VOCを日々集めているものの、その本音や潜在ニーズをどう掴み、売上や商品開発に結びつければいいかわからず、分析に手間も時間もかかっている、そんな課題はありませんか？集めた貴重なVOCを、単なるデータで終わらせてしまうのはもったいないですよね。
この記事では、VOC分析の基本から、大手企業10社の具体的な成功事例、効率的なデータ収集・分析のステップや成功のポイント、AIツールの活用法についても解説します。この記事を読むことで、顧客の真のニーズを正確に把握し、マーケティング戦略の精度を向上させ、企業の成長を加速させるための具体的な道筋が見つかるはずです。
AI Central Voiceへのお問い合わせ・資料請求はこちらから
VOCとは
VOC（Voice of Customer）とは、「顧客の声」のことです。アンケート、レビュー、コールセンターへの問い合わせなど、顧客からのさまざまな意見や感想をまとめてVOCと呼びます。
具体的には、VOCには次のような情報が含まれます。
- アンケートやインタビューで直接聞いた意見や要望
- コールセンターへの問い合わせやクレーム
- SNSやレビューサイトでの感想や評価
VOCは、顧客のニーズや課題、満足度、不満、感情などを知る上で非常に役立つ情報源です。顧客の率直な意見を分析するVOC分析は、製品やサービスの改善、競合との比較、マーケティング戦略の立案など、幅広い分野で活用できます。
VOCの概要やビジネスへの活用方法を詳しく知りたい方は「VOC（Voice of Customer）とは？顧客の声をビジネスに活用する方法を解説」の記事を参考にしてください。
またAIを活用したVOC分析について知りたい方は「AIを活用したVOC分析とは？顧客の声の活用方法や成功事例をご紹介」の記事も参考にしてください。
VOC分析の成功事例10選
VOC分析は、さまざまな業界や業種で活用されており、顧客のニーズや問題点を把握し、企業の成長につなげる重要な活動です。ここでは、VOC分析を実践した企業の具体的な事例を紹介します。
1．大手保険会社
大手損害保険会社では、アンケート結果やアプリストアに寄せられるコメント、さらに利用者からの照会内容といった、膨大な非定型データの解析が大きな課題となっていました。
これまでは、施策の立案が担当者の「肌感覚」に頼らざるを得ない状況にありましたが、この課題を解決するため、同社は文章全体の文脈を識別し、一つの発言に含まれる複数の意図を正確に構造化できるAI分析システムを導入しました。
現在は、分析結果をFAQの改善や照会応答システムへ反映させることで、対応品質の向上と業務効率化を同時に加速させています。
2. 大手ショッピングプラットフォーム
大手ショッピングプラットフォームでは、ユーザーレビューや評価といった直接的な意見に加え、購入履歴や行動パターンといったデータもVOC分析に活用しています。
この広範なデータ分析の結果を、商品開発やサービス改善に迅速に反映させることで、オンラインサービス上で顧客のニーズに合った書籍や日用品などを高精度に提案することが可能になりました。
これにより、顧客満足度とロイヤルティの向上を実現し、データに基づく顧客体験（CX）改善の成功例となっています。
3. 大手カフェチェーン
大手カフェチェーンは、専用アプリやSNS、店舗でのフィードバックなど、多様なチャネルを通じて顧客の意見や要望を収集し、定量的なデータだけでなく定性的なデータも考慮して分析を行っています。
こうして集められたVOCによって顧客ニーズを的確にとらえ、新商品やサービスを開発することで、顧客満足度とロイヤルティの向上、ニーズやトレンドに合わせた商品開発、顧客とのコミュニケーションと関係強化につなげることが可能です。
4. 大手通販会社A
全国に4つの拠点を構える大手通信販売会社では、電話での受発注や問い合わせといったオフライン顧客とのやり取りが多いため、その顧客の声（VOC）の効率的な収集と分析が課題となっていました。導入以前は、電話対応の情報をテキストデータ化し、分析に活かすための対策が追いついていませんでした。
この課題を解決するため、同社は顧客との電話をリアルタイムでテキスト化し、データとして収集できるAIシステムを導入しました。
導入後、AIの音声認識はスタッフの手入力作業よりも遥かに高速で、VOCデータ収集業務の効率が大幅に向上しました。さらに、音声認識と分析機能の活用について社員の理解が進み、データに基づいた顧客体験（CX）向上のための具体的な施策検討へと次のステップに進むことが可能になりました。
5. 大手通販会社B
