VoC分析を成功させるための6ステップガイド

今や、スマートフォンやノートパソコンを持っている顧客なら誰でも、あなたのビジネスに対する感想や感情を、数秒で世界中の人々と共有することができます。

しかし、フィードバックはすぐに蓄積され、それらのデータの山に隠された貴重なインサイトは、分析なしには表面化することはありません。

定量的・定性的なVoCデータを分類・分析することで、CXを向上させるために共有・活用できるインサイトを導き出すことができます。

包括的なVoice of Customer（顧客の声、VoC）ガイドのこの章では、顧客の声のデータを分析し、その分析を行動に移す方法をステップごとに説明します。

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• AIを活用したセンチメント、トピック、キーワード分析でVoCフィードバックを分類

• 定量分析でデジタル顧客体験の成功を計算する

• デジタル体験を分析して、顧客フィードバックの背後にあるなぜを理解する。

• インサイトを共有し、行動する。そして繰り返し、改善する

1.目標を明確にする

VoCデータの収集を始める前に、そこから何を得たいのかを決める必要があります。

この方法の最適なアプローチは、お客様の行動や感情について、早急に解決すべき質問を立てることです。例えば、次のような質問が考えられます。

• 顧客は新商品ラインの価格設定に満足しているだろうか？

• 前四半期にモバイルアプリの解約率が上昇したのはなぜか？

• 顧客は当社プロダクトの新しい主力機能を気に入って使っているだろうか？

• 何が顧客のサービス加入を妨げているのか？

注意：一度にすべての質問に答える必要はありません。

1つの質問から始めることで、分析のプロセスがどのように機能するかを把握し、その学びを次のプロジェクトに取り入れることができます。

2.顧客の声データの収集と分類

何を調査したいのかがわかったところで、その目標に関連するフィードバックを集める必要があります。

定量的（数値的）、定性的（非数値的）な顧客の声データを収集するためには、様々な方法があります。第2章では、これらの方法について詳しく説明し、Contentsquareが顧客の声データの収集にどのように役立つかを解説しています。

データを収集したら、次にデータを分類して、簡単に以下のことができるようにする必要があります。

• 定義したゴールに最も関連するフィードバックに焦点を合わせる。

• フィードバックを緊急度に応じて優先順位付けする。

• ユーザー・ジャーニーのさまざまな段階、さまざまな顧客セグメントで得られたフィードバックを比較する。

アナリストのチームが、送られてくるフィードバックをひとつひとつ手作業で分類するのは、労力、時間、コストがかかり、人為的ミスが起こりやすい。

その代わりに、AIを活用した顧客の声分析ソリューションを活用しましょう。自動化することで、物事のスピードが上がり、すべてのフィードバックが確実に分類され、データ分析から得られるインサイトがより信頼できるものになります。

優れた顧客の声分析プラットフォームは、テキストフィードバックをその感情や取り上げられたトピック、使用されたキーワードに応じてタグ付けし、分類します。

• センチメント分析自然言語処理（NLP）およびその他のAIプロセスを使用して、感情的な内容（肯定的、否定的、または中立的）についてテキストフィードバックを分析します。

• トピックおよびキーワード分析センチメント分析と同様に、テキストのフィードバックを解釈し、トピックやキーワードを特定します。

これにより、フィードバックをフィルタリングしてプロジェクトに関連するものだけを表示したり、最も頻繁に発生するトピックやキーワードを特定して修正や最適化の優先順位をつけたりすることができます。

Contentsquareをビジネスの成長に役立てる方法

ContentsquareプラットフォームのVoice of Customer（顧客の声、VoC）機能で受信したフィードバックにセンチメント、トピック、キーワードタグ別に自動タグ付けをすることができます。

フィードバックにタグを付けることで、必要に応じて簡単に検索やフィルタリングができます。また、ネガティブなフィードバックが急増したときや、特定のトピックがフィードバックに登場した際にアラートを受け取ることも可能です。

Contentsquareで自動トピックタグ付けを設定すれば、お客様のフィードバックを手間なく分類できます。トピックタグには、「価格」、「バグ」、「機能リクエスト」、「UX」、「スパム」などがあります。

Contentsquareプラットフォームは、次のような機能も提供します。AIが作成したアンケート回答のサマリーにより、全体的な感情を把握し、フィードバックのポジティブおよびネガティブな傾向を抽出することができます。

