最終更新日:2024-04-01
マーケティングやコールセンター運営にVOC分析を取り入れたい、Excelでの分析に限界を感じて専門ツールの導入を考えている方へ。VOC分析ツールの概要や機能、タイプ、比較のポイントとともに、おすすめのシステムを紹介します。
VOC分析ツールとは、VOC（Voice Of Customer）を効率よく収集・蓄積・分析し、よりよいサービス提供につなげるためのツールです。
VOCとは「Voice Of Customer」の略で、商品やサービスに対するレビュー（口コミ）や感想、クレームといった、いわゆる「顧客の声」のこと。VOCを分析して、商品やサービスにフィードバックすることで、より消費者のニーズや価値観に沿ったサービスやキャンペーンを提供できるようになります。リアルな声から顧客のインサイトを発見できる「VOC分析」は、近年注目度が高まっているマーケティング手法です。
VOCは、電話やメール、SNSといったテキスト・音声メディアを介して収集されます。VOC分析の主な活用シーンとして、以下のような場面が挙げられます。
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VOC分析ツールの主な機能と、それにより実現できることを説明します。
| データ収集・蓄積・分析 | アンケートや問い合わせフォームに届いたテキスト、コールセンター/コンタクトセンターに蓄積された音声データ、チャットなどのデータを収集し、蓄積・分析する |
|---|---|
| SNS分析 | X（Twitter）、InstagramといったSNS、ブログ、ニュースサイトなどと連携し、反響や口コミを多角的に分析・アウトプットする |
| レビューの収集・蓄積・分析 | 商品やサービスに対するレビューを収集・分析する。投稿率を上げることで、EC購入率向上が期待できる |
| コールセンタースタッフの サポート |
コールセンターに集まる音声・テキストデータからVOCを収集・分析。オペレーターや管理者の業務効率化をサポートする |
| コンサルティング | プロならではのノウハウを活かしたアドバイスでVOC分析を強化。研修や教育プログラムを提供しているサービスも |
VOC分析ツールは、大きく3つのタイプに分けられます。
大量の文章（テキスト）データから、自然言語解析の手法を使って有益な情報を抽出する「テキストマイニング」での分析が得意なタイプ。メールやチャットで自社に寄せられた情報だけでなく、X（Twitter）やInstagram、Facebookなど、SNS上の情報を取得して分析できるツールも。
| サービス名 | 特徴 | 料金 |
|---|---|---|
| 見える化エンジン | SNS分析に強み。反響や感情を見える化して、時系列や分類など様々な視点で分析可能 | 要問い合わせ |
| TextVoice | 言葉の出現量、言葉と言葉のつながり、よくある組み合わせ、似た意見など豊富な分析方法あり | 月額10万円/名 |
| Quid Monitor | 世界的に評価される言語解析アルゴリズムを活用した多角的な分析が可能 | 要問い合わせ |
ECサイトに不可欠な「レビュー（口コミ）」の収集から分析までを効率的に行えるタイプ。レビュー情報を販売促進に活かしたい場合に向いています。
レビューは他ユーザーへのアピールポイント、サービス・商品の改善点などがわかる有用な情報ですが、収集に手間がかかるのが難点です。レビュー投稿を促す機能なども搭載した、こちらのタイプのツールを使うことで、収集率アップが期待できます。
| サービス名 | 特徴 | 料金 |
|---|---|---|
| ReviCo | レビュー収集によるEC購入率アップに強みを持つ。アパレル企業や大手ホームセンターなど200サイト以上で採用実績あり | 要問い合わせ |
| U-KOMI | ログイン不要でできるレビュー投稿可能。独自のメール配信アルゴリズム、LINE連携などにも対応 | 月額30,000円 |
コールセンターに寄せられた問い合わせなどの情報分析に強みを持つタイプ。オペレーターの通話内容をリアルタイムでテキストに書き起こす、内容を自動要約する、ワンクリックでスーパーバイザーへ支援を依頼する、過去の通話内容の確認といった、コールセンター業務を効率化する機能が特徴です。
| サービス名 | 特徴 | 料金 |
|---|---|---|
| Contact Vision | 問い合わせで収集したデータをVOCの基盤に活用可能。自己解決できなかった原因を分析できる | 要問い合わせ |
| ForeSight Voice Mining | 感情分析に強みを持ち、様々な種類の「怒り」を細かく分析可能。⼤規模なコールセンターで実績を持つ | 要問い合わせ |
