そして VOC 分析とは、単に「顧客の声を聴く」だけではなく、収集した声を分析し、改善に活かす仕組みやプロセスのことです。つまり、顧客が本当に求めているものや不満の根本原因を可視化し、サービス改善に繋げる活動といえます。
VOC 分析が必要とされる 3 つの理由
主な 3 つの理由から、 VOC 分析が必要とされています。
- 顧客満足度（ CS ）の向上：
蓄積された VOC を分析すると、よくある不満や評価ポイント、対応への期待が見えてきます。その結果、 FAQ 整備や応対品質の改善につながり、顧客満足度や NPS といった CX 指標の向上も期待できます。
- 商品・サービスの改善に直結：
顧客の声は、マーケティング部門や開発部門にとって、最も信頼性の高いインサイトです。 VOC を全社で共有することで、企業としての改善スピードが速くなります。
たとえば「アプリの操作がわかりづらい」「配送が遅い」といった声が継続して見られる場合、改善の優先順位付けにも使えます。
- 顧客ロイヤルティの向上：
顧客の不満を早期に発見し、改善アクションを随時実行できれば、「話を聞いて改善してくれた」と顧客の信頼感は高まり、継続利用やリピートに繋がります。
つまり、 VOC 分析は「顧客離れの防止」にも有効であり、ロイヤルティ向上の鍵となり得ることから必要なのです。
顧客の声（ VOC ）はどこから集める？
VOC が最も集まるのは、コールセンター・コンタクトセンターです。
顧客が顧客自身の言葉で最も率直に本音を語る場所であり、「なぜ困っているのか」「どこに不満を感じているのか」という声が、凝縮されています。
通話記録やチャット等のログの中には、改善のヒントが必ず存在しているといっても、過言ではありません。実際、コールセンターに寄せられた声を基に、ヒット商品が生まれたり、品質問題の改善に繋がったという事例は、いくらでもあります。
そのため、コールセンタ−の応対履歴を自動で分析するツールのニーズもあり、増えています。たとえば、 Genesys Cloud CX は、コールセンターのデータを集約し、 AI を用いた VOC 分析を実現する CX 統合プラットフォームとして、多くの企業で活用されています。
Genesys Cloud CX
VOC 分析方法・分析ツールに必要な機能
VOC 分析で使うデータには、主に以下の 2 種類があります。
- 定量データ … アンケート、 NPS 、評価スコアなど
- 定性データ … 通話内容、チャット、メール、 SNS のレビューコメントなど
従来は定量中心の分析が主流で、 Excel 等の表計算ソフトを用いた分析が行われていました。しかし、最近は AI を使って「顧客の生の声」である定性データを分析する動きが急速に拡大しています。
そのため、ここでは実務で活用ニーズの高い「定性データの分析方法」をご紹介します。
VOC 定性データの分析方法
以下の手順で VOC 分析を進めます。
- 目的を明確にする
解約低減、顧客満足の向上、チャネル移行促進など、分析の目的と KPI を定義します。複数ある場合は、優先度や社内のスケジュール（商品の発売サイクルなど）を考慮して調整すると良いでしょう。
- データチャネルの選定
音声通話、チャット、メール、 SNS など、どの顧客接点を分析するかを決めます。この段階で、顧客対応に利用するツールが一元化されているとスムーズに分析作業を進めることが出来ます。
- 転写／文字起こしの設定
通話データは文字起こしするなど、決めたチャネルのデータを分析可能な状態に整えます。顧客対応に利用するツールの機能や AI による文字起こしを使うと、効率良く整えることができます。
- トピック／カテゴリの設計
目的に合わせて、 VOC 分析のテーマと抽出すべき要素を決めます。たとえば、通販サイトの改善を目的とした場合、サイトの使い勝手、料金や支払い方法に関する不満、配送料金や遅延の有無などが対象になります。
- 感情・共感分析の有効化
顧客の感情（ポジティブ／ネガティブ／ニュートラル）や応対者の共感度を可視化し、改善ポイントを発見できるようにします。
- 検索・抽出・インサイト発見
設定したトピック、感情分析に基づき、分析データの傾向や異常値を発見し、原因を深堀りします。
