基礎知識
苦情分析とは？進め方や分析手法・改善につなげるポイントを解説
コールセンターやカスタマーサポート部門には、日々多くの苦情や問い合わせが寄せられます。しかし、それらをただ集計するだけで終わってしまっているケースもあるのではないでしょうか。それでは、「なぜ問題が起きているのか」「どこに改善の余地があるのか」といった点が見えず、また同じ苦情が発生しかねません。
そこで力を発揮するのが苦情分析です。苦情分析は顧客から寄せられる声を分類して整理し、課題の本質を突き止めることで、サービスの改善や業務の効率化を可能にします。
この記事では、苦情分析のメリットや進め方、つまずきやすい課題を解説。あわせて、AIを使って効率化する方法や実際の成功事例もご紹介します。
苦情分析とは
苦情分析とは、顧客から寄せられた不満やクレーム、問い合わせ内容を整理し、その発生原因を明らかにする手法です。似た概念に、顧客の声全体を対象とするVoC（Voice of Customer＝顧客の声）分析があります。そのなかでもコールセンターや問い合わせ窓口に届くネガティブな声をおもな対象とするのが苦情分析です。
なお、日常会話では苦情とクレームはほぼ同義で使われますが、ビジネスの場では区別されます。苦情は商品やサービスへの不満や不快感を伝えるもので、必ずしも具体的な要求をともないません。
一方、クレームは、不満の表明に加えて返金や交換、対応改善といった要求を含む申し入れを指します。
苦情は、顧客の不満や課題がそのまま表れた情報源です。分析に取り組めば、クレームに発展するリスクを抑えられることはもとより、製品やサービスの改善や顧客満足の向上など、さまざまな成果につなげられます。
VoCの基礎については、「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」の記事もあわせてご覧ください。
苦情分析を行う3つのメリット
苦情分析に取り組むと、現場や経営にどのような利点があるのでしょうか。ここでは、3つのメリットを取り上げます。
商品・サービスの品質改善につながる
苦情は、顧客が商品やサービスを体験した際の不満がそのまま表れたものです。そのため、製品やサービスを改善する手がかりになります。
苦情分析を行えば、繰り返し発生している課題を見つけ出すことが可能です。同じ内容の苦情が何度も届いていれば、そこに根本的な原因が潜んでいる可能性が高いといえます。課題を特定し、開発・運用部門にフィードバックすることができれば品質の底上げにつながるでしょう。
顧客満足度やロイヤルティの向上につながる
苦情分析を通して顧客の不満や要望をつかみ、製品やサービスの改善に反映することは、顧客満足度の向上に直結します。一度きりの対応で終わらせず、継続して分析し手を打ち続ければ、顧客との信頼関係が深まり、ロイヤルティの向上にもつながるでしょう。
地道な改善の積み重ねは、将来的にブランドそのものへの評価も高められます。不満の声は、いわば顧客との関係を強くするチャンスでもあるのです。
業務改善や再発防止につながる
苦情分析で、顧客から寄せられた意見やトラブルの原因を突き止められれば、業務プロセスに潜む課題が浮かび上がってきます。その結果をもとに対応フローやサービスの運用を見直せば、同じ問題が再び起きるのを防げるでしょう。
分析の結果が蓄積されると、その場しのぎの対応にとどまらず、継続して業務を改善し品質を高める仕組みそのものを築くことも可能です。
苦情分析の進め方
苦情分析は、行き当たりばったりで進めるのではなく、順を追って取り組むことで成果に結びつきます。ここでは、苦情分析の流れを説明します。
苦情分析の目的と評価指標を決める
分析を始める前に、「何を改善したいのか」といった目的をはっきりさせましょう。顧客満足度の向上、品質の改善、問い合わせ件数の削減など、具体的なゴールを定める必要があります。
加えて、苦情分析では改善活動と連動した指標の設計が不可欠です。目的に応じて分析対象や評価するKPIを決めておけば、改善の方向がぶれません。あいまいにしたまま進めると、のちの工程で判断に迷いやすくなるので注意しましょう。
苦情データを収集・整理する
苦情分析では、コールセンター、メール、チャット、SNSなど複数のチャネルから顧客の声を集めます。
ただし、それぞれのデータは形式も管理部門も異なるため、そのままでは分析に使いにくいのが実情です。精度を上げるには、複数チャネルのデータを1つに統合し、同じ顧客や内容を整理しておかなければなりません。例えば、名寄せや重複除去を行えば、同一内容の二重カウントを防ぐことができ、正確に傾向をつかめます。
データ整備をどこまで丁寧に行うかで、その後の分析結果の質も変わってくるでしょう。
苦情を分類・可視化して傾向を把握する
