近年、企業活動の成果を大きく左右するのが「お客様の声」の活用です。
しかし、せっかく収集した顧客の意見も、適切な「分析方法」が伴わなければ、単なるノイズとなってしまう可能性があります。
本記事では、実務で活用できる「お客様の声 分析方法」をステップごとに解説し、社内浸透のポイントまで紹介していきます。
目次
お客様の声 分析方法の基本ステップとフレームワーク
お客様の声を活かすためには、まずその分析に向けた体系的なステップを理解することが重要です。
分析方法には様々なアプローチがありますが、一般的には以下のような基本ステップを踏みます。
第一に、「声を集めること」。この段階では、顧客からのアンケートや問い合わせ、口コミなど多様なチャネルからデータを収集します。
次に、「声を分類・整理すること」。ここではKJ法やマッピング、カテゴリ分けといった技法が活躍します。
そして最後に、「示唆を導き出す」ことで、戦略や商品改善につながる知見を抽出します。
これらのステップを支えるのが、分析フレームワークの存在です。
たとえば、顧客満足度を可視化するNPSや、感情のポジネガ分類、カスタマージャーニーマップなどが活用されます。
次項からは各ステップをより具体的に分解し、実務で使える知識を深掘りしていきます。
収集から仮説設計までの初期ステップ
お客様の声を分析する前提として重要なのが、情報収集から仮説の設計までのステップです。
まず「どこから声を集めるか」を明確にすることが求められます。
代表的なチャネルには、Webアンケート、購入後のフォローアップインタビュー、SNSの口コミ、カスタマーサポートの問い合わせ内容などがあります。
これらを単に集めるのではなく、「どんな視点で」「何を知るために」集めているのかを意識する必要があります。
次に、集めた声からどのような仮説を導き出すかを考えます。
仮説設計では「特定の商品で不満が多い理由は？」「なぜ再購入されないのか？」といった問いを設定し、仮の答えを立てていきます。
この仮説は後の分析で検証されるため、あくまで柔軟な仮の前提として扱うことがポイントです。
次からは、実際に収集チャネルと仮説設計の詳細に踏み込んでいきます。
お客様の声を収集するチャネル例
お客様の声を集めるには、複数のチャネルを併用することが効果的です。
主なチャネルには以下のようなものがあります。
- アンケート：設問設計と集計がしやすく、定量データとして活用可能
- インタビュー：深い背景を探るのに適しており、定性情報を補完
- カスタマーサポート記録：実際の悩みや不満の宝庫でありリアルな声が豊富
特に複数チャネルから得られた声を統合することで、より正確な全体像をつかむことができます。
アンケート
アンケートは、広範な意見を効率よく収集する方法です。
特に数値化しやすい点が強みであり、選択肢式であれば集計の手間も減ります。
ただし、設問設計を誤ると有効な回答が得られないため注意が必要です。
インタビュー
インタビューでは、顧客がどんな感情でどのような判断をしているかを深掘りできます。
少人数でも密度の高い情報が得られるため、質的分析に向いています。
一方で、担当者のスキルによって聞き出せる情報の質が左右される点も注意点です。
カスタマーサポートの記録
問い合わせ履歴やクレーム対応など、顧客の「本音」が多く含まれる情報源です。
顧客が感じている課題やニーズが自然な形で現れており、分析価値が高いといえます。
これらを分類・抽出し、パターンを読み取ることが定性分析の第一歩となります。
フレームワークを活用した声の分類方法
収集したお客様の声を分類する際、フレームワークを活用することで情報を整理しやすくなります。
その中でも代表的なのが「KJ法」と「カスタマージャーニーマップ」の活用です。
これらの方法により、感覚的な情報であっても論理的に分析できるようになります。
分類作業は単なるグループ化ではなく、「顧客の視点をどう構造化するか」という観点が重要です。
次に、これら2つの具体的な手法について詳しく解説していきます。
KJ法による分類
KJ法は、バラバラに見える情報をラベルに書き出し、それらをグルーピングしていくことで関係性や全体像を導き出す手法です。
お客様の声を一文単位に分解し、それぞれの意味を捉えてからグループ化していくことで、潜在的な課題や共通点が見えてきます。
特にチームで行う場合は、多様な視点から分析ができるため、認識の偏りを防ぐ効果もあります。
カスタマージャーニーマップとの連携
カスタマージャーニーマップとは、顧客が商品やサービスと出会ってから購入・使用に至るまでの行動と感情を時系列で整理したものです。
お客様の声をこのマップ上に配置することで、どのフェーズで課題や感動が発生しているかを明確にできます。