ある大手通販会社は、顧客コミュニケーションのデジタルシフトを課題としていました。具体的には、顧客コミュニケーションをオンライン化するためのデジタルシフト支援とチャネル整備、主なターゲット層である40〜60代が求めるサポート体制の構築が求められていました。
そこで、従来の電話やメールに加え、サポートコンシェルジュ、有人チャット、チャットボットを導入し、顧客ニーズに応じたサポートを提供できる体制を整えました。また、利用率向上のため、顧客アンケートの結果をもとにチャットボットのシナリオや応答内容を改善する取り組みを実施しました。
その結果、当初メール中心で6%だったデジタルチャネルでの問い合わせ比率が、マルチチャネル化により20%まで拡大し、VOC活用と誘導施策によって最終的に40%まで拡大、顧客利便性の向上に繋がりました。
6. 大手製薬会社
大手製薬会社では、顧客への新製品の独自性のアピール状況の確認や、潜在ニーズの発掘を目的に、VOC分析が活用されています。
導入前には、新製品と既存製品の差別化が顧客に伝わっているかの確認や、潜在ニーズを発掘して新製品開発に役立てることが課題でした。そこで、顧客からの要望を言葉の表面的な意味だけでなく、背景にある意図まで考慮して分析できるVOC分析を導入し、集められた意見を整理して、より深く調査すべき顧客の声を選び出しました。
導入後には、当初想定していたターゲット層と実際の購入者層が一致しているかを確認できたほか、VOC分析によって新たなニーズや見落としていたサービスを発見できました。
7. クレジットカード会社
世界中で利用されているクレジットカード会社では、コールセンターにVOC分析を導入しました。
導入前は、顧客への情報が伝わりにくく、社内での手作業が多かったため、意見の収集や分析に時間がかかるという課題がありました。そこで、テキスト解析を導入し、問い合わせ内容、頻度、スタッフの対応状況などを分析できるようにしました。
その結果、顧客に提示する情報を、よりわかりやすく理解しやすいように改善し、テキスト解析の導入によって業務効率が大幅に向上しました。さらに、スタッフの対応もテキスト分析することで、対応の傾向や言葉遣いを改善するなど、VOC分析が多方面で活用されています。
8. 小売企業
日用品や食品、家電家具など幅広い商品を扱う小売企業では、新製品開発にVOCを活用しています。
以前は、年間数千件もの顧客意見を分析・分類し、新製品開発に役立てることを課題としていました。そこで、お客様から寄せられるフィードバックに真摯に対応し、新製品を開発するとともに、既存製品についても継続的な改良を行いました。
その結果、お客様の意見や要望を積極的に取り入れたことで、数多くの新商品が生まれました。さらに、「こんな製品が欲しい」という声から、潜在的なニーズを発掘することにも繋がっています。
9. 大手化粧品メーカー
大手化粧品メーカーは、さまざまなヘアカラー商品を販売していますが、提供している商品サンプルが顧客のニーズに合わず、あまり使われていないという問題がありました。
当初は、なぜ商品サンプルが受け入れられないのかわからず、顧客が何を求めているのか把握できずに苦労していましたが、店頭での顧客行動調査や製品利用者へのインタビュー、熱心な愛用者とのワークショップなどを実施しました。
その結果、商品サンプルが利用されない理由が明らかになり、改善の方向性や施策を検討することができました。また、商品のパッケージについてもVOCが集まり、ターゲットに合ったデザインを提案できました。顧客からの直接的な意見を聞くことで、社内では思いつかなかった視点を得て、今後の戦略に役立てています。
10. 大手食品メーカー
ある大手食品メーカーでは、お菓子やコーヒーといった製品開発にSNS上のVOC分析を導入し、新商品開発や既存商品に対する意見収集に活用しています。
導入前には、お菓子に関する意見が非常に多く、どの意見を重視すれば良いか判断が難しい状況に加え、SNS上の意見の真意を正確に理解できないという課題がありました。そこで、VOC分析ツールを活用し、お菓子の商品名や関連キーワードを整理するとともに、顧客と直接対話してマーケティングに活かす取り組みも始めました。
その結果、SNS上の多様な意見を整理・分析することで、潜在ニーズを把握できるようになり、顧客からの意見を参考にすることが新商品開発に貢献しています。
事例から見るVOC分析の成功のポイント
VOC分析を成功させ、顧客満足度や事業成長につなげるためには、いくつかの重要なポイントがあります。ここでは、事例や情報源から導き出される成功のポイントを3つの観点から解説します。
