【Mobilish】AIを活用したVOC分析

Summary

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。