結果として、顧客体験（CX）を高めるための優先施策を特定しやすくなるというメリットがあります。
お客様の声 分析方法に活用できる定量・定性手法
お客様の声を分析する際、アプローチは大きく「定量分析」と「定性分析」に分けられます。
定量分析は主に数値を用いて評価を行う方法で、満足度スコアやNPS（ネット・プロモーター・スコア）などが用いられます。
一方で、定性分析は顧客のコメントや感想などの言語情報を深掘りし、背景や感情、真のニーズを抽出する手法です。
この2つの手法は単独ではなく、併用することで互いを補完し合い、より立体的な理解につながります。
ここでは、まず定量分析について詳しく見ていきましょう。
定量分析：NPS、満足度スコアなど
定量分析では、お客様の声をスコアや割合などの数値で可視化し、傾向や変化を読み取ります。
代表的な指標として、NPS（ネット・プロモーター・スコア）やCS（カスタマーサティスファクション）スコアなどが挙げられます。
数値の動きを追うことで改善点や課題の早期発見が可能となります。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）
NPSは「この商品（サービス）を他人に勧めたいか」という問いに対する0〜10点の回答に基づいて算出されます。
9〜10点をつけた「推奨者」、7〜8点の「中立者」、0〜6点の「批判者」に分類し、推奨者の割合から批判者の割合を引いたスコアがNPSです。
NPSはロイヤルティの指標として世界中で広く利用されています。
顧客満足度スコアの読み解き
CSスコア（Customer Satisfaction Score）は、特定の接点や購入体験に対してどれだけ満足したかを数値化したものです。
「非常に満足」「満足」「やや不満」などの選択肢で集計する形式が一般的です。
これらを時系列で追うことで、施策の効果を検証できます。
定性分析：コメント分析やテキストマイニング
定性分析は、お客様の生の声を読み解き、その中に潜む本音や背景を掘り起こすアプローチです。
「どうしてそう感じたのか」「何に不便を感じたのか」といった因果関係や感情を理解する上で不可欠な手法です。
たとえば、自由記述のアンケートやSNS投稿、口コミレビューなどを対象とします。
テキストマイニングや意味抽出、カテゴリ分けなどの方法を用いて、パターンを探り出すことが主眼となります。
次に、具体的な手法について解説していきます。
テキストマイニングの具体的手法
テキストマイニングでは、大量のテキストデータから意味のある情報を抽出します。
特に以下のような手法がよく使われます。
共起ネットワーク分析
共起ネットワーク分析では、文章内で頻繁に一緒に登場する単語のつながりを図式化します。
「価格」と「不満」や、「対応」と「丁寧」など、関連性のある言葉を視覚的に理解できます。
この可視化により、顧客が重視しているポイントや問題の背景を明らかにできます。
感情分析
感情分析は、文中に含まれる「ポジティブ」「ネガティブ」といった感情を数値化する手法です。
AIツールや自然言語処理エンジンを活用することで、文脈を理解しながら感情傾向を把握できます。
顧客満足度の全体感を短時間で捉えたい場合に有効です。
キーワード頻度分析
最もシンプルな手法として、キーワードの出現頻度を分析する方法があります。
頻出単語を並べることで、顧客が関心を寄せているテーマや課題が浮き彫りになります。
その結果から次の仮説や改善ポイントを設定する手がかりになります。
お客様の声 分析方法を活かす社内活用の成功事例
お客様の声を分析するだけでは企業の成長にはつながりません。
重要なのは、分析結果を社内の各部門で「具体的に活用」し、「実行に移す」ことです。
本章では、分析された声がどのように社内に展開され、成果を生んだのかを実例とともに紹介します。
営業部門との連携で顧客満足度を改善
あるBtoB企業では、問い合わせ対応の満足度調査結果を営業チームと共有する仕組みを構築しました。
「どのような対応が評価され、逆に何が不満だったのか」を定期的に共有し、営業活動に反映させています。
結果として、対応スピードの向上や誤解の防止につながり、顧客満足度が10%以上向上しました。
現場のインサイト共有会の導入
この企業では、月1回「インサイト共有会」を開催し、顧客の声を現場レベルで共有する取り組みを実施しています。
営業担当が実際に受け取った顧客の声を発表し、その背景や感情まで掘り下げることで全社的な視点が育まれました。
単なるデータの共有にとどまらず、「気づきの場」として機能しています。
商品開発チームが顧客ニーズに沿った機能を実装
