活用ガイド
マーケティング・商品企画
顧客の真のニーズを 科学する
顧客の「真のニーズ」を解明し、次のヒット商品へ
アンケートなどの定性データの集計だけでは見えない「購入の裏側」にある動機。属性×感情×文脈の掛け合わせで、N1のインサイトや潜在的な「顧客ニーズ」を発掘し、企画の確度を高めます。
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アンケートなどの定性データの集計だけでは見えない「購入の裏側」にある動機。属性×感情×文脈の掛け合わせで、N1のインサイトや潜在的な「顧客ニーズ」を発掘し、企画の確度を高めます。
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マーケティング・商品企画
顧客の真のニーズを 科学する
顧客の「真のニーズ」を解明し、次のヒット商品へ
アンケートなどの定性データの集計だけでは見えない「購入の裏側」にある動機。属性×感情×文脈の掛け合わせで、N1のインサイトや潜在的な「顧客ニーズ」を発掘し、企画の確度を高めます。
マーケティング・商品企画で
よくあるお悩み
マーケティング・商品企画で
よくあるお悩み
売上以外で仮説検証できる指標がない
定量データの分析にとどまり、満足や不満の奥にある本音が分からない。施策のPDCAが回しづらい。
売上以外で仮説検証できる指標がない
定量データの分析にとどまり、満足や不満の奥にある本音が分からない。施策のPDCAが回しづらい。
売上以外で仮説検証できる指標がない
定量データの分析にとどまり、満足や不満の奥にある本音が分からない。施策のPDCAが回しづらい。
チャネルが分散し、統合した顧客理解が難しい
SNS・コール・アンケートなど接点が増えるほどデータが散らばり、顧客の全体像が掴めない。
チャネルが分散し、統合した顧客理解が難しい
SNS・コール・アンケートなど接点が増えるほどデータが散らばり、顧客の全体像が掴めない。
チャネルが分散し、統合した顧客理解が難しい
SNS・コール・アンケートなど接点が増えるほどデータが散らばり、顧客の全体像が掴めない。
N1の声を深掘りできない
個別コメントの背景にある本音や潜在ニーズが大量データに埋もれ、表面的な理解にとどまる。
N1の声を深掘りできない
個別コメントの背景にある本音や潜在ニーズが大量データに埋もれ、表面的な理解にとどまる。
N1の声を深掘りできない
個別コメントの背景にある本音や潜在ニーズが大量データに埋もれ、表面的な理解にとどまる。
AI Central Voiceが解決します！
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「多元的タグ付け」で、
潜在・顕在両方の顧客インサイトを取得
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潜在・顕在両方の顧客インサイトを取得
01
独自の「データ加工」技術
AI精度96.6%※、ノイズ除去と重要箇所の抽出により、声を分析可能な「資産」へと構造化
活用企業例：機能性アパレル・健康機器メーカー 活用例： 機能性ウェアのアンケート分析において、「自分用」ではなく「高齢の親への健康ギフト」として購入されている事実を発見。母の日・父の日向けのプロモーションを強化し、新たな顧客層の獲得に成功しました。
01
独自の「データ加工」技術
AI精度96.6%※、ノイズ除去と重要箇所の抽出により、声を分析可能な「資産」へと構造化
活用企業例：機能性アパレル・健康機器メーカー 活用例： 機能性ウェアのアンケート分析において、「自分用」ではなく「高齢の親への健康ギフト」として購入されている事実を発見。母の日・父の日向けのプロモーションを強化し、新たな顧客層の獲得に成功しました。
01
独自の「データ加工」技術
AI精度96.6%※、ノイズ除去と重要箇所の抽出により、声を分析可能な「資産」へと構造化
活用企業例：機能性アパレル・健康機器メーカー 活用例： 機能性ウェアのアンケート分析において、「自分用」ではなく「高齢の親への健康ギフト」として購入されている事実を発見。母の日・父の日向けのプロモーションを強化し、新たな顧客層の獲得に成功しました。