| Zendesk | 問い合わせ管理機能に強みを持つ。メール、電話、SNS、LINE、SMSなどの複数チャネルかを一元管理 | 月額約8,000円/ID |
| sAI Voice Analyzer | AIが音声データを自動で記録して蓄積それをもとに、CXコンサルタントが本質的な問い合わせ理由を見える化してくれる | 要問い合わせ |
自社に適したシステムを選ぶ際は、以下のポイントで比較します。
男女別の意見、キーワードによるランキング化など、まずは顧客の声から明らかにしたい情報を明確にし、それらを可視化できる分析手法があるかを検討します。
ツールによって分析手法は異なりますが、様々な角度から自社商品・サービスを把握するため、複数の分析手法を採用しているケースが多いようです。一例として、「TextVoice」の6つの分析手法を以下の表にまとめました。
| ワードクラウド | 言葉の出現量、性別、年代別、ブランド別など属性ごとの比較 |
|---|---|
| ネットワーク | 言葉と言葉のつながりを可視化。キーワードから、どんな言葉とつながっているか確認可能 |
| サマライズ | 最大6つの言葉の組合せでランキングを作成 |
| フォーカス | 言葉同士のつながりの強さ（結束度）を計算し、少数でも注目すべき意見を抽出 |
| パースペクティブ | 似た意見をマッピングし、発言をパターン化して分類 |
| セグメント | 性別、年代別、ブランド別など属性ごとに特徴的な意見を抽出 |
また、「見える化エンジン」では、顧客体験の見える化に適した分析機能を搭載。たとえば「係り受けランキング」では、「商品名」（名詞）と「使いやすい」「かわいい」「悪い」（形容詞）のような、品詞の組み合わせと意味の解析によってランキングを作成し、商品体験を把握できます。更に、提供したいサービスの価値と顧客が感じる価値とのズレを明らかにする「体験ギャップ分析」、商品と顧客の感情をリンクさせて分析する「リレーション分析」といった、ユニークな分析機能も豊富。
中には、「ForeSight Voice Mining」のように感情分析に対応したサービスも。様々な種類の「怒り」を細かく分析してトークスクリプトに反映。顧客満足度の向上や、オペレーターの心理的負荷軽減に役立つことから、コールセンターで広く利用されています。
コールセンターに適した感情分析システムの詳細は「コールセンター向け感情分析システム9選。タイプ別に紹介」をご覧ください。
VOC分析に際し、どの範囲までデータを収集・分析できるか、種類や範囲を確認しておきましょう。問い合わせ窓口の通話内容の書き起こしから、自社で収集しているメールやチャット、SNSなどのデータまで、様々な分析対象があるからです。
また、SNSからVOCを取得したいのであれば、対応しているSNSの確認も必要。たとえば、X（Twitter）、Facebook、InstagramといったSNSのうち、自社の製品・サービスに親和性のあるものに対応しているツールを選ぶといいでしょう。
ソーシャルリスニングツール「Quid Monitor」の場合、X（Twitter）やFacebook、Instagramのほか、オプションサービスでweiboにも対応。更に、YouTubeやブログ、ニュースサイト、掲示板、レビューサイトなどからもデータを取得できます。50カ国語に対応しているので、グローバル展開時の現地のニーズや評判を、把握することも可能です。
テキストだけでなく、音声データからもVOC分析は可能です。ただし、ノイズが多いと上手に分析できないため、ある程度音声データをきれいする必要があるなど、テキスト分析に比べて手数がかかってしまいます。
たとえば「見える化エンジン」は、不要な発話を自動的に削除する「音声データクレンジング」、会話性の高いデータを可視化する「フェーズ・ラリー分析」、視認性を高める「可視化」といた機能を搭載。音声データの有効活用に役立てられます。
同様に「VOiC Finder（ヴォイス ファインダー）」では、テキストマイニングツールの弱みである「話し言葉」の分析を強化。一般的なテキストマイニングツールが苦手とする、複数文章の関係性の読み取りができるだけでなく、不要な表現の除去も可能です。
ここからは、3つのタイプ別におすすめのサービスをご紹介します。
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（出所：見える化エンジン公式Webサイト）
