お客様の声を分析することで、企業はサービスの改善点や顧客満足度の向上に直結するヒントを得ることができます。
しかし、どのように声を収集し、分析し、実務に活かすかに悩む担当者も少なくありません。
この記事では、お客様の声の分析方法、代表的な手法、実際に役立つツールや成功事例、そして分析を定着させるコツまで網羅的に解説します。
目次
お客様の声 分析の基本を理解しよう
「お客様の声」とは、顧客が商品やサービスを利用した際に抱いた感想、要望、不満、評価などのことを指します。
これらの声は、直接的にサービスやプロダクトの改善点を示しているため、正しく収集し分析すれば非常に貴重な経営資源となります。
しかし、漠然と「声を集めているだけ」では意味がありません。
どのような視点や目的を持って声を捉え、どのような分析手法を選ぶかによって、その活用価値は大きく変わってきます。
このセクションでは、分析の前提となる「声の種類」「分析対象」「目的」などの基本的な考え方を明確にしていきます。
お客様の声 分析の目的とは
お客様の声を分析する最大の目的は、顧客の「本音」を知り、商品やサービスの質を向上させることにあります。
単なる満足度の把握だけでなく、不満や未充足ニーズに目を向けることで、新たな改善点や商品開発の糸口が見えてきます。
また、マーケティング施策の効果検証やターゲットセグメントの深掘りにも役立ちます。
経営層が意思決定に役立てるための定量的根拠としても、現場が改善アクションを起こすための具体材料としても活用可能です。
お客様の声 分析の対象とデータの種類
分析対象となる「声」のデータにはさまざまな種類があります。
たとえば、カスタマーサポートの通話記録、アンケート結果、SNSの投稿、レビューコメント、チャット履歴、クレーム対応メモなどが該当します。
これらは大きく分けて「構造化データ（数値）」と「非構造化データ（テキスト）」に分類され、それぞれに適した分析手法が存在します。
特に近年はテキストマイニング技術の進化により、自由記述形式のデータも有効に活用できるようになってきました。
お客様の声 分析の方法と具体的手法
お客様の声を実際に分析するには、どのような手法が存在し、それぞれがどう違うのかを理解する必要があります。
大きく分けると「定量分析」と「定性分析」の2つの手法があり、それぞれで得られる情報の質と活用方法が異なります。
目的や扱うデータの性質によって、どちらか一方、または両方を組み合わせて使うことが効果的です。
この章では、それぞれの分析手法の概要と、具体的な分析手法の例を紹介していきます。
定量分析と定性分析の違い
定量分析とは、数値データを用いて顧客の傾向や特徴を把握する方法です。
一方で定性分析は、顧客の言葉や感情をテキストベースで分析する手法です。
例えばアンケートの「満足度5点満点」のスコアは定量分析、自由記述の「不満に思った点」は定性分析に該当します。
定量は全体傾向を捉えるのに適し、定性は背景の理由を掘り下げるのに有効です。
定量分析：アンケートや評価スコアの活用
定量分析では、アンケート結果の平均値や分布、評価スコアの推移などが重要な指標になります。
簡単な集計でも有効な示唆を得られることが多く、初学者にも取り組みやすいのが特長です。
また、BIツールを活用すれば、スコアの変化や属性別の傾向も視覚的に把握できます。
以下のような分析が代表的です。
クロス集計による属性別分析
性別、年代、購入頻度などの属性ごとに満足度を比較する手法です。
たとえば「20代女性は価格に敏感だが、30代男性は利便性を重視している」といった傾向を明確にできます。
マーケティング戦略のターゲティングに有効です。
時系列でのトレンド分析
同じ設問に対するスコアの推移を月別や四半期別で可視化する手法です。
キャンペーンの効果検証やリブランディング後の変化などを測るのに向いています。
顧客の満足度がどのタイミングで変化したのかも把握できます。
定性分析：自由記述やクレーム内容の読み解き
自由記述欄や通話ログ、クレーム内容などのテキスト情報を分析する手法です。
単語の頻出傾向、感情の含有率、意味の分類といった方法があります。
ツールを使うことで膨大なテキスト情報でも効果的に分析できます。
キーワード出現頻度の抽出
頻出単語を可視化することで、顧客の関心や不満点を把握します。
ワードクラウドやTF-IDFスコアなどを活用することで、直感的に理解できます。
感情分析による評価傾向の把握
文章の中に含まれるポジティブ・ネガティブな表現を数値化し、感情傾向を測定します。
商品やサービスに対する好意・不満の傾向が明確になります。
クラスタリングでのパターン分類
似たような意見をグルーピングすることで、ユーザー層ごとの傾向を発見できます。
新たなニーズの発見や、ペルソナ設計にも役立つ手法です。
お客様の声 分析に使えるツールと選定基準
お客様の声を効果的に分析するためには、適切なツールの導入が不可欠です。
分析の目的やチームのスキルレベルに応じて、選ぶべきツールは異なります。
無料で使えるシンプルなものから、AI機能を搭載した高機能な有料ツールまでさまざまです。
この章では、代表的な分析ツールと、それぞれの特徴・選定ポイントについて紹介します。
まず初心者におすすめなのが、Googleフォームとスプレッドシートの組み合わせです。
アンケートの回収から簡単な集計までを無料で手軽に実現でき、基本的な傾向分析には十分です。
中級者以上には、以下のようなツールが役立ちます。