AIが生成するサマリーレポートでは、回答の一般的なセンチメントを強調し、肯定的な意見と批判的な意見の両方をピックアップし、顧客からのフィードバックに基づいて次のステップを提案します。

3.定量的な顧客の声分析の実施

定量的なVoCデータは数値データであり、数えたり測定したり、数値として表すことができます。このデータを取得する方法の一つとして、定量調査を顧客接点全体で実施し、顧客にプロダクト・サービス・体験について評価してもらう（例えば1～5のスケールで）ことが挙げられます。

これにより、顧客満足度の概要を素早く把握し、ユーザー体験において改善が必要な分野を指し示すことができます。

例えば、調査対象の顧客の多くがチェックアウト体験に低いスコアを付けていることが分かれば、それは改善策を検討するうえで非常に重要なサインとなります。

アンケートで追跡する定量的フィードバックとして、最も一般的な3つのタイプ：

1. ネット・プロモーター・スコア® (NPS®))

2. 顧客満足度スコア（CSAT）

3. カスタマー・エフォート・スコア（CES）

顧客の声を分析するプラットフォームは、フィードバックスコアを算出するだけでなく、スコアの分布、回答者の属性、顧客がどのフェーズにいるかなどで 結果をセグメント化 できる機能も備えているべきです。

セグメント化は、調査結果やインサイトをビジネス全体で共有するのにも役立ちます。これは、最適化の取り組みに対する賛同を得るために非常に重要です。

Contentsquareをビジネスの成長に役立てる方法

ContentsquareのVoice of Customer（顧客の声、VoC）機能では、NPS®調査を含むあらゆる種類の定量調査を数秒のうちに設定できます。

そして調査結果が出れば、私たちのプラットフォームには、その数字を分析できる強力なツールがあります。

NPS®などの定量調査を実施し、顧客満足度の全体像を把握しましょう。

特定のスコアのオーディエンスセグメントを作成し、以下の方法でセグメントを比較します。ジャーニー分析(サイト、アプリ、プロダクトを通じたユーザージャーニーを可視化）とゾーンベースのヒートマップ（ページや画面要素とのユーザーインタラクションを可視化する）を使用してセグメントを比較し、何がユーザーのセンチメントトレンドの原動力となっているかを発見します。

スコアが低い場合は、ジャーニー分析とセッションリプレイを使用して、ユーザーのフラストーレーションの背景を理解します。

セッションリプレイを活用して、不満を抱えた顧客が低評価を付けるまでの経緯を調査しましょう。

4.行動分析でより深く掘り下げる

定性データとしての顧客に声データとは、数値では表せないデータであり、顧客があなたのビジネスについて語ることや、実際の行動を指します。このデータを収集・分析することは非常に重要です。なぜなら、それによって顧客がユーザー体験に対して良い・悪い・無関心と感じる理由を把握できるからです。

すでに、テキストフィードバックの感情分析、トピック分類、キーワード分類を通じて、顧客があなたのビジネスについて何を言っているのかを分析する方法について説明しました。

しかし、顧客や顧客体験を真に理解するためには、顧客の声から得たデータを補完 し、行動分析ツール から得られるインサイトを活用することが重要です。例えば、セッションリプレイやヒートマップなどを活用することで、顧客があなたのWebサイト、アプリ、プロダクトとどのようにやり取りしているのかを可視化できます。。

行動分析データは、数値データやテキストフィードバックを提供しない大多数の顧客の行動や感情を把握するのに役立ちます。また、得られたフィードバックの背景を理解し、より深いインサイトを得るための手助けとなります。

さらに、行動分析は顧客の声フィードバックを理解するのに役立つ一方で、VoCフィードバックは分析によって明らかになった混乱した行動傾向の背後にある原因を明らかにするのにも役立ちます。

理想的な顧客の声分析プラットフォームが行動分析機能も提供するのはそのためで、そのようなプラットフォームを活用することでチームはフィードバックと行動をシームレスにリンクさせ、両者をよりよく理解することができます。

Contentsquareをビジネスの成長に役立てる方法

Contentsquareのエクスペリエンス・インテリジェンス・プラットフォームは、以下のような顧客の声と行動分析機能をシームレスに統合しています。

• エクスペリエンス・アナリティクスは、1回のセッションでウェブサイトやアプリの匿名化されたユーザー行動を自動で捉えます。これには、ページ上および画面上のスクロール、クリック、スワイプ、ホバーなどの行動、および全体的なジャーニー経路が含まれます。