データ収集について
VOC分析を成功させるには、質の高いVOCを効率よく幅広く集めることが不可欠です。そのため、VOC収集を始める前に目的を明確にしましょう。「製品やサービスの課題を発見する」「顧客満足度低下の原因を特定する」「マーケティングでアピールできる自社の強みを見つける」など、具体的な目的を設定することで、必要な情報が絞り込まれ、作業効率を向上させられます。
VOCの性質は収集チャネルによって異なるため、アンケートやインタビュー、SNSなど多様なチャネルを活用して、広範でバランスの取れた意見を集めるのがおすすめです。
また、目的に合わせて最適な収集方法を選ぶことも大切です。顧客全体の満足度を測りたい場合はアンケート、具体的な改善点を詳しく知りたい場合は個別インタビュー、若年層の意見を集めるにはSNSの活用が効果的です。
アンケート調査を行う際は、質問が複雑すぎると回答率が下がる可能性があるため、回答しやすいアンケートを作成するようにしましょう。顧客の興味を引くようなタイトルをつけたり、アンケートの目的を明確に説明したり、特典を用意するなどの工夫で、回答率を高めることができます。
分析について
VOC分析は、事業戦略において顧客理解を深める上で非常に重要です。分析を成功させるには、定量分析と定性分析を適切に使い分けることが鍵となります。定量分析では、数値データを用いて客観的な傾向を把握し、定性分析では自由記述やインタビューを通して顧客の感情や動機を深く理解しましょう。分析を始める前に目的を明確にし、仮説を立てておくことで、分析精度を高めることができます。VOC分析は、「整理と分類」、「要約と抽出」、「分析と解釈」、「可視化と報告」という段階的なステップで進めるのがおすすめです。
しかし、多様なチャネルから収集した膨大なデータを人の手で「整理と分類」「要約と抽出」を行うことは、時間とコストを要する大きな課題です。次項でご紹介するAI Central Voiceは、この非効率を解消し、データ収集から分析までを一気通貫で効率化します。
分析結果の活用について
VOCは、集めて分析するだけでは不十分で、ビジネスの改善に活用してこそ真の価値が生まれます。
分析結果をもとに仮説を立て、マーケティング戦略や製品・サービスの改善に反映させることで、顧客ニーズに合致した成果が期待できます。施策実行後は効果を測定し、再度VOCを調査してPDCAサイクルを回すことで、製品やサービスの価値を持続的に高めることが可能です。
ただし、寄せられたすべてのVOCに個別に対応するのは難しいため、定量分析や定性分析の結果を参考に、影響の大きさ、緊急度、重要度を考慮して優先順位をつけることが大切です。
さらに、顧客が言葉に表さない本音を理解するため、ウェブサイトの閲覧履歴など行動データ（非言語情報）を組み合わせて分析することが重要です。VOCの収集と行動データ分析を組み合わせ、継続的に改善を続ける姿勢が、長期的な成功につながります。
事例から見るVOC分析のメリット
VOC分析を実施することで、企業は顧客ニーズを深く理解し、さまざまな分野で競争上の優位性を獲得できます。ここでは、VOC分析によって得られる主なメリットを3点解説します。
マーケティング戦略に活かせ、売上向上が期待できる
VOC分析は、顧客の声をマーケティング戦略に直接活用し、売上を最大限に伸ばすための重要な手法です。顧客から直接得られた意見は、数値データだけでは見過ごされやすい潜在的なニーズや、購入をためらわせる要因を明らかにします。
「使いやすい」「操作が簡単」といった具体的な意見を抽出し、広告のキャッチコピー制作やプロモーション戦略に活用できます。また、顧客層を広げるために、購入の障壁となっている不満点を把握し、改善策を実行することで売上増加につなげられます。
商品・サービスの品質改善や新規開発につながる
VOC分析は、製品やサービスの品質向上と革新的な開発に大きく貢献します。特に、新製品の発売時や運用中に寄せられる批判的かつ具体的なフィードバックは、製品における重要な改善点を示唆する貴重な情報源となります。
「もっとこうなれば良いのに」という顧客の要望を収集することで、既存製品の改善につなげることが可能です。さらに、「こんな製品があれば良いのに」という意見からは、市場の新たなニーズをいち早く捉え、競争優位性を生み出す新製品や新サービスの開発を促進できます。
顧客満足度向上による企業のイメージアップになる
