VOC分析とは？顧客の声を製品改善につなげる収集・分析・活用の手順

記事概要：VOC分析とは何かを解説。顧客の声を収集するチャネルから、テキストマイニング・感情分析、改善までの流れ、必要な体制やツールの選び方を紹介。Udeskの活用方法も解説します。

企業には、問い合わせ、レビュー、SNS、アンケートなどを通じて、日々多くの顧客の声が寄せられます。しかし、情報が複数のチャネルに分散していると、個別の意見として処理され、共通する課題を見落とすことがあります。

VOC（Voice of Customer）分析とは、顧客の意見や要望、問い合わせ、レビューなどを収集・分析し、製品やサービスの改善に活用する取り組みです。重要なのは、声を集めることではなく、「何が問題なのか」を見つけ、「どのように改善するか」までつなげることです。

VOCの定義と収集チャネル

VOCデータは、アンケートだけから集めるものではありません。電話、メール、チャット、問い合わせチケット、ECサイトのレビュー、SNS、NPS・CSATなど、顧客とのさまざまな接点が対象になります。

チャネルによって得られる情報も異なります。問い合わせでは具体的な利用上の問題、レビューでは購入後の評価、SNSでは顧客の率直な反応を把握できます。

そのため、VOC分析では複数チャネルの情報を横断して確認できる環境を作ることが重要です。

VOCの分析手法：テキストマイニングと感情分析

VOCの多くは文章データとして蓄積されるため、代表的な分析方法としてテキストマイニングと感情分析があります。

テキストマイニングでは、「配送」「決済」「返品」「使い方」などのキーワードやテーマを抽出し、どの問題が多く発生しているかを把握します。さらに、件数の増減を見ることで、継続的な問題と急増している問題を区別できます。

感情分析では、顧客の意見をポジティブ・ネガティブなどの感情に分類します。例えば、「価格」というテーマについて、意見が多いだけでなく不満も集中していると分かれば、優先的に確認すべき課題だと判断できます。

大量のデータを扱う場合は、AIによる自動分類や分析を活用することで、手作業の負担を減らせます。

VOC分析から改善までのワークフロー

VOC分析では、単に「不満が多い」と判断するだけでは不十分です。発生頻度、増加傾向、顧客への影響などを組み合わせて、優先順位を決めることが重要です。

基本的な流れは、

収集→分類→分析→課題特定→改善→効果検証

です。

例えば、「商品の使い方が分からない」という問い合わせが増えている場合、どの機能で問題が発生しているのか、特定の商品や顧客層に集中しているのかを確認します。

原因が説明不足ならFAQや商品ページを改善し、製品そのものに問題があれば開発部門へ共有します。その後、問い合わせ件数や顧客の反応が変化したかを確認します。

つまり、VOC分析では顧客の意見を、そのまま改善すべき課題として扱うのではなく、背景まで分析することがポイントです。

分析結果を社内で共有する仕組み

VOCを分析しても、結果がカスタマーサポート部門だけに留まれば、改善につながりません。

例えば、同じ製品への問い合わせが繰り返されている場合、FAQを修正するだけで解決するケースもあれば、製品自体の仕様変更が必要なケースもあります。

そのため、分析結果は「どんな問題があるか」だけでなく、発生件数、影響、対応すべき部署まで整理して共有することが重要です。

さらに、問題を発見した際に担当部署へ通知し、対応状況を追跡できる仕組みがあれば、VOCを日常業務に組み込みやすくなります。

VOC分析に必要な体制

VOC分析を継続するには、ツールだけでなく社内の役割分担も必要です。

まず、VOCデータを分析し、課題を整理する責任者を決めます。そのうえで、製品、マーケティング、物流、カスタマーサポートなど、課題ごとの担当部署を明確にします。

特に重要なのは、「誰が分析するか」だけでなく「誰が改善するか」まで決めることです。

改善後は問い合わせ件数やCSAT、レビューの内容などを再度確認し、施策の効果を検証します。

VOC分析ツールに必要な機能

VOCツールを選ぶ際は、AI分析の有無だけではなく、収集から改善までの流れを確認する必要があります。

主な要件は以下の通りです。

• 複数チャネルからのデータ収集・一元管理
• テキストマイニング、テーマ分析
• 感情・トレンド分析
• AIによる大量データの自動分析
• 問題や変化を知らせるアラート
• 担当部署への通知・情報共有
• レポートや効果測定

特に重要なのは、分析結果を実際の業務改善につなげられるかという点です。

UdeskによるVOC分析の活用

UdeskのVoice of Customerでは、オンラインチャット、電話、メール、問い合わせチケット、ECレビュー、SNS、アンケートなど、複数チャネルから顧客の声を収集できます。

収集したデータはAIで分析し、顧客が関心を持つテーマやトレンド、感情などを把握できます。さらに、問題の通知や関連部署への連携にもつなげられるため、分析結果を具体的な改善アクションに活用できます。

例えば、「配送」に関するネガティブなレビューが急増した場合、関連する問い合わせやレビューを分析し、問題が特定の商品や地域に集中しているかを確認します。その結果に応じて、物流、EC、カスタマーサポートなど適切な部署が対応し、改善後の顧客反応を再び分析します。

UdeskのVOC機能については、こちらの動画でも詳しく紹介しています。
具体的な活用方法を知りたい方は、ぜひご覧ください。

FAQ

Q1：VOC分析は何のために行いますか？
A：顧客の意見や不満を分析し、製品・サービスの改善につなげるために行います。単に意見を集めるのではなく、共通する課題やニーズを発見することが目的です。

Q2：VOC分析にはAIが必要ですか？
A：必須ではありませんが、大量の問い合わせやレビューを扱う場合はAIが有効です。テーマや感情の分類、トレンドの把握などを自動化することで、分析の負担を軽減できます。

Q3：VOC分析ツールを選ぶ際のポイントは？
A：複数チャネルからデータを収集できることに加え、テーマ・感情分析、アラート、社内共有、効果測定など、分析結果を改善につなげる機能があるかを確認しましょう。

まとめ

VOC分析で重要なのは、顧客の声を集めることではなく、課題を発見し、適切な部署の改善につなげ、その効果まで確認することです。

多チャネルのVOC収集からAI分析、社内連携まで一貫して効率化したい企業には、UdeskのVoice of Customerが有効な選択肢となります。

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本記事はUdeskのオリジナルであり、転載する際は出典を明記してください：https://www.udesk.jp/blog/news/guide/5717/