VOC分析とは？（Voice Of Customer）の重要性と効果的な実施方法

顧客視点に立った商品サービスの提供を行うにあたっては、VOC（Voice Of Customer=顧客の声）をもとに顧客ニーズを捉え改善を重ねることが重要です。本記事でVOC分析とはどのようなものか、メリットや重要性、効果的な実施方法についてお伝えします。

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VOC分析とは？

VOC（Voice of Customer）分析とは、「VOC=Voice of Customer」つまり顧客の声を、そを分析して顧客ニーズを把握し、商品やサービスの改善、開発、またマーケティング活動などに活かすことを指します。

VOCにはさまざまなチャネルで収集され、主なものでは顧客アンケート、顧客インタビュー、SNSや口コミサイトの投稿、コールセンターのログがあります。これらのVOCを分析することで、顧客のニーズや不満点を明確にし、顧客にとってより価値のある商品やサービスの提供に役立てることができます。

VOC分析を行うメリット、重要性

上記のようにVOC分析を行うことは企業にとって非常に重要です。ではそのメリットをより細かく見ていきましょう。

顧客ロイヤルティ、顧客満足度の向上

顧客の不満点や要望を把握し顧客ニーズに対応した改善を行うこと、また顧客の満足点や顧客に評価されているポイントを把握することで、顧客満足度や顧客ロイヤルティを高めることができます。顧客満足度や顧客ロイヤルティが高まることは顧客離れを防ぎ、NPSの向上リピート率の向上やLTVの向上、良い口コミの拡散などによる新たな顧客の獲得など多くのメリットを期待することができます。

このような良い事業サイクルを作っていくためにもVOC分析で顧客のニーズを把握した上で事業活動を行なっていくことはとても重要になります。

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商品・サービスの改善や開発

VOCには顧客の本音の声や潜在的なニーズが含まれています。これらを把握することで顧客が本当に求めている製品やサービスは何かを知ることができ、既存の製品/サービスの改善や新商品/新サービスの開発に活かすことができます。

特にフリーコメントやSNS投稿などのテキストやコールセンターのコールログデータなどの定性データには顧客の本音が現れるとても貴重なVOCといえます。企業側想像もしていなかったような不満の声や要望を発見することで、より顧客ニーズにあった商品サービス、そして他社と差別化された開発が可能になります。

マーケティング戦略の立案

VOCから得られる顧客インサイトを活用することで、ユーザーの特性に合わせたマーケティング施策を立案することができます。また顧客がどういった言葉をよく使っているのかを捉え、様々な接点におけるマーケティングコミュニケーションに反映させていくことも有用です。

VOC分析を行うことで、「自分たちの考えや感覚」と「顧客の考え・感覚」とのギャップが浮き彫りになります。自社の商品やサービスをどのように見せるか伝えるか見直すきっかけにしましょう。

VOC分析せず顧客の声を聞くことを怠ってしまうと、顧客ニーズを無視した製品/サービスになってしまいます。特に昨今ではデジタル化が急速に進み、顧客ニーズの変化はより速いスピードで移り変わるようになっています。

VOC分析から顧客トレンドを捉え、常にニーズに合わせた商品サービスを提供し続けないと、顧客離れや売上の低下を招きかねません。顧客の声に真摯に耳を傾け、分析・活用することはますます求められるようになっています。

VOCの主な種類

ここまでVOC分析のメリット・重要性について見てきましたが、改めてVOCにはどのようなものがあるのか、そしてVOC分析を行うことでどのようなことがわかるのかをみていきましょう。

顧客アンケート

顧客アンケートによって得られる様々な評価やコメントもVOCの一つです。NPSや顧客満足度などの尺度でそもそも商品サービスに対してどのようにう評価されているのか、そして顧客体験や昨日について評価を取得することでどういった点が顧客に評価されているのか、あるいは逆に不満となっているのかを知ることができます。

また自由記述形式でコメントをアンケートの中で取得しておくことで、自社では想像していなかった顧客の声を拾うことができます。フリーコメントデータはテキストマイニングなどを行うことで全体的にどういったことが言われているのか傾向を掴むことができます。

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顧客インタビュー

顧客インタビューなどを通じて得られた商品サービスに対する評価、また顧客自身が抱えているニーズや要望・不満も貴重なVOCの1つです。顧客インタビューは対面や電話形式で行われ、対面のものでは1対1で行われるもの、グループで行われるものなどがあります。その場で顧客に質問を重ねることができるため、顧客の感情や具体的な意見を深掘りすることが可能です。