VOC分析は、顧客の不満や要望を把握し、それに基づいた迅速かつ適切な対応を可能にします。これにより、顧客満足度（CS）が向上し、顧客離れを防ぎ、リピート率を高めることにつながります。
継続的な改善活動を行うことで、顧客からの信頼を得て、ロイヤルティを深めることが可能です。顧客の要望に応える企業としての評判が広まれば、結果として企業のイメージアップにも繋がり、長期的な顧客関係の構築と維持に大きく貢献します。
VOC分析のデータを集める方法
VOCを収集する方法は多岐にわたり、チャネルや手法によって集まるVOCの特性も異なります。自社に合ったVOC分析を行うために、主な収集方法とその特徴を理解しておくことが重要です。VOCを収集する方法は、主に以下の4つに分類できます。
コールセンターへの問い合わせ
コールセンターは、VOCを収集する代表的な手法で、直接的な意見を得るための重要な窓口です。電話やメール、チャットなど、さまざまなチャネルを通じて、商品やサービスに関する意見・感想が集まり、分析することでサービス改善やマーケティング戦略の策定に活かされます。
電話チャネルでは、音声認識やAI感情分析を活用して会話をデータ化します。高年齢層の利用者が多く、文字情報だけでは伝わらない感情といった貴重な情報が得られるのが特徴です。リアルタイムな意見収集が可能ですが、効率的な分析にはテキスト化ツールが不可欠で、迅速な対応も求められます。
また問い合わせフォームやメールは、テキストデータとして活用でき、質問項目を調整することでデータの利用価値を高めることが可能です。24時間対応により、電話が難しい層からもVOCを収集できます。チャットボットは、若年層の利用が多く、行動履歴と連携することでWebサイトの離脱率分析に役立ち、気軽に意見収集でき、VOC分析への活用が容易です。
アンケートやインタビュー
顧客の意見や要望を直接把握する有効な手段として、アンケートとインタビューがあります。調査目的に合わせて対象者や質問を柔軟に変更でき、自由度の高い調査が可能です。
アンケートは主にメールやWebで配信され、既存顧客を対象にVOCを収集します。一方、インタビューは対話形式で、より詳細な情報を得られます。手法としては、個人の本音を引き出すデプスインタビューや、複数人で意見交換をするグループインタビューがあります。
これらの手法を用いることで顧客ニーズを深く掘り下げられますが、回答に手間がかかることや、集計分析に時間と労力がかかる点が課題です。
SNSやレビュー
SNSやレビューサイトでは、顧客が商品やサービスへのリアルな感想を自発的に投稿するため、企業はVOCを収集できます。SNS検索に加え、テキストマイニングやソーシャルリスニングツールを活用することで、効率的なデータ収集が可能です。
匿名性が高いため、より本音に近い幅広い意見が集まりやすく、顧客の満足度や感情の分析に役立ちます。大量のデータから顧客の嗜好やトレンドを把握できる一方、意見の偏りやデータ抽出の難しさ、分析コストが課題となります。
購入履歴や行動ログ
顧客の購入履歴や行動ログの分析は、顧客のニーズや考え方を把握する上で有効な手段です。大手ECサイトでは、レビューや購入履歴などのデータから、顧客の嗜好を分析しています。この分析手法で得られるVOCは、顧客の意見や感想と比較して、実際のニーズを反映し、購買パターンや解約率の分析に活用できます。
メリットは、客観的なデータ収集が可能な点ですが、顧客の行動の背景にある感情や動機までは把握できません。そのため、アンケート調査など他の分析方法と組み合わせることが重要です。また、個人情報保護に関する適切な対応も不可欠です。
VOC分析のステップ
VOC分析は、顧客の意見や声といった情報を収集・整理・分類・要約・抽出・分析・解釈・可視化・報告する一連のプロセス全体を指します。VOCをマーケティングに効果的に活用するためには、以下の段階的なステップで進める必要があります。
目的の明確化
VOC分析を始める上で、まず「何のために顧客の声を分析するのか」という目的を明確にすることが非常に重要です。目的が曖昧なまま進めてしまうと、データの収集や分析をやり直す必要が生じる可能性があります。
具体的な目的の例としては、以下のようなものが挙げられます。
- 顧客満足度を向上させるために、解決すべき課題を特定したい
- 競合他社と比較して、自社の強みや魅力的な点を明確に打ち出したい
- 新しい商品やサービスを開発するために、ターゲット顧客のニーズを深く理解したい
分析の方法や項目を決める
目的を達成するためには、最初に「どんな情報を集めるか」「どんな方法で集めるか」「どんな手法で分析するか」を決める必要があります。