- text-mining.jp：日本語テキストマイニング特化の無料Webサービス
- ユーザーローカル テキストマイニングツール：キーワード頻出・感情分析機能つき
- Tableau／Power BI：可視化に優れ、分析データのプレゼンテーションにも活用可能
- NVivo：インタビューや自由記述の分析に強く、質的研究向け
ツール選定時のポイントとしては、以下が挙げられます。
- 誰が使うか（現場担当者か、分析専門職か）
- 扱うデータの形式（CSV・Excel・音声テキストなど）
- アウトプットの形式（グラフ・テキスト・CSVなど）
- 既存システムとの連携性（CRM、顧客管理ツールとの統合）
分析の質はツールの性能だけでなく、使い手のスキルにも左右されます。
「複雑なことをするために高機能ツールを使う」よりも、「目的に合ったシンプルな分析を継続する」ことの方が成果につながるケースも多いです。
お客様の声 分析の成功事例に学ぶ
分析手法やツールを理解したとしても、「実際にどのように活用されたのか」が見えなければ活用イメージがつかみにくいものです。
この章では、お客様の声 分析を実務に活かした具体的な事例を紹介します。
マーケティングと商品開発の2つの視点で、どのように分析が成果につながったのかを見ていきましょう。
マーケティング改善につながった事例
ある通販企業では、定期的に実施していた顧客アンケートの自由記述欄に注目しました。
テキストマイニングツールを使って頻出ワードを抽出し、ネガティブなキーワードの傾向を把握したところ、「ページがわかりにくい」「欲しいサイズが見つからない」といったUX面の課題が浮上。
そこでサイトナビゲーションの改修と商品一覧のフィルター改善を行った結果、直帰率が25%改善し、購入率も15%向上しました。
商品開発に反映された具体的な実例
とある食品メーカーでは、SNS上の投稿やECレビューをもとに定性分析を行いました。
「味は良いがボリュームが物足りない」「パッケージが開けづらい」といった口コミが多数見られ、ユーザーの不満が商品設計に関係するものであることが判明。
これを受けてボリュームアップとパッケージ変更を実施したところ、リニューアル後の販売数が前年比180%となるヒット商品に成長しました。
お客様の声 分析の注意点とリスク対策
お客様の声 分析は非常に有用な取り組みですが、実行にあたってはいくつかのリスクや注意点があります。
分析結果に偏りが出たり、誤った解釈をしてしまうと、かえって施策が逆効果になる恐れもあります。
この章では、代表的なリスクとその対策について整理しておきましょう。
バイアスとノイズの存在
お客様の声には、個人的な主観やその時の感情が含まれており、それが分析の精度に影響を与えることがあります。
また、特定の声が強く出やすいチャネル（SNSやクレーム窓口など）に偏っていると、全体像を見誤る危険性もあります。
こうしたバイアスやノイズを減らすためには、複数のデータソースを組み合わせること、分析対象の母数を確保することが有効です。
現場が活かしにくいアウトプットの問題
分析レポートが専門的すぎる、あるいは抽象的すぎると、実際にアクションを起こす現場には届きません。
「わかったけど、どうすればいいの？」となってしまう事例が少なくないのです。
これを防ぐには、アウトプットを関係者ごとにカスタマイズすること、図表や要点まとめを入れて読みやすくする工夫が求められます。
お客様の声 分析を企業に定着させる方法
一度分析を行っただけでは、顧客理解やサービス改善は限定的なものに留まります。
お客様の声 分析を継続的に企業活動へ取り入れ、日々の意思決定や商品開発、マーケティングに活かすためには「定着」が不可欠です。
この章では、分析文化を企業に根付かせるためのポイントを解説します。
まず重要なのが「経営層の理解と支援」です。
トップが顧客の声を重視する文化を表明することで、全社的な取り組みへの下地が整います。
分析部門だけでなく、営業・開発・CSなど各部署が関与できるように、声の共有や活用システムを整備しましょう。
また、分析結果を施策や成果に結びつける体験を現場に提供することも鍵です。
たとえば、分析結果に基づいて改善した施策で顧客満足度が上がった事例を全社で共有することで、「分析が役に立つ」という実感が現場に伝わります。
加えて、「毎月1回のレポート提出」や「四半期ごとの分析報告会」など、定期的なリズムを作ることも有効です。
分析を仕組みとして組み込み、ルーティン化することで、自然と現場の中に浸透していきます。
まとめ：お客様の声 分析で企業が得られる最大の価値とは
お客様の声 分析は、単なるフィードバックの収集ではありません。
それは、企業と顧客の信頼関係を深め、より良い商品やサービスを生み出すための強力な道具です。
定量・定性両面から声を捉えることで、顧客の「本当の気持ち」を可視化できます。
その結果、企業は無駄な施策を減らし、よりニーズに合致した打ち手を講じることができるようになります。
また、分析によって得られた知見をマーケティングや商品開発、現場オペレーションに反映することで、顧客満足度が向上し、LTV（顧客生涯価値）の最大化にもつながります。
ツールや手法の選定も大切ですが、それ以上に「顧客の声を大切にする文化」を企業全体に根付かせることが長期的な成功の鍵となります。
継続的な分析と改善を通じて、顧客と共に成長する企業文化を育んでいきましょう。