SNSや製品レビューなどの投稿（ソーシャルリスニング）

SNSの投稿や製品レビューサイトの口コミ投稿も貴重なVOCです。これらのVOCは顧客が自発的に発信したものであり、企業が尋ねたもので鼻いため、より自由でリアルな顧客の本音や率直な感想を収集できるという特徴があります。

ソーシャルリスニングでは自由に述べられた意見が多く集められるため、社内では挙がらないような新たなアイデアや改善点を見つけやすいです。またキャンペーンやイベントの前後ではそのリアクションを即時に集めることができるという点でも優れた情報源といえます。

コールログ

コールセンターで日々行われる通話記録であるコールログには様々な情報が含まれています。顧客から受ける質問、クレーム、フィードバック、など顧客の具体的なニーズや問題点を深く理解することができます。特にクレームについては、商品やサービスに関する非常に重要なものも含まれていることがあります。これらを適切にピックアップし社内に共有し改善へと繋げることは非常に重要です。

一方でコールログは一回あたりの通話時間も長く、大量なデータを扱う必要があります。音声データを文字起こしした上で、テキストマイニングなどによって効率的に分析を行うことが求められます。

VOC分析のステップ

目的の明確化

まずはVOC分析を行う目的を明確にします。どんなデータ分析においても言えることですが、目的が曖昧なままでは、たとえ有益な情報がどれだけあったとしても十分意味のある示唆を見出すことが難しくなります。

具体的な目的としては、上記に挙げたような顧客ロイヤルティの向上、商品サービスの改善、マーケティング戦略の立案などが考えられます。これらをさらに自社の文脈に落として、VOC分析の結果をどのような活動に繋げたいのかをしっかりとイメージしましょう。

VOCの収集

目的が定まったら、次は目的に合った形でどういったVOCを収集するのかを考えましょう。3章で見たように一言にVOCといっても顧客アンケート、顧客インタビュー、SNSやレビュー投稿、コールログなど様々な形があります。例えば「新商品の開発のアイデアを得たい」とう場合と「数は少ないが重大なクレームや潜在的なリスクを持つ重要な意見を抽出して改善したい」という場合では、収集・分析するべきVOCは異なってくるでしょう。

目的に沿ったVOCがいま社内に蓄積されているのか、されていなければどのように収集するのかも含めて検討をする必要があります。

VOC分析の実行と示唆出し

VOCが収集できたら実際にツールなどを使って分析を実施し、顧客がどのようなニーズや不満を持っているか特定しましょう。収集したVOCをカテゴリーに分けることで、分析の効率を高めることができます。例えば、製品の機能、品質、価格、サポートなどのカテゴリーに分類することで、定量化して把握することが可能になりデータの全体像を把握しやすくなります。

また大量のデータを扱う場合には、統計分析やテキストマイニングなどの技術を用いることも有効です。

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共有と改善実行

分析結果を組織内で共有し、関係部署と連携して活用し、実際の改善施策まで繋げることが重要です。

改善施策の実行は必ずしも分析を行う担当者や担当部署だけでは完結できるものではありません。改善施策の根拠となるVOC分析の結果、そして実際に届いた顧客の生の声をわかりやすく社内に共有して理解を促し、全社が自分ごととして改善に取り組めるようにしていきましょう。

VOC分析の結果をもとに、具体的な改善策や新しい施策を立案し、全社的に実行することで、顧客ロイヤルティ向上や業務効率の改善が期待できます

VOC分析に役立つツール

アンケートツール

顧客アンケートを行ってVOCを集める際に有用なツールです。アンケートの作成、配信、集計・分析などの手間のかかる作業を効率的に行うことができます。

テキスト分析ツール

レビューやSNSなどのテキストデータを分析できるツールです。テキストデータの分類や要約、感情分析やトピック抽出などが可能で、大量のテキストデータを高速に処理できるのがメリットです。。SNSへの投稿、口コミサイトへの投稿、アンケートの記述回答、問い合わせフォームやメールの内容、コールセンターのログなのVOCを分析することが可能です。

生成AIを活用した新世代のテキスト分析「TopicScan」

TopicScanは、生成AIを活用した “人が読み込むような分析アプローチ” により、文脈や感情を活かしたテキスト分析が可能です。「どんなトピックが」「どの程度ポジティブ／ネガティブに語られているか」を定量化・可視化することで、定性的で複雑なテキストデータもすぐに “意思決定に活用しやすいデータ” になります。

専門知識や事前準備は必要なく手元のテキストデータさえあれば、誰でもすぐに深い分析を行うことができます。