーン（離脱）を引き起こします。

自社に最適な手段を選ぶための主なチェックポイントです。

判断軸	SaaS	機器	BPO
大量データの自動分析と可視化	テキストマイニングで、SNSやアンケートの膨大な定性データをAIで自動で分析・可視化する。	店頭等で直接声を拾う。	複雑なアンケートの設問設計や、専門リサーチャーによる客観的なレポート作成代行。
客観的で深いインサイト抽出	自社内で分析結果を読み解きデータドリブンに商品改善サイクル（アジャイル）を早く回せる企業。	WEB接点不在の企業。	自社に分析ノウハウがなくプロの視点での客観的なインサイト（洞察）が欲しい企業。
情報収集の接点（タッチポイント）	チャット等のVOCデータを継続的にデータレイク等に蓄積するデータ基盤として優秀。	現場空間の情報の補完として機能。	半年に一度の大規模な顧客満足度調査などに向けたスポット利用・専門調査向け。

向いているケース

SNSでのつぶやきやアンケートの自由記述など、膨大で非構造化の「テキストデータ」を、テキストマイニングツール（AI分析）等のSaaSを用いて感情分析・分類・可視化し、商品改善のヒントを定常的に自動発見したい企業に最適。

向かないケース

月に数件しかお客様からの問い合わせやフィードバックの声が存在しない企業。システムを入れても文字を解析するビッグデータの総量が足りず、「目で読んで人間が手打ちでまとめる」方が遥かに精緻で安上がりです。

導入・運用での注意点

ツールは「不満が多い単語ベスト10」などは提示してくれますが、「なぜその不満が起きているのか」までをシステムだけで完結させるのは困難です。データを元に「仮説」を立てる自社マーケターの存在が必要です。

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