「顧客はこれまでになくオープンにフィードバックを寄せているため、感情分析は彼らの意見やソーシャルメディアの会話を監視・理解する強力なツールとなっています。これにより、ブランドは顧客を喜ばせるものや怒らせるものを学び、顧客のニーズに合わせて製品やサービスを調整することができます。」
感情分析とは、テキストや音声に含まれる感情的なトーンを把握するために用いられる自然言語処理（NLP）の手法です。顧客とのコミュニケーションを肯定的、否定的、または中立的に分類し、やり取りの中で顧客がどのような感情を抱いているのかを理解することに役立ちます。
コンタクトセンターにおいては、感情分析を活用することで、オペレーターの応対品質を評価したり、離反リスクの高い顧客を早期に特定したりできます。また、感情の強さや緊急度に応じて対応の優先順位を判断することも可能です。感情データをカスタマージャーニー戦略に顧客データとあわせて取り入れることで、共感を重視した対応を実現し、サービス品質の向上や、より適切なリアルタイム判断を支援します。
「顧客はこれまでになくオープンにフィードバックを寄せているため、感情分析は彼らの意見やソーシャルメディアの会話を監視・理解する強力なツールとなっています。これにより、ブランドは顧客を喜ばせるものや怒らせるものを学び、顧客のニーズに合わせて製品やサービスを調整することができます。」
感情分析とは、顧客とのコミュニケーションの背後にある感情を特定し、解釈する人工知能（AI）の一分野です。テキスト、音声、チャットメッセージを分析し、顧客のトーンが肯定的、否定的、または中立的であるかを判断します。さらに、不満や満足、緊急性といった、より具体的な感情を検知することも可能です。
エンタープライズ企業において感情分析は、電話、メール、ソーシャルメディア、ライブチャットなど、複数のチャネルにおける顧客インタラクションを大規模に把握するために活用されます。コンタクトセンターでは、顧客の不満が高まった際にスーパーバイザーへリアルタイムで通知したり、共感を重視した対応を行うための指針をオペレーターに提示したりする用途で利用されます。
感情的なシグナルを実行可能なデータとして活用することにより、企業は顧客体験をより深く理解し、サービス上の課題を早期に把握できます。また、意思決定の質を高めるとともに、傾向分析や満足度測定、オペレーター教育の改善にも役立ちます。
分析プラットフォームに統合された感情分析は、顧客が何を伝えているかだけでなく、どのように感じているかを含めた全体像を可視化します。その結果、よりパーソナライズされ、効果的で、感情に配慮したサービス提供が可能となり、エンタープライズ規模での顧客ロイヤルティーと運用パフォーマンスの向上を支援します。
