VoC分析とは？収集・分析の手法と進め方をわかりやすく解説

顧客の声を集めているのに、改善にうまくつながらない。そんな悩みは多くの現場で起きています。VoC分析は、顧客の声を体系的に集めて分析し、商品やサービスの改善につなげる取り組みです。正しく取り組めば、顧客満足度の向上から売上アップまで期待できます。この記事では、VoC分析の基本から収集方法、分析手法、進め方の4ステップ、ツールの選び方までを解説します。

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VoC分析は、顧客の声を成果につなげるための出発点です。まずはVoCという言葉の意味と、なぜ今この取り組みが重視されるのかを整理します。言葉の定義をそろえておくことで、この後の手法やステップの理解がスムーズになります。

VoCとは「Voice of Customer」の略で、顧客から寄せられる声や意見のことです。コールセンターへの問い合わせ、アンケートの回答、SNSの投稿、レビューサイトの口コミなど、顧客との接点で得られる声はすべてVoCにあたります。

VoC分析は、これらの声を集めて分類・分析し、商品やサービスの改善やマーケティング施策に活かす取り組みを指します。単なる集計ではなく、声の裏にある本音やニーズを読み解くことが目的です。

VoC分析が注目される背景には、大きく3つの変化があります。

• 顧客獲得コストの高騰：新規顧客の獲得には、既存顧客への販売より多くのコストがかかる

• 顧客ニーズの多様化：価値観やライフスタイルが多様になり、受け止め方を一律に決められなくなった

• 製品開発サイクルの高速化：顧客の声を取り入れて素早く改良する動きが一般化した

とくに新規顧客の獲得コストは、既存顧客の維持コストの5倍かかるとされます。

出典：Commune

だからこそ、既存顧客の声に耳を傾け、満足度を高めて離脱を防ぐVoC分析の価値が高まっています。

VoCをマーケティングにどう活かすかを知りたい方は、こちらの記事もあわせてご覧ください

VoC分析に取り組むと、顧客理解が深まり、事業のさまざまな場面で効果が生まれます。ここでは代表的な4つのメリットを紹介します。なぜ手間をかけてVoCを分析するのか、その理由がはっきりします。

顧客の不満や要望を把握し、改善につなげることで、顧客満足度が高まります。満足度の高い顧客は継続して利用してくれるため、顧客ロイヤルティの向上にもつながります。

たとえば、問い合わせで多かった不満点を解消すれば、同じ理由での離脱を防げます。満足した顧客がSNSで好意的な口コミを広げれば、新規顧客の獲得にも波及します。

VoCには、企業側が気づきにくい本音や潜在ニーズが含まれています。声を分析することで、「顧客が本当に求めているもの」「不満に感じている点」が具体的に見えてきます。

とくにSNSの口コミや問い合わせは、顧客の率直な声が集まる貴重なVoCです。想定していなかった要望が見つかることもあり、既存商品の改善から新商品の開発まで幅広く活かせます。

VoCを分析すると、「企業側の感覚」と「顧客側の感覚」のギャップが見えてきます。顧客がどんな言葉で商品を語るかを知ることで、広告やキャンペーンのメッセージを顧客目線に寄せられます。

思い込みで施策を打つのではなく、実際の声にもとづいて訴求を組み立てられるため、マーケティング施策の精度が上がります。

顧客満足度やロイヤルティが高まると、継続利用やリピートが増えます。さらに、上位プランへのアップセルや別商品のクロスセルの機会も生まれ、顧客一人あたりの収益性が高まります。

こうして一人の顧客が生涯にもたらす価値、すなわちLTV（顧客生涯価値）が向上し、安定した収益基盤につながります。

顧客体験（CX）の考え方をさらに詳しく知りたい方は、こちらの記事もあわせてご覧ください

VoCはさまざまなチャネルから集められます。それぞれ集まる声の質や量が違うため、目的に合った収集方法を選ぶことが分析の第一歩です。まずは主な収集チャネルを一覧で整理します。

購入履歴・行動ログは声そのものではありませんが、他のVoCと組み合わせると解釈の精度が上がります。ここからは主要な4つのチャネルを詳しく見ていきます。

コールセンターや問い合わせ窓口には、顧客の困りごとや質問が直接届きます。クレームには商品改善の重要なヒントが含まれることも多く、見逃せないVoCです。

一方で、電話の音声データはそのままでは分析しにくく、文字起こしや整理に手間がかかります。その点、チャットボットやフォームの問い合わせは、やり取りが最初からテキストで残るため、VoCとして扱いやすいのが強みです。

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チャットボットに寄せられた質問はすべてテキストで蓄積されるため、そのままVoC分析の材料になります。資料をアップするだけ、最短3分で始められます。

SNSやレビューサイトの投稿は、顧客が自発的に発信した率直な声です。企業が尋ねていないぶん、リアルな本音や感想が集まります。

キャンペーンやイベントの前後で反応をリアルタイムに把握できるのも利点です。ただし投稿には偏りがあり、量も膨大なため、有用な声を見極める工夫が必要です。

アンケートは、聞きたい項目を絞って計画的に声を集められる方法です。顧客満足度やNPSなどの指標で、商品への評価や不満点を定量的に把握できます。

自由記述欄を設けると、想定外の改善点が見つかることもあります。回答率が下がりやすい点には注意し、特典を用意するなど回答しやすい設計を心がけましょう。

インタビューは、顧客と直接対話して声を集める方法です。その場で質問を重ねられるため、顧客の本音や深いニーズを引き出せます。

対面やオンライン、電話など形式はさまざまで、1対1でもグループでも実施できます。手間はかかりますが、アンケートでは拾えない背景や理由まで理解できるのが強みです。

集めたVoCは、適切な手法で分析してはじめて示唆に変わります。ここでは代表的な分析手法と、それを支えるツールの選び方を紹介します。手法の違いを知ることで、自社に合った分析の進め方が見えてきます。

