顧客インサイトとは？AIを活用した分析方法や見つけ方を解説

顧客の価値観や行動が多様化するなか、アンケートや問い合わせ内容、通話ログといった顧客の声から、その奥にある顧客インサイトを読み取る重要性が高まっています。

とはいえ、膨大な顧客の声を人の手だけで分析するのは簡単ではありません。そこで活用したいのがAIです。AIを活用することで、大量の顧客の声を効率良く分析でき、表面には現れにくい不満やニーズ、改善のヒントを見つけやすくなります。

この記事では、顧客インサイトの基本や、その発見にAIが活用される理由、分析に使えるデータの種類、AIを活用した分析の流れと注意点までを解説します。用語の意味からツール活用のコツまで順を追って取り上げるので、顧客インサイトの分析に取り組む方はぜひ参考にしてください。

顧客インサイトとは

まずは、顧客インサイトという言葉が指すものや、混同しがちな顧客ニーズとの違い、そしてマーケティングや商品改善において注目される背景を解説します。

顧客インサイトの意味

顧客インサイトとは、顧客自身もはっきりとは言葉にできていない本音や、購買行動の裏にある動機を指します。顧客インサイトを把握するには、表に出てきた要望をそのまま受け取るのではなく、行動や発言の奥に隠れている不満や期待、価値観まで読み取ることが必要です。

例えば、同じ商品を選んだ顧客でも、価格を重視した人と安心感を求めた人とでは、心の奥にある動機はまるで違います。その違いを見過ごすと、せっかくの施策も的外れになりかねません。

こうした顧客インサイトをつかめれば、商品開発やマーケティング施策をどの方向へ進めるべきかを判断しやすくなるでしょう。

顧客ニーズとの違い

顧客ニーズが顧客自身も自覚している要望であるのに対して、顧客インサイトはその奥にある本音や背景を指します。例えば「安い商品がほしい」というニーズの裏には、「買い物で失敗したくない」「品質に不安がある」といったインサイトが隠れている場合があるでしょう。

顧客ニーズは顧客が口に出して伝えてくれるぶんつかみやすい一方、顧客インサイトは本人も自覚していないため、声を掘り下げてはじめて見えてきます。目に見える顧客ニーズだけでなく、その根っこにある顧客インサイトまで把握できれば、心に本当に響く提案や改善へとつなげられるでしょう。

顧客インサイトを活かして顧客満足度を高める具体的な取り組みについては、「顧客満足度とは？CS向上の5つの成功ポイントや具体施策をご紹介」でも詳しく紹介しています。

顧客インサイトがマーケティングや商品改善で重要な理由

顧客インサイトをつかむと、顧客が本当に何に価値を感じているのか理解しやすくなります。そこから、商品やサービスの改善点、前面に出すべき強み、顧客対応で見直すべきポイントが見えてきます。

表面的な要望だけに応えていては、競合との違いを打ち出しにくく、価格競争に巻き込まれがちです。顧客がなぜそれを求めるのかまで理解できれば、他社にはない価値を提示しやすくなるでしょう。

こうした顧客インサイトに基づいて施策を打てば、商品改善や顧客対応の質向上、リピーター獲得、売上拡大などの成果につながりやすくなります。

顧客インサイトの発見にAIが注目される理由

近年、顧客インサイトの発見にAIが活用される場面が増えてきました。AIが注目される背景について、顧客データの増加、人手による分析の限界、潜在的な不満やニーズの発見という3つの観点から見ていきましょう。

顧客データの量が増えている

アンケートや問い合わせ内容、通話ログ、チャットの履歴、口コミなど、企業が扱う顧客データは年々増えています。顧客との接点が多様化したことで、顧客の声が社内外のさまざまな場所に蓄積されるようになりました。

顧客データが多いこと自体は望ましい半面、量が増えるほど人の手だけでは扱いきれなくなるという悩みも生まれます。

一方で、大量のデータをうまく活用できれば、顧客の不満や要望、行動の変化をより早く把握しやすくなります。そのため、膨大な顧客データを効率良く分析する手段として、AIを活用する企業が増えています。

人手だけでは顧客の声を分析しきれない

大量の自由記述や通話ログを人の手だけで1つずつ確認していくには、多くの時間と労力がかかります。件数が増えるほど確認はあと回しになりやすく、せっかく集めた声が活かされないまま埋もれてしまいかねません。

また、担当者によって分類の仕方や解釈が異なると、分析結果にばらつきが生まれてしまいます。例えば、人によって「不満」や「要望」の線引きが違えば、集計した数字の意味もあいまいになるでしょう。