集めたデータは、内容やテーマごとに分類し、顧客がどの領域に不満を抱えているのかを把握しましょう。カテゴリごとに振り分ければ、製品なのかサービスなのか対応品質なのかといった、課題の発生領域を構造的に整理可能です。
集計していくうちに、どの種類の苦情が多いのかなど、全体の傾向も見えてきます。時系列やランキングの形で可視化すれば、苦情の増減や変化も直感的にとらえられるはずです。現場と経営層の認識をそろえ、どこから改善に着手すべきかを判断するうえでも、この可視化が役立ちます。
原因を分析して改善策を実施する
分類し可視化したデータをもとに、その問題が起きた原因を突き止めます。テキストマイニングやクラスタリングを使えば、共通する不満や背景の要因を抜き出せます。
テキストマイニングとは、収集した膨大な文章データを、自然言語処理技術を用いて単語単位で分解・集計し、有益な情報や傾向を抽出する分析手法のことです。クラスタリングは、データを類似度にもとづいてグループ分けする機械学習の手法で、データ分析においてよく活用されます。
こうした手法を活用し、原因まで掘り下げれば、表面的な現象ではなく、業務プロセスや製品設計といった根本課題の特定が可能です。突き止めた原因に基づき、対応フローの見直しや製品改善、教育・運用の改善など具体的な施策を打ちましょう。一度きりで終わらせず、顧客の声を継続して分析しながらPDCAとして回すことが肝心です。
テキストマイニングについては、「テキストマイニングとは？分析手法やAI活用方法、おすすめツール9選を紹介」の記事もあわせてご覧ください。
苦情分析でよくある課題
苦情分析は顧客理解やサービス改善に役立つ手法です。しかし、いざ実務で取り組むと、「データの量が膨大」「分析対象が広すぎる」といった課題に悩まされ、十分に活用しきれないことも少なくありません。特にコールセンターやカスタマーサポートでは、日々たまっていく顧客の声をどう効率良く扱うかが苦情分析の成否を左右するといっても過言ではないでしょう。
ここでは、苦情分析でつまずきやすい3つの課題を解説します。
データ量が多い
苦情分析の対象となる顧客の声は、問い合わせやレビュー、SNSなど、さまざまなチャネルから絶えず収集、蓄積されていきます。企業の規模やサービスが拡大すれば、それだけデータ量も増えていくでしょう。しかし、増え続ける声をすべて人手で確認し分析するのは、現実的ではありません。
そのため、大量のデータから重要な情報を見落とさずに処理する仕組みをどう築くかが課題になります。
手作業では時間がかかる
蓄積された顧客の声を人手で1件ずつ確認し、分類して傾向を整理するとなると、膨大な工数と時間がかかります。特にテキスト形式の非構造データは、解釈して振り分けるのに手間がかかり、分析のボトルネックになりがちです。
データ量が増えるほど分析の負荷も膨らみ、手作業では追いつかなくなります。効率良く処理する方法や自動化の仕組みをどう取り入れるかが、苦情分析を成果につなげる鍵になるでしょう。
継続的な改善につながらない
顧客の声を集めて分析するだけでは不十分で、その結果を継続的な改善活動へつなげていく必要があります。ところが実際には、分析結果をレポートにまとめただけで終わってしまい、施策や運用の改善に反映されないケースも少なくありません。
例えば部門ごとに対応が分断されていると、結果が共有されないまま同じ課題が繰り返されがちです。改善の優先度を判断する基準があいまいで、対応が後手に回り、重要な苦情が埋もれてしまう場合もあります。
また、分析結果を施策に落とし込む担当者や仕組みがなければ、データがただたまるだけの状態になりかねません。
こうした課題を解消するための対策を打つことが重要です。
苦情分析を効率化するならAI Central Voiceがおすすめ
苦情分析では、コールセンターやメール、チャット、SNSなど複数チャネルから日々寄せられる顧客の声を整理し分析する必要があり、業務の負荷が大きくなります。そのため、収集から分析、可視化、活用までを一気通貫で処理できる仕組みが求められるでしょう。
AI Central Voiceは、こうした定性データを統合し、分析できる形へ構造化することで、苦情分析の一連のプロセスを効率化できます。AIによる分類や要約、傾向把握、リスク検知などが可能なため、担当者が本来注力すべき改善施策の検討に集中できるようになります。
分析結果をレポート作成やFAQ改善などのアクションにつなげる機能も備えた意思決定を支える基盤として活用できる強力な分析ツールです。
苦情分析の課題解決に成功した事例
ここからは、AI Central Voiceを導入して苦情分析の課題を解決した企業の事例をご紹介します。
サントリーホールディングス株式会社