あるIT系スタートアップでは、定期的に顧客の声を商品開発チームが直接吸い上げ、優先度をつけて対応していく体制を整えました。
たとえば、UIに関する繰り返しの不満が多かった箇所を特定し、改善を施した結果、アクティブユーザー数が約1.3倍に増加。
分析結果が商品仕様の改善に直結する仕組みが、顧客満足と事業成長の両方に寄与しています。
プロトタイピングとフィードバックループの活用
改善案を単なる仕様変更として出すのではなく、試作（プロトタイプ）を作成し、特定顧客からのフィードバックを元に微調整を加えるプロセスを確立。
顧客視点を起点にしたPDCAサイクルを速く回す仕組みが、スピーディな改善と信頼構築に役立っています。
お客様の声 分析方法と商品・サービス改善への応用
お客様の声の分析は、単なる顧客理解にとどまらず、商品やサービスの改善にも直結します。
声の中に含まれるヒントをどう読み解き、どのように設計や改善に活かすかが企業競争力のカギとなります。
ここでは、実際に改善につながった応用方法として、ペルソナの見直しとUX改善の事例を取り上げて解説します。
ペルソナ再定義による訴求ポイントの見直し
顧客インサイトの中から、これまで想定していたターゲット像と異なるニーズが明らかになるケースがあります。
その場合、既存のペルソナを修正し、新たな訴求ポイントを設計することで、より刺さるメッセージを発信できるようになります。
たとえば「若年層向け」としていた商品が、実際には中年層のニーズと一致していたなど、ズレを修正するきっかけにもなります。
新たな顧客像の発見とマーケ戦略の転換
分析を通じて、意外な層が実際に価値を感じていたことが明らかになった場合、マーケティング戦略全体を再構築するチャンスになります。
プロモーション手段、メッセージ設計、広告チャネルの選定まで、根本的に見直すことが可能です。
UX向上に向けたカスタマージャーニーの再構築
お客様の声から、体験上の課題が特定できる場合には、カスタマージャーニーの見直しが有効です。
特に導入時のつまずきや、問い合わせの多いフェーズが可視化されれば、そこを重点的に改善することが可能です。
UX（ユーザー体験）の全体設計を改めることで、継続率や満足度を大きく改善することができます。
体験プロセスごとの課題抽出
カスタマージャーニーマップと照らし合わせながら、各接点でどのような課題が生じているかを見極めます。
「申込画面が分かりづらい」「到着時に説明が不足していた」など、具体的な行動と照らし合わせることで、改善点が明確になります。
お客様の声 分析方法におけるよくある失敗とその対策
お客様の声の分析には多くの利点がありますが、同時に陥りやすい落とし穴も存在します。
せっかくのデータが活かされなかったり、逆に誤った意思決定につながったりするリスクを理解し、適切な対策を講じることが重要です。
ここでは代表的な2つの失敗例を取り上げ、それぞれの対策を解説します。
主観的な読み取りによる誤解
定性情報を分析する際には、つい主観が入りがちです。
「きっとこういう意味だろう」「自分ならこう感じる」といった解釈で判断を下すと、顧客の本当の意図を取り違えてしまう恐れがあります。
そのため、客観的な手法やチームによる視点の共有が求められます。
バイアスの排除方法
複数人でのクロスチェックや、発言内容を一度「ラベル化」してからグルーピングする手法が効果的です。
あくまで「事実」と「解釈」を分ける意識を持つことで、バイアスの影響を軽減できます。
データの偏りと再現性の低下
集めたデータが一部のユーザー層に偏っていると、誤った仮説を導くことになります。
たとえば「不満が多い」という分析結果も、たまたま声の大きい人たちだけが目立っている可能性があります。
全体の傾向として正しいのかを検証する手順が必要です。
代表性の担保と母集団設計
分析対象の声が「どの層から集めたものか」を明示し、意図的に幅広い属性をカバーするよう設計することが重要です。
また、アンケートでは「属性別」にクロス集計するなど、全体バランスを確認しながら進めることが求められます。
まとめ：お客様の声 分析方法の実践が企業を変える
本記事では「お客様の声 分析方法」をテーマに、基本的なステップから分析手法、社内活用、応用方法、そしてよくある失敗までを網羅的に解説しました。
お客様の声は企業にとって最も貴重な資産の一つです。
しかし、その声を「聞くだけ」にとどめるのではなく、「分析して読み解き、改善に活かす」ことができてこそ、真の価値が生まれます。
定量的な指標と定性的な洞察をバランスよく組み合わせ、社内で共有・実行する仕組みを持つことで、企業の意思決定はより顧客志向になります。
今回紹介した手法やフレームワーク、事例を参考に、ぜひ自社でも実践してみてください。