【Mobilish】AIを活用したVOC分析

Mobilish編集部

8 Jan 202315:06

Summary

TLDRこのビデオスクリプトでは、顧客の声（VOC）分析の進化について説明しています。従来は人の手による時間と労力を要するプロセスでしたが、現在ではAI技術の導入により、VOCの質と量の両方を効率的に改善できるようになった事例を紹介しています。具体的には、月間300件だったVOCが3000件以上に増加し、SNSなどの新たな収集源を含めることで、サイレントカスタマーからの貴重なフィードバックも集めることが可能に。この技術の活用により、顧客満足度の向上とサービス改善につながる具体的なアプローチが示されています。

Takeaways

🤖 VOC分析にAIを活用することで、人手による分析の時間と労力を大幅に軽減し、VOCの質と量の両方を向上させることができる。
📊 従来のコールセンターのVOCは問い合わせに偏りがちだったが、AIを使うことで問い合わせのないサイレントカスタマーからのVOCも収集可能になった。
🔍 口コミ分析ツール「ソーシャルインサイト」を使って、SNS上の口コミデータを収集し、AI分析ツール「吉名」でテキストマイニングを行っている。
📈 AIによる分析で、VOCの肯定的・否定的な評価割合や、よくある問い合わせ傾向、関連キーワードなどを可視化できる。
💻 アプリに関する口コミがネガティブな傾向にあり、使いづらさや障害といった具体的な課題が浮かび上がってきた。
✈️ 予約や返却、現地(沖縄)に関する口コミも一定数あり、サービス全体に関するVOCを収集できている。
🔑 AIを活用したVOC分析は、サービス改善に役立つ貴重な情報を提供してくれる。
📈 VOC分析の質と量を高めるため、AIを使った複数のツールを組み合わせて活用している。
💭 今後は口コミデータからのサービス改善事例が生まれることが期待される。
🚀 AI活用によるVOC分析は、業界全体でも意識されるべき重要な取り組みである。

Q & A

VOC分析とは何ですか？
-VOC分析は、顧客の声（Voice of Customer）を収集し、分析することによって、顧客のニーズや不満、期待などを理解しようとするプロセスです。
AIをVOC分析に活用するメリットは何ですか？
-AIを活用することで、大量のデータから顧客の声を迅速に収集し、分析することができます。これにより、時間と労力を大幅に削減し、VOCの質と量を改善することが可能になります。
VOCの収集方法にはどのようなものがありますか？
-従来は人の手による収集が主でしたが、現在ではAIを活用した自動収集や、SNSチャネルからの口コミデータの収集など、多様な方法があります。
AIによるVOC分析の具体的な手法は？
-AIは顧客からの直接的な入力やSNSの口コミなどから、VOCに該当するデータを自動で抽出し、テキストマイニングやキーワード分類、感情分析などを行います。
VOC分析で直面する課題とは何ですか？
-VOCの中身が偏ってしまうことが課題とされています。特にコールセンターでは、困っている顧客からの声しか集まりにくい傾向にあります。
SNSからのVOC収集の重要性は何ですか？
-SNSからのVOC収集により、コールセンターに問い合わせをしない顧客の声も拾うことができ、より幅広い顧客の意見を収集することが可能になります。
VOC分析によってどのような改善が期待できますか？
-VOC分析により、顧客満足度の向上、サービスや製品の改善、顧客体験の向上などが期待できます。
AI分析ツールの具体的な使用例を教えてください。
-ソーシャルインサイトというツールを使用してSNSチャネルからの口コミを収集し、そのデータをテキスト分析ツールで分析することが一例です。
VOCの量的な変化について教えてください。
-AIの導入前は月に300件程度だったVOCの収集が、導入後は3000件を超えるほどに増加しました。
VOC分析の結果はどのように活用されますか？
-VOC分析の結果は、具体的なサービス改善や製品開発の参考にされるほか、顧客の声に基づいたマーケティング戦略の策定にも利用されます。

Outlines

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🤖 従来のVOC分析手法からAIを活用した分析への移行

この段落では、従来のVOC分析手法における人手による収集と分析の課題を説明し、AIを活用することで質と量の両面でVOCを改善できるようになったことを述べています。具体的には、TSRがフラグをつける必要がなくなり、AIが自動的にVOCを抽出できるようになったことで、月300件程度だったVOCが3000件以上収集可能になったことを説明しています。

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🔍 AIによる口コミデータの収集と分析

この段落では、モビリッシュが利用している複数の分析ツールについて説明しています。ソーシャルインサイトというツールを使ってSNSからの口コミデータを収集し、AIツール「吉名」でそのデータを分析しています。吉名はテキストデータからキーワードや単語を分類したり、肯定的・否定的な評価を判別したりできます。このようにツールを組み合わせることで、従来のコールセンターでは得られなかった口コミデータから多角的にVOCを抽出できるようになったことを説明しています。