サントリーホールディングスでは、VoC分析を行っていたものの、目視による分類に頼っており、データ分類からグラフ化まで約3日を要していました。キーワードをもとにした分析では文脈や本当の意図までとらえきれず、インサイトの抽出に限界があったといいます。
分析基準が担当者個人に依存していたため、組織としての標準化や再現性にも課題がありました。年間およそ7.5万件のVoCを扱うなかで、処理負荷と判断のばらつきが経営上の課題になっていたのです。
そこで、AI Central Voiceを導入したところ、文脈を理解した自動分類と、独自基準に合わせたチューニングを実現することができました。ブランド別や部門別の多軸ダッシュボードとAIチャット分析で多面的な分析ができるようになり、前処理の工数も大きく削減しています。今後も、分析スピードと意思決定の迅速化、組織全体で品質をそろえることによる属人化の解消が期待されています。
あいおいニッセイ同和損害保険株式会社
あいおいニッセイ同和損害保険では、保険金支払いのアンケートやアプリレビュー、社内照会といった非定型データの分析をいかに高度化するかが課題でした。
従来は肌感覚に頼る部分が大きく、苦情の要因や頻出テーマの特定が難しい状態だったといいます。非定型データの文脈理解も十分ではなく、定量分析と実態把握の間にギャップがありました。
AI Central Voiceの導入後は、文脈の単位で文章を自動分類し、適切なラベルを付与できるようになりました。複数の情報が混在するデータも意味単位で整理でき、精度の高い集計や分析が可能になっています。SaaSではなく分析アウトソーシング型での導入により、ツール習熟の負担も避けられました。
苦情の因子や頻出照会が可視化されたことで、施策検討や効果測定の精度が高まり、FAQ生成や照会削減など、業務改善と顧客対応品質の向上が今後も期待されています。
ロート製薬株式会社
ロート製薬では、コールセンター業務における後処理時間の増大と、対応品質のばらつきが課題となっていました。音声データの記録作成やタグ付けに多くの工数がかかり、顧客対応と事務作業の両立でオペレーターの負荷が高い状態が続いていたのです。
AI Central Voiceを導入してからは、こうした課題を解消でき、通話内容の自動要約と文脈に基づく自動タグ付けを実現しました。商品名や曖昧な発話にも対応でき、既存の業務フローへ柔軟に組み込めた点も大きな収穫だったということです。後処理の時間が減った分、顧客対応にあてられる時間が増え、対応品質の向上にもつながっています。
タグ付けや記録の自動化で顧客VoCの構造化と分析活用が進み、その基盤をもとに商品改善や品質向上、マーケティング施策への活用も広がっています。
苦情分析に関するよくある質問
苦情分析に取り組む際によく寄せられる質問と、その回答をまとめました。参考にしてください。
苦情分析ではどのようなデータを活用しますか？
おもに以下のようなデータを活用します。
アンケートの回答
コールセンターの応対記録
メールやチャット
問い合わせフォーム
アプリのレビュー
SNSの投稿
これらは数値データだけでなく、自由記述や会話内容を含む非定型データが中心です。単語1つを拾うのではなく、文脈や背景まで踏まえて顧客の意図をつかむことが、正確な分析につながります。
苦情分析がうまく進まないおもな原因は何ですか？
多く見られるのは、キーワードをもとにした集計だけで終わってしまい、文脈や顧客の本当の意図まで正確に把握できていないケースです。また、分析の対象となるVoCが非定型データ中心であるため、分類や整理に多くの工数がかかっていることも少なくありません。加えて、分析の基準が担当者ごとの経験に頼りやすく、組織内での判断や集計にばらつきが生じることも課題になります。
AIを活用した苦情分析では何が改善されますか？
文脈を理解したうえでの自動分類やタグ付けにより、これまで人手で行っていた前処理の工数を大きく減らすことが可能です。また、キーワードではとらえきれなかった顧客の意図や背景を構造的につかめるようになり、分析の精度が上がります。
分析の基準が標準化されるため、組織全体で一貫した評価ができ、意思決定を速められる点も利点です。
まとめ：苦情分析で顧客満足度と業務改善を実現しよう
苦情分析では、VoCやコールセンターの記録といった非定型データを活用し、顧客の意見や不満を構造的につかむことが土台になります。
従来の苦情分析には、分析業務が属人化しやすい、前処理の工数が膨らむといった課題がありました。これからは、非定型データを含めた苦情分析をいかに効率化し、組織全体で活用できる仕組みを築くかが問われます。
この機会に、苦情分析の高度化と業務改善を両立させる手段として、AI Central Voiceの活用を検討してみてください。