現場の負担を抑え、分析の基準をそろえながら、顧客の声を継続的に分析するのは容易ではありません。そこで、人が担ってきた整理や分類の作業を補う仕組みとして、AIツールの活用が進んでいます。

AIにより潜在的な不満やニーズを見つけやすくなる

AIを活用すると、大量のテキストデータのなかから、共通して現れる傾向や特徴を抜き出しやすくなります。

これは、AIが自然言語処理によってSNSの投稿やレビューなどを読み取り、内容を分類してタグを付けることで、話題や感情、要望ごとに整理できるためです。さらに、多くのデータを照らし合わせ、人の目では気付きにくい共通点やパターンを見つけやすいという特長もあります。

その結果、膨大な声のなかに埋もれていた潜在的な不満やニーズにも目が届きやすくなります。人の判断だけでは気付きにくかった顧客インサイトを見つけ、改善施策につなげられる点も、AIツールの活用が注目される理由の一つです。

顧客インサイトの発見に活用できるデータの種類

顧客インサイトを探るうえでは、さまざまなデータが手がかりになります。ここでは代表的なデータの種類と、それぞれから読み取れる情報を紹介します。1つの種類に偏らず、複数の種類を掛け合わせて見ると、発見が広がるでしょう。

アンケートの自由記述

アンケートの自由記述欄には、選択式の回答だけでは拾いきれない顧客の意見や不満が書き込まれる場合があります。満足した理由や改善してほしい点、購入や利用を決めた背景などを読み取りやすいのが特徴です。

「はい・いいえ」といった選択肢ではわからない部分も、自由記述なら顧客が自身の言葉で背景を語ってくれます。丁寧に分析すれば、顧客が何を重視しているのか、どのような課題が繰り返し現れているのかも見えてくるでしょう。

問い合わせ内容や通話ログ

問い合わせ内容や通話ログには、顧客が実際に困っていることや不満に感じていることが表れやすいものです。困りごとが生の言葉で残るぶん、顧客がつまずいた場面を具体的に追体験できるのも、問い合わせ内容や通話ログの長所です。

例えば、画面操作について同じ質問が複数の顧客から寄せられる場合には、「操作がわからない」という表面的な不満の奥に、「迷わず自力で解決したい」という顧客インサイトが隠れているかもしれません。

この場合、取扱説明書やFAQのどこかに課題が潜んでいる可能性があるでしょう。顧客対応の記録を分析していけば、サービスの改善や対応品質の向上へとつなげられます。

チャット履歴やメール対応履歴

チャットやメールのやり取りには、顧客が問い合わせた内容だけでなく、対応の過程で生じた不安や疑問も残っています。文章や会話として残る履歴をたどると、顧客がどの段階でつまずいているのかを把握しやすくなります。

やり取りの流れが時系列で残るため、どの時点で顧客の不安が解けたのか、あるいは深まったのかまで追えるのが大きな特長です。また、表面的な質問だけでなく、その背景にある不安や迷い、期待も読み取りやすくなります。

こうした本音を読み解くと、顧客インサイトの発見につなげられます。分析結果から、サポート体制やナレッジのどこを改善すべきかも見えてくるでしょう。

SNS投稿や口コミ・レビュー

SNSの投稿や口コミには、企業へ直接は届きにくい率直な評価や感想が表れます。商品やサービスへの満足や不満、期待、ブランドに対する評価の変化までつかみやすいのが利点です。

企業に向けた問い合わせとは違い、第三者へ向けた本音がこぼれやすいのも口コミならではの特長です。投稿やレビューを分析すれば、顧客の自然な反応や、市場での受け止められ方を確認できます。

購買履歴やWeb上の行動データとの組み合わせ

購買の履歴や閲覧履歴、クリックデータなどは、顧客が実際にどのような行動を取ったのか把握するのに役立ちます。こうした行動データを顧客の声と組み合わせれば、発言と行動の間にあるずれや、購買に至るまでの背景を分析しやすくなるでしょう。

定性データと定量データを併せて分析することで、顧客インサイトをより高い精度で見つけ出せます。

AIを活用して顧客インサイトを見つける流れ

ここからは、AIを使って顧客データを分析し、インサイトを見つけて施策へつなげるまでの流れを、順を追って解説します。

分析の目的を明確にする

はじめに固めておきたいのが、顧客インサイトを分析して何を明らかにしたいのかという目的です。

商品の改善なのか、解約の防止なのか、問い合わせの削減なのか、あるいは顧客満足度の向上なのかによって、注目すべきデータは変わってきます。狙いが定まらないまま手を動かしても、集めた声をどう読み解けば良いのか判断に迷ってしまうでしょう。