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⭐ AIによるVOC分析の活用事例と今後の展望

この段落では、実際にAIによるVOC分析の結果を例示しながら、その活用方法を説明しています。具体的には、口コミデータから肯定的な言葉と不満の割合を把握したり、よく出てくる単語と関連するキーワードを分析したりできます。また、最近3ヶ月間の口コミデータを分析すると、アプリに関する口コミが15%と多く、ネガティブな声が目立つことがわかりました。こうした具体的な分析結果を基に、サービスやアプリの改善につなげることができます。さらに、従来のコールセンターのみならず、サービス利用者からの口コミデータを収集・分析することで、新たな視点からのVOCを得られるようになったことを説明しています。

Mindmap

Keywords

💡VOC分析

VOC分析とは、Voice of Customerの略であり、顧客の声を収集し分析するプロセスです。このビデオスクリプトでは、従来人の手によって行われていたVOCの収集と分析が、AIによって自動化され、その結果、質と量の両方で改善が見られるようになった事例が紹介されています。

💡AI

AI、つまり人工知能は、このスクリプトで中心的な役割を果たしています。VOC分析を自動化し、大量のデータから顧客の声を効率的に収集・分析することで、従来の方法よりも迅速かつ広範囲にわたるフィードバックを得ることが可能になりました。

💡収集

収集は、顧客からの意見やフィードバックを集める行為を指します。スクリプトでは、AIを活用することで従来の手法に比べて顧客の声を大量に収集できるようになったと述べられており、月に300件だったVOCが3000件を超えるようになった例が示されています。

💡分析

分析は、収集したデータや情報を解析し、有益な洞察を得るプロセスを指します。このスクリプトでは、AIによる自動分析が、顧客の声をより深く理解し、具体的な改善策を導き出すために利用されていることが説明されています。

💡レポート

レポートは、分析結果をまとめて報告する文書や表示形式を指します。スクリプトによると、AIを用いたVOC分析によって作成されるレポートは、従来の手作業によるものよりも速く、より多くの情報を含むものになっているとのことです。

💡コールセンター

コールセンターは、顧客からの問い合わせやサポートを電話で提供する部門を指します。スクリプトでは、コールセンターからのVOCだけでなく、問い合わせをしていない顧客からの意見もAIを通じて収集することが可能になったと述べられています。

💡SNS

SNSは、ソーシャルネットワーキングサービスの略で、人々が情報を共有し交流するオンラインプラットフォームを指します。このスクリプトでは、SNS上での口コミもVOCの収集対象としており、AIを利用してこれらから顧客の声を収集している事例が紹介されています。

💡口コミ

口コミは、顧客が商品やサービスについて友人やオンライン上で発信する評価や意見を指します。スクリプト内で、AIを用いてSNS上の口コミを収集し、VOC分析に利用することで、サービスや製品の改善点を発見している事例が示されています。

💡テキストマイニング

テキストマイニングとは、テキストデータから有益な情報を抽出し分析する技術を指します。スクリプトでは、収集した口コミやVOCデータをAIのテキストマイニング機能を用いて分析し、顧客のニーズや問題点を把握する方法が説明されています。

💡サイレントカスタマー

サイレントカスタマーとは、不満を持ちながらも直接企業にフィードバックを送らない顧客のことを指します。スクリプトでは、AIを用いたVOC分析によって、これらサイレントカスタマーの声も収集し、サービス改善のために活用している事例が紹介されています。

Highlights

VOC分析は現在、人の手ではなくAIで行われています。

AIの導入により、VOCの質と量の両方を改善できるようになりました。

顧客からの直接のフィードバックをAIが自動で分析しています。

月間300件だったVOCが、3000件を超える量に増加しました。

コールセンターだけでなく、SNSからのVOCも収集しています。

ソーシャルインサイトという口コミ分析ツールを使用しています。

AIツールはテキストデータからキーワードやフレーズを自動で分類します。

分析により、顧客の声から具体的な改善提案を導き出すことができます。

AI分析は単純なクレームだけでなく、サービスの肯定的な面も浮き彫りにします。

アプリ関連の口コミが特に多いことが分析から明らかになりました。

口コミデータを基に業務改善やサービス改善につなげることができます。

VOCの分析により、通常では捉えられない顧客のニーズを発見できます。

この技術はクライアント先のマーケティング部門にも大きな利益をもたらします。

AIを活用することで、普段声を上げない顧客からのVOCも抽出できるようになりました。

AI分析ツールの導入はまだ初期段階であり、今後さらに多くの事例が生まれることが期待されます。