- レポーティング／ダッシュボード化
分析結果は、商品企画・物流・マーケなど、関係部署と共有できるように、わかりやすい形に可視化します。
- 改善アクションの設計・実行
FAQ の充実、新機能の追加など、原因に応じた具体的な改善へ落とし込みます。
- モニタリング・ PDCA 運用
改善アクションの効果を継続的にチェックし、さらなる改善に繋げます。
- チャネル・言語の拡張、高度化
分析対象のチャネルや言語を増やして範囲を拡げたり、リアルタイム分析を導入するなど高度化を進めるフェーズです。
手順 5．以降は、 VOC 分析やレポーティングをAIがサポートする機能を実装したツール（ Genesys Cloud CX など）があると、初めての方でも安心して作業を進めることができるでしょう。
ご興味のある方は、こちらよりご相談ください。
コールセンター・コンタクトセンターにおける VOC 分析ツールに必要な機能
VOC 分析を行うには、通話・チャット・メールなど、顧客とのインタラクションデータを統合的に扱える仕組みが必要です。なぜなら、通話でのお問い合わせが 2 、 3 件でも、同じ内容の相談がチャットやメールを加えたら 10 件を超えていた、ということは普通にあるからです。
この VOC 分析を強力に支援する機能を持つプラットフォームとして、 Genesys Cloud CX を例に、必要な機能をご紹介します。
- 音声・テキスト／感情分析（ Speech & Text Analytics ）
顧客の発言内容と感情（ポジティブ／ネガティブ／ニュートラル）を AI が自動解析し、改善ポイントを検出します。
機能詳細は、こちらをご覧ください。https://www.genesys.com/ja-jp/capabilities/speech-and-text-analytics
- 文字起こし（トランスクリプト）機能
通話音声のデータをテキスト化し、分析の際の検索性や精度を高めるのに役立ちます。
- 知能 AI （ネイティブ AI ）
顧客感情・オペレーターの共感度測定・トピック／傾向の抽出を自動化できます。
- 全チャネル横断のデータ統合
音声、チャット、メール、ボットなどを一元的に扱えるため、多角的な VOC 分析が可能となります。
- ダッシュボード／レポート・ API 連携
ツール内でダッシュボードやレポートを作成できるので、関係部門への共有をスムーズに行え、傾向や異常を発見しやすくなります。また、 API 連携で外部システムに接続することも可能なので、データ活用の可能性が拡がります。
VOC 分析のデモ動画はこちらよりご覧いただけます。
【デモ動画】VOC分析
実際に得られる効果と導入事例
カスタマーエクスペリエンス（ CX ）による差別化を重視し、顧客理解を深めるために Genesys Cloud を導入した企業の事例を紹介します。
Genesys でオムニチャネルプラットフォームを構築でき、顧客満足度も向上
インドネシアを代表するトップ企業のECプラットフォーム・ Blibli （ブリブリ）では、同社は顧客満足度を最優先事項に掲げ、一体型のシームレスなオムニチャネル・ショッピング・エクスペリエンスの実現に取り組んできました。
オムニチャネルを実現したことで、顧客の理解が深まり、顧客満足度（ CSAT ）が 3 %向上しました。
まとめ
VOC 分析は、顧客の声をただ受け取るだけでなく、「顧客視点での改善」を継続的に実行するための重要なプロセスです。
かつてコールセンター・コンタクトセンターはコストセンターとされていましたが、近年では、 VOC の宝庫であると社内からも注目を集める部署となっています。また、 AI を活用することで、膨大なデータから価値あるインサイトを早く効率的に抽出できるようにもなってきました。
CX やロイヤルティを向上させ、解約防止を目指す企業にとって、 VOC 分析は必須の取り組みと言っても過言ではありません。
Genesys Cloud CX のような統合プラットフォームを活用すれば、定性データの分析、感情分析、改善アクションの設計まで一気通貫で実現することができるようになります。
ぜひ、ツアーやデモンストレーションで、貴社の VOC 分析をイメージしてみてください。
Genesys Cloud CX
