顧客の声を扱う場合、B to B（企業から企業に向けたサービス提供）とB to C（企業から個人消費者に向けたサービス提供）では取り組み方も話題傾向も異なります。

今回は小売店の分析事例を紹介しながら、B to Cスタイルで最も大切な「顧客の声を正確にとらえる方法」について書いていきます。

顧客の声の活用方法について

小売店で働く従業員の方には日々、お客様からの感謝表現やお褒めの言葉、逆に改善要望など、現場でしか聞くことができない生の声がたくさん届いています。
例えばその感謝表現を小売店で働く従業員の「嬉しかった」で留めておくのではなく、なぜその点が感謝されたのかを深掘っていくことで、お客様をより喜ばせるにはどうすればいいのか、そのヒントが見えてくるはずです。
逆にお客様からお叱りを受けたり不満を伝えられたりと、細かな改善点が集まる先もやはり現場の従業員であり、現場の声を基に感謝表現同様、お叱りご不満から改善点を探していきましょう。

お叱り不満表現を分析し全店展開につなげる

複数店舗を経営している小売店でよくある悩みとしては「A店は売り上げ順調でお客様満足度も高いのに、B店ではうまくいっていない」などがあげられます。
上記のような課題には立地、土地柄、客層など外的要因も絡んできますが、今回は内的要因に焦点を当ててみます。

以下はとある流通小売り店従業員の日報データを、テキストマイニングツールVextMinerにて分析した結果の一部になります。
店舗ごとに特定のカテゴリで絞り込みをしたグラフが表示されており、店舗によって日報の総数が異なるものの店舗独自の内容や共通している課題についても分析できるようになっています。
中身を詳細に見ていくと、共通している課題として「店内のカートが大きすぎるため小さいカートが欲しい」「納期が遅い」「店内が暑い」といったものが出現してきており、各店舗独自の課題としては「売場が分かりづらい」「従業員が少ない」などの記載があります。
このようにお客様の声の中でも特に改善すべき課題が何なのかが見えてくるわけです。

コールセンターがあれば音声テキストからも生の声が拾える

上記でご紹介した例は現場で働く従業員が書き記した日報をベースに分析を行いました。
その他にも扱えるデータとしてはコールセンターを有しているのであれば、音声テキストでより詳細なお客様の生の声を分析することができます。
現場で働く従業員の方の日報だとどうしてもお客様の温度感や詳細については書き漏れが発生する可能性がありますので、分析のステップアップとして音声テキストについても分析にチャレンジしてみましょう。

より詳細な情報や事例について知りたい方は、お問合せフォームよりぜひお気軽にお問合せください。
VOCダッシュボードや分析ツールは下記の関連製品のページを参照ください。「お役立ち資料」のページからも関連製品の情報をダウンロードいただけます。
テキストマイニングに興味をお持ちの方は、無料のセミナーもございます。
関連製品：VextMiner、VextVoiceMiner
関連ワード：自然言語処理、顧客の声分析、VOC分析、コール分析