SNS分析を得意とするテキストマイニングツール。X（Twitter）最新APIでの全量データの取り込み、Instagramや国内主要ブログからの情報収集分析、「商品サービスの反響」「感情」「体験」の分析、企業と顧客のギャップの可視化など40種類以上の機能を搭載している。高度な自然言語処理技術により、膨大なSNSデータを単語単位で判定し、その言葉の意味（要望、予想外など）、ポジネガ、単語同士のつながりを集計・定量化できる。SNSデータ以外にも、各種機関システムからの出力やWebアプリ、DBからなど、多様なソースデータに対応している。
顧客の声の把握から改善活動までをカバーするため、総合的な改善プラットフォームとしても活用できる。
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（出所：TextVoice公式Webサイト）
ユーザーの生の声などをテキストマイニングすることで、ニーズの発見や課題解決を実現するツール。文字の大きさで言葉の出現を可視化する「ワードクラウド」や、言葉同士のつながりの強さを抽出する「フォーカス」をはじめとした、全6種類の分析を提供する。アンケートなどの調査データをアップロードするだけで、6つのテキストマイニング結果を自動的に出力。すぐに使える自動辞書を用いたテキストマイニングにより、効率的な分析が容易に行える点も魅力。
VOC分析を取り入れたいが不安がある方や、プロへのアウトソーシングを考えている場合におすすめ。
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（出所：Quid Monitor公式Webサイト）
世界的に評価される言語解析アルゴリズムを活用した、多角的な分析を強みとするソーシャルリスニングツール。X（Twitter）、Facebook、Instagram、YouTubeのデータを分析できるうえ、世界の3億ドメイン以上のECサイトレビューデータや、主要ニュースサイトデータも取得可能。包括的に集めたデータを様々な切り口から分析でき、定量データはもちろん、感情などの定性的な分析も得意とする。リアルタイムに膨大なデータの分析もできる。
また、ソーシャルメディア上のトレンドやSNSキャンペーンの成功事例・傾向を分析した独自のレポートを配布。SNS分析やソーシャルリスニングツールの活用に役立てられる。50カ国語に対応。
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(出所：ReviCo公式Webサイト)
良質なレビューを簡単に収集できる、“自走”がテーマのレビューマーケティングプラットフォーム。レビュー収集によるEC購入率アップに強みを持ち、アパレル企業や大手ホームセンターなど200サイト以上で採用されている。負担なくレビューが投稿できるシステムやプレゼント付きレビュー依頼メール、レビューの絞り込み機能など、レビュー収集に役立つ機能が多数そろう。購入前の不安や悩みをピンポイントで表示でき、検討層への注文率UPも狙える。
フリーデザインのレビュー表示は、広告用のランディングページや特集ページにも貼り付け可能。商品につけたQRコードをスマホで読み取れば、その場でレビューの閲覧・投稿ができるため、既存のシステムはそのままに店舗でも活用できる。
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(出所：U-KOMI公式Webサイト)
顧客の声を収集して自社サイトの価値を高めるUGC（User Generated Content/ユーザー生成コンテンツ）活用ツール。ログイン不要でできるレビュー投稿、独自のメール配信アルゴリズム、LINE連携などにより、通常1～2％程度のレビュー獲得率を10％前後まで向上させられる。また、レビュー依頼メールを通じた顧客との関係性構築によって、クロスセルの獲得・ブランド力の向上といった効果も期待できる。
Instagramコンテンツと連携し、写真・動画をサイト上で活用すれば、さらなるコンバージョンの増加も見込める。ハッシュタグやメンションなどからUGCを収集して、商品プロモーションなどのマーケティングにもつなげられる。届いたレビューは、Googleのオーガニック検索に追加できるほか、AIを使った感情分析も可能。
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（出所：Contact Vision公式Webサイト）
FAQの分析・改善をサポートするVOC分析ツール。問い合わせから収集したデータをVOC基盤データとして活用し、自己解決できなかった原因を分析。より良いFAQへと修正できる。カテゴリー分類なしで問い合わせの傾向や自己解決などの効果を把握することで、スピーディーな改善や顧客の本音の発掘が可能になる。