• Product Analytics（PA）を使用すると、複数のセッションにわたってユーザーの行動を追跡し、特定の機能やタッチポイントがエンゲージメントやリテンションにどのような影響を与えるかを理解することができます。

• Experience Monitoringは、ユーザーのフラストレーションを追跡し、顧客がレイジクリックなどフラストレーションの兆候を示したり、技術的エラーが発生したり、サイトやアプリのパフォーマンスが低下した場合に警告を発します。

これらの機能をContentsquareプラットフォームのVoice of Customer機能と組み合わせることで、ユーザーからのフィードバックとユーザー行動のギャップを簡単に埋めることができます。

つまり、次のことができる。

• 行動分析を活用してフィードバックを調査する：理解できないフィードバックを受け取ったことはありませんか？そんな時は、セッションリプレイ を活用し、フィードバックを残す前にその顧客がどのような行動を取っていたのかを確認してみましょう。

• 行動分析で追跡した混乱を招く行動を理解するためにVoice of Customer機能を使用します： 例えば、あるページでユーザージャーニーを中断させる問題をセッションリプレイで発見したとします。しかし、何が起こっているのか把握できないとします。 そんな場面で、Voice of Customerを使用してそのページにアンケートを設定することで、顧客に何が起こっているのかを明らかにさせることができる可能性があります。

5.インサイトを共有し、行動に移す

Voice of Customerのデータは、顧客体験を向上させ、収益を増加させるために必要な数々の最適化を行うための証拠となります。

しかし、この証拠を説得力のあるものにするには、他のチームや意思決定者が簡単に理解し、活用できる形式で共有することが重要です。プレゼンテーションで示す、転送する、あるいは同じ分析プラットフォームへのアクセスを提供し、彼ら自身がデータを深く掘り下げてインサイトを発見し、共有できるようにしましょう。

Contentsquareをビジネスの成長に役立てる方法

Voice of Customer機能を活用し.csv、.xlsx、または Google Sheetsドキュメントとしてアンケート結果データをエクスポートし、電子メールまたは利用可能な統合機能 （例: Slack、Microsoft Teams、Zapier） で転送します。

トピックタグと感情タグを有効にしている場合、データには感情の分析結果とタグの内訳が含まれ、回答全体のトピックと感情の分布を現在と過去の推移 の両方で確認できます。さらに、プラットフォームにアクセスできる社内の誰もが、先ほど述べたAIが生成する詳細レポート を閲覧することも可能です。

調査結果には、トピックタグとセンチメントの内訳が表示され、時系列での分布が示されます。

6.学び、繰り返す

顧客の声に耳を傾け、反応することは、一過性のイベントではなく、継続的なプロセスにする必要いがあります。

デジタル顧客体験は、顧客の期待に応えるために常に進化し続けるべきであり、顧客からのフィードバックを継続的に収集・分析して、的中率を確保する必要があります。

そのため、実施したすべての調査やテストから学び、何がうまくいき、何がうまくいかなかったかを整理することで、顧客が何を求めているかをより詳細に理解できるようになるはずです。

Contentsquareをビジネスの成長に役立てる方法

顧客の声分析の効果は、収集したデータの質と量に依存します。

Contentsquareでは、自動アンケート分析機能により、実施する調査ごとに前回よりも優れたVoCデータを得ることができます。

ContentsquareのVoice of Customerは、インプレッションや完了率など、アンケートに関連する重要なデータポイントを表示します。また、アンケートのどのセクションが最も注目され、どのセクションで最も離脱が多いかをハイライトします。

また、ContentsquareのVoice of Customerでは、お客様のアンケートがどのような結果を出し、どのような点を改善すべきかを一目で把握することができます。

顧客の声データで顧客の心を読む

適切なステップを踏み、適切なツールを使えば、顧客の声分析によって、顧客体験を、素晴らしい方向へとしっかりと導くことができます。

この章では、顧客の声フィードバックを分析するために必要なステップを説明しましたが、必要なツールについてはどうでしょうか？次の第5章にジャンプして、生のデータをビジネスの成長戦略に変えるのに役立つ顧客の声分析ツールを見つけてください。

顧客の声分析に関するFAQ