まずは知りたいことを1つに絞るくらいの気持ちで臨むと、分析の軸がぶれずに済みます。目的をはっきりさせておけば、分析から得た結果を具体的な施策へと落とし込みやすくなります。

分析対象となる顧客データを集める

目的が定まったら、アンケートや問い合わせ内容、通話ログ、チャット履歴などのデータを集めていきましょう。複数の顧客接点からデータを集めておくと、不満や要望を多角的にとらえやすくなります。

データの形式や保存場所がばらばらになっている場合は、分析に取りかかる前に扱いやすい状態へ整えておくとよいでしょう。

データを整理・分類する

集めたデータは、そのままでは分析しづらいため、重複や不要な情報を取り除いていきます。表記ゆれや話し言葉、誤字などを整え、分類やタグ付けをしやすい状態にそろえておくことが大切です。この前処理を省くと、AIに分析させてもノイズの影響で精度が落ちてしまいかねません。

続いて、分類を行います。例えば「不満」「要望」「質問」「解約理由」といった項目に分類しておけば、全体の傾向もつかみやすくなります。

AIで顧客の声を分析する

データが整ったら、AIを使って大量の顧客の声を効率良く分析し、要約や重要な要素の抽出を行っていきましょう。繰り返し現れる意見や不満、感情の傾向を整理していくと、顧客インサイトの発見へと近づけます。

人の手ではつい見落としてしまう小さな変化や共通点までAIが拾い上げてくれるため、そこから改善のヒントを得られるはずです。

インサイトを施策に落とし込み、効果を確認する

分析から得たインサイトは、商品の改善やFAQの整備、プロモーションの戦略立案、顧客対応の見直しなどに活かしていきましょう。施策を実行したあとは、問い合わせの内容や顧客満足度、レビューにどのような変化が現れたのかを確かめます。

分析と改善を繰り返せば、顧客への理解が深まり、事業全体の改善にもつなげやすくなるでしょう。AIを使った顧客の声の分析方法や、VoC分析にAIを取り入れるメリットについては、「VoC分析とは？収集方法からAIを活用した分析・成功事例まで解説」でも詳しく解説しています。

顧客インサイトの発見にAIを活用する際の注意点

AIは分析を大きく後押ししてくれますが、任せきりにすると思わぬ落とし穴にはまりかねません。活用にあたって押さえておきたい3つの注意点を解説します。

データの質によって分析精度が変わる

AIの分析精度は、入力するデータの量だけでなく、質にも左右されます。誤字や重複、情報の不足、あるいは偏りのあるデータが多く混じっていると、適切な分析結果を得にくくなります。

そのため、分析を始める前に前処理を行い、扱いやすいデータに整えておくことが、分析精度を保つうえで欠かせません。特に音声データは、テキストデータに比べて雑音や言い淀みなどが多いため、ノイズ除去や高精度な文字起こしに対応したAIツールを選ぶと、分析に適したデータへ効率良く変換できます。

AIの分析結果をそのまま鵜呑みにしない

AIは分析作業を効率良く進めてくれる一方で、その結果が常に正しいとは限りません。顧客の発言や行動の裏には、AIだけでは読み切れない文脈が隠れている場合があります。

最終的な判断は、現場が持つ知見や事業の状況と照らし合わせながら、人が下すようにしましょう。

個人情報や機密情報の取り扱いに注意する

問い合わせ内容や通話ログには、個人情報や機密情報が含まれていることがあります。AIツールを使う際は、データがどこに、どのような形で保存されるのか、誰がアクセスできるのか、どのようなセキュリティ対策が講じられているのかを確認しておくことが必要です。社内のルールを整えたうえで、顧客データを安全に活用していくことが求められます。

AIを活用して顧客インサイトを事業改善に活かそう

顧客インサイトは、顧客の発言や行動の背景にある本音や動機をとらえたものです。アンケートや問い合わせ内容、通話ログ、口コミといった顧客の声をAIで分析していくと、表には現れにくい潜在的な不満やニーズも見つけやすくなるでしょう。

こうしたインサイトを継続的に見つけ、商品の改善や顧客対応、マーケティング施策へと活かしていく取り組みが、事業を前へ進める力になります。顧客の声を効率良く分析し、インサイトの発見につなげていきたい場合は、AI Central Voiceの活用を検討してみてください。