VOCを集める方法はさまざまで、電話や問い合わせフォーム、メール、SNSなどがあります。それぞれの方法で集まるVOCには、年齢層や情報量、本音の度合いといった特性の違いがあるため、目的に合った最適な方法を選ぶことが大切です。
VOCを集めるチャネル（電話、メール、SNSなど）ごとに、情報量や本音の度合いといった特性が異なるため、目的に合った最適な方法を選びます。分析手法としては、顧客の満足度をグラフ化する「顧客満足度分析」や、コールセンターへの問い合わせ理由を集計する「コールリーズン分析」などがあります。
データを収集する
決定した項目と収集方法に沿って、実際にデータを集めます。大量のVOCを手作業で収集し、整理・集計するには非常に手間がかかるため、多くの企業がITツールを活用しています。
例えば、テキストデータから必要な情報を抽出・分析するテキストマイニングツールや、顧客ごとの属性や購入履歴、VOCなどを管理・分析する顧客分析ツールなどがあります。さらに、コールセンターを利用している場合、音声認識やAIによる感情分析ツールを用いて、そのままでは扱いにくい音声データをテキスト化し、VOCとして活用することも可能です。
分析と結果の可視化
データを収集した後、具体的な分析に進みます。分析は主に「整理と分類」「要約と抽出」「分析と解釈」「可視化と報告」の段階で進めます。
最初に、VOCを機能や品質、価格などのカテゴリーに分類し、重要度を評価します。次に、VOCの背景にある原因や影響を分析し、因果関係を検討します。テキスト解析ツールや統計ソフトウェアを活用してデータを視覚化し、傾向やパターンを特定します。さらに、顧客の感情や動機を言葉や文脈から読み取り、解釈します。
最終的に、分析結果はグラフや表でわかりやすく示し、報告書やプレゼンテーションで共有します。VOCの分布や関係性を視覚的に表現することで、結論や提案を明確にし、活用方法や方針を共有します。顧客ニーズは常に変化するため、VOC分析は一度きりではなく、継続的に行うことが大切です。
AIエージェントでデータ収集から分析まで効率化する「AI Central Voice 」
AI Central Voiceは、AIが経営判断を瞬時に支援する革新的なツールです。特に優れているのは、データ構造化と高速分析の能力です。顧客の声や従業員の意見といった多様なテキストデータを、AIが自動で分析可能な形式に構造化し、従来100時間かかっていた分析をわずか1分で完了させるなど、分析作業を大幅に効率化します。
また、人事戦略や売上向上、顧客満足度向上といった経営課題に対し、組織内のあらゆるデータをAIが迅速に解析し、データに基づいた意思決定を支援します。分析結果は見やすいグラフやダッシュボードで表示され、迅速かつ的確な意思決定を強力にサポートします。
さらに、要約やノイズ除去など30種類以上の前処理モジュールを備え、高精度な分析技術を実現しています。企業専用のナレッジデータベースを構築することで、必要な情報を素早く検索し、部門を越えた情報共有を促進します。過去の商談記録や顧客の声などをリアルタイムで参照できるため、迅速な意思決定に貢献します。
全ての処理は、ユーザーとの綿密な打ち合わせに基づいてカスタマイズ可能です。ドメイン特化学習により、特定の業界知識や企業独自のデータを学習し、高度な専門性を獲得できる点も大きな魅力です。
AI Central Voiceへのお問い合わせ・資料請求はこちらから
まとめ：VOC 分析の成功事例を基にビジネスに活かそう
この記事では、VOC分析の事例について解説してきました。
VOCとは、アンケートやレビュー、コールセンターへの問い合わせなど、顧客からの意見のことで、顧客のニーズや課題、満足度、感情を知る貴重な情報源です。VOC分析は、製品やサービスの改善、マーケティング戦略の立案など幅広い分野で活用され、企業の成長に不可欠です。
VOC分析を成功させるには、目的を明確化し、アンケートやSNS、購入履歴など複数のチャネルから広範なデータを収集すること、定量分析と定性分析を使い分けることが重要です。AIエージェント「AI Central Voice」のような専用ツールを活用すれば、データの構造化と高速分析が可能になり、効率化が図れます。
分析結果は、マーケティング戦略の最適化による売上向上、品質改善や潜在ニーズに基づく新規開発、顧客満足度（CS）向上を通じた企業イメージアップに直結します。VOC分析は、収集・分析するだけでなく、PDCAサイクルを回し、行動データと組み合わせて継続的に改善に活かすことが、長期的な成功の鍵となります。