テキストマイニングは、自由記述の回答や口コミなど、大量のテキストから有用な情報を抽出する手法です。文章を単語単位に分解し、頻出するキーワードや単語同士の関係を分析します。

これにより、顧客がどんな観点で商品を評価しているかを構造的に把握できます。手作業では追いきれない量の声も、効率的に整理できるのが特長です。

感情分析は、テキストに含まれる感情や態度を判定する手法です。ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルの3段階で分類する方法や、感情の強さまで数値化する方法があります。

満足度の全体傾向をつかんだり、不満の強い声を優先的に拾ったりと、対応の優先順位づけに役立ちます。

トピック分析は、大量の声の中から頻繁に出てくる話題やテーマを抽出し、分類する手法です。「料金について」「操作性について」といったテーマごとに声をまとめることで、全体像がつかめます。

ただし、声を一つずつ読んで分類し、件数を集計する作業は手間がかかり、担当者の負担も大きくなりがちです。ここを効率化できるかが、VoC分析を続けられるかの分かれ目になります。

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チャットボットに届いた会話を自動で分類・可視化するため、手作業の集計から解放されます。まずは無料で、その手軽さを試してみてください。

近年は、AIや生成AIを使ったVoC分析が広がっています。大量の声を自動で分類・構造化し、傾向をリアルタイムに把握できるため、これまで見落とされていたニーズの発見にもつながります。

たとえばaskrunでは、AIチャットボットに寄せられた月間8,000件を超える会話を、「仕様の確認」「不満」「要望」などのカテゴリに自動で分類し、件数の多い順に可視化しています。さらに、そこから「顧客は処理結果が分からず問い合わせに来ている」といった示唆を読み取り、改善につなげています。

このように、声を集める接点そのものが分析まで担うことで、収集から示唆出しまでの流れが一気に短くなります。

VoC分析を効率化するツールには、主に次の種類があります。

• 音声認識ツール：問い合わせの音声データをテキストに変換する

• テキストマイニングツール：テキストの分類・要約・抽出を行う

• CRM（顧客管理システム）：顧客情報とVoCをひも付けて管理する

• 顧客分析ツール：購買行動や属性を分析する

• アンケートツール：アンケートの作成から集計までを担う

選ぶときは、多機能さよりも自社の課題に合っているかを重視しましょう。現場の担当者が使いこなせる操作性か、既存の顧客管理やチャットツールと連携できるか、導入後のサポートが充実しているかを確認すると、失敗を避けられます。

VoC分析を問い合わせ削減につなげる方法は、こちらの記事で詳しく解説しています

VoC分析は、思いつきでデータを集めても成果につながりません。目的の設定から改善の実行まで、順を追って進めることが大切です。ここでは基本の4ステップを紹介します。

最初に「何のために分析するのか」を決めます。顧客満足度の向上か、新商品開発のヒントかによって、集めるデータも分析手法も変わるからです。

目的が曖昧なままだと、きれいなレポートを作って終わってしまいがちです。分析はあくまで手段であり、最終ゴールは商品改善やサービス向上にあります。ここを見失わないようにしましょう。

目的が定まったら、それに合った収集チャネルを選びます。新商品のヒントが欲しいのか、重大な不満を早く見つけたいのかで、集めるべき声は変わります。

社内にすでにあるVoCは何か、足りない声はどう集めるかを整理しておくと、次の分析がスムーズです。

集めた声を、テキストマイニングや感情分析などの手法で分析します。このとき、数値だけを見るのではなく、定量データと定性データを組み合わせることが大切です。

「満足度が下がった」という数値の変化を、自由記述の声から「なぜ下がったのか」まで読み解くことで、的確な打ち手につながります。大量の声を扱うなら、AIツールの活用も効果的です。

分析結果は、担当部署だけで抱えず社内で共有します。改善は他部署との連携が欠かせないため、顧客の声を分かりやすくまとめ、各部署が自分ごととして動ける状態をつくります。

そして、VoC分析は一度で終わりではありません。顧客のニーズは変化し続けるため、定期的に声を集めて改善を回し続けることで、成果が積み上がっていきます。

顧客満足度向上の具体的な取り組み事例は、こちらの記事で紹介しています

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ここまでVoC分析の手法や進め方を見てきました。最後に、収集から分析までをまとめて担えるツールとして、AIチャットボット「askrun」を紹介します。VoC分析を手間なく始めたい方に向いています。

• 最短3分で公開・専門知識ゼロ：資料をアップするだけでチャットボットを作れ、社外の顧客対応にも社内のヘルプデスクにも使える

• 会話ログが自動でVoCになる：寄せられた質問をテキストで蓄積し、内容の分析からヘルプページや資料の改善につなげられる

• 問い合わせ90%削減の実績：導入企業では問い合わせ数を90%、サポート人員を64%削減した実績がある

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VoC分析は、顧客の声を集めて分析し、商品やサービスの改善につなげる取り組みです。問い合わせやSNS、アンケートなど複数のチャネルから声を集め、テキストマイニングや感情分析、トピック分析といった手法で示唆を導きます。

成果を出す鍵は、目的の設定から収集、分析、共有・改善までの4ステップを一度で終わらせず、回し続けることです。近年はAIの活用で、収集から分析までを効率化しやすくなっています。

まずは社内にある声から小さく始めてみましょう。顧客の声に耳を傾け続けることが、満足度の向上と事業の成長につながります。

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