「どの問い合わせは自己解決可能で、どの問い合わせは有人対応が必要なのか」を尻たい場合には有用。また、どの問い合わせから改善すべきか、優先順位付けに悩んでいる場合にも効果的。
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（出所：ForeSight Voice Mining公式Webサイト）
⾦融系や⼤規模なコールセンターで多くの実績を持つ、AIを活用した音声ビッグデータソリューション。通話内容のテキスト化・要約、FAQのレコメンドをはじめ、リアルタイムの通話モニタリングや感情認識、通話の満足度分析といった機能を搭載。オペレーターだけでなく、スーパーバイザー/マネージャーやアナリストの業務効率化にも役立つ。
「Salesforce」の顧客情報と自動連携することで分析を高度化。また、クラウド型PBXサービス「Amazon Connect」との連携によって、通話⾳声の収録、通話分析、モニタリング、応対⽀援なども可能になるなど、連携機能にも強みあり。
（出所：Zendesk公式Webサイト）
問い合わせ管理機能に強みを持つコールセンターソフトウェア。メール、電話、SNS、LINE、SMSなどのチャネルからの顧客の要望や意見・感想・質問・クレームなどの情報を収集・集約できるので、顧客の声を漏らさずにデータ化できる。
顧客の声は時系列に整理されるので、どのような背景でそのような声が挙がったのか後から確認しやすい。データの出力もできるので、データ分析ツールと組み合わせた使い方も可能。
（出所：sAI Voice Analyzer公式Webサイト）
課題解決によって、コールセンターへの問い合わせ件数の削減するVOC分析プロジェクト。AIが音声データを自動でロギングし、CXコンサルタントが問い合わせ内容を抽出することでコールリーズンを ”見える化”。ユーザーの理想の動線設計も提案可能。大量の問い合わせの根本的な原因を特定する。音声認識AIに人の手を加えることで、精度が高く無駄のない分析を実現。音声認識AIは独自開発したものであり、なまりのある会話や専門用語も認識してテキスト化できるのも心強い。
入電数をより削減するためのQA作成・修正だけでなく、新たなチャネルや導線の改善なども提案可能なため、チャットボット・FAQシステムを有効活用したい方にもおすすめ。
（出所：VOiC Finder公式Webサイト）
「音声認識データはあるがVOC分析できていない」「CX向上にVOCを活用したい」といった要望に応えるテキストマイニングツール。一般的なテキストマイニングツールの弱点とされる「話し言葉」の分析に強みを持ち、特許登録済みの技術で様々な話し言葉から、高精度かつ高速でVOC分析を行う。また、「不具合危険語辞書」「苦情お怒り辞書」といった10万語以上のデフォルト辞書とAI自動辞書作成機能により、短い準備期間で分析業務を開始できる点も魅力。
会話要点による入力支援といったオペレーターのサポート機能や、あいさつ・名乗り・復唱・保留時マナーといった応対ルールに則った会話ができているかを数値化・評価するなど、管理者サポート機能も充実している。
（出所：VextVoiceMiner公式Webサイト）
コンタクトセンター・コールセンターに蓄積された音声データを有効活用し、業務改善やマーケティングにつなげる音声マイニングシステム。オペレーターの会話音声を認識してリアルタイムで回答のレコメンドや自動要約をする「オペレーター支援システム（リアルタイム型）」と、コンタクトセンターに蓄積された会話データを分析して、業務ナレッジへ活用する「会話分析・監視システム（バッチ型）」の2通りの使い方ができる。バッチ型は、お客様の声の可視化やトレーニング工数の削減にも役立つ。
トップ企業におけるVOC活動の豊富な実績・ノウハウをもとにした研修コースのほか、実際のデータを使ってテキストマイニング技術を学ぶ分析コンサルティングサービスも提供。
マーケティング活動に欠かせないVOCを、効率的に収集・分析・蓄積できるVOC分析ツール。導入にあたり、まずは以下の3タイプの中から自社に適したものを検討しましょう。
自社に最適なタイプが絞り込めたら、以下の3つのポイントで比較します。
顧客の生の声は、商品やサービス、そして企業の在り方にも関わる貴重なデータです。他社に先駆けてVOCを適切に収集・蓄積・分析することで、今後の企業活動の改善に役立てられるでしょう。また、VOC分析ツールはコールセンター・コンタクトセンターの業務効率化にも有用です。
本記事を参考に、VOC分析ツールの導入を検討してみてください。
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