02
N1分析による「レアな意見」の特定
多数決の意見だけでなく、特定の属性や条件下でのみ発生する「少数だが熱量の高い意見（エッジケース）」を抽出します。
活用企業例：OTC医薬品メーカー 活用例： 「点眼後に視界がぼやける」という少数の声を分析し、特定のコンタクト素材（シリコーンハイドロゲル）との相互作用が原因であると特定。パッケージへの注意書き追加やFAQ改訂を即座に実施し、問い合わせを削減。さらに、コンタクト専用製品の開発検討へとつなげました。
02
N1分析による「レアな意見」の特定
多数決の意見だけでなく、特定の属性や条件下でのみ発生する「少数だが熱量の高い意見（エッジケース）」を抽出します。
活用企業例：OTC医薬品メーカー 活用例： 「点眼後に視界がぼやける」という少数の声を分析し、特定のコンタクト素材（シリコーンハイドロゲル）との相互作用が原因であると特定。パッケージへの注意書き追加やFAQ改訂を即座に実施し、問い合わせを削減。さらに、コンタクト専用製品の開発検討へとつなげました。
02
N1分析による「レアな意見」の特定
多数決の意見だけでなく、特定の属性や条件下でのみ発生する「少数だが熱量の高い意見（エッジケース）」を抽出します。
活用企業例：OTC医薬品メーカー 活用例： 「点眼後に視界がぼやける」という少数の声を分析し、特定のコンタクト素材（シリコーンハイドロゲル）との相互作用が原因であると特定。パッケージへの注意書き追加やFAQ改訂を即座に実施し、問い合わせを削減。さらに、コンタクト専用製品の開発検討へとつなげました。
03
SNS×CRMの統合分析
購入者アンケートなどの「社内データ」と、SNS・ECサイトのレビュー・Web記事などの「社外データ」を統合し、プロモーションの反響を立体的に把握します。
活用企業例：大手化粧品・消費財メーカー 活用例： 新商品発売後の反響を、「機能」「デザイン」「価格」などの観点ごとにスコア化。ポジティブな評価軸を即座に広告クリエイティブへ反映し、反響率を高めました。
03
SNS×CRMの統合分析
購入者アンケートなどの「社内データ」と、SNS・ECサイトのレビュー・Web記事などの「社外データ」を統合し、プロモーションの反響を立体的に把握します。
活用企業例：大手化粧品・消費財メーカー 活用例： 新商品発売後の反響を、「機能」「デザイン」「価格」などの観点ごとにスコア化。ポジティブな評価軸を即座に広告クリエイティブへ反映し、反響率を高めました。
03
SNS×CRMの統合分析
購入者アンケートなどの「社内データ」と、SNS・ECサイトのレビュー・Web記事などの「社外データ」を統合し、プロモーションの反響を立体的に把握します。
活用企業例：大手化粧品・消費財メーカー 活用例： 新商品発売後の反響を、「機能」「デザイン」「価格」などの観点ごとにスコア化。ポジティブな評価軸を即座に広告クリエイティブへ反映し、反響率を高めました。
04
未充足ニーズからの 新コンセプト創出
顧客自身も言語化できていない「諦め」や「我慢」を、AIが文脈から検知。既存製品の延長線上にはない、新たな「市場の起点」を突く製品コンセプトを導き出します。
対象企業：製薬・ヘルスケアメーカー 活用例： 傷跡ケアクリームの問い合わせ分析において、「帝王切開後すぐに使いたいが、服につくのが嫌で我慢している」という「保護と塗布の両立」という未充足ニーズを発見。クリーム単体ではなく、薬剤が服につかないための「低刺激保護シート」をセットにした「産後すぐケアキット」という新商品を開発し、新たな市場を創出しました。
04
未充足ニーズからの 新コンセプト創出
顧客自身も言語化できていない「諦め」や「我慢」を、AIが文脈から検知。既存製品の延長線上にはない、新たな「市場の起点」を突く製品コンセプトを導き出します。
対象企業：製薬・ヘルスケアメーカー 活用例： 傷跡ケアクリームの問い合わせ分析において、「帝王切開後すぐに使いたいが、服につくのが嫌で我慢している」という「保護と塗布の両立」という未充足ニーズを発見。クリーム単体ではなく、薬剤が服につかないための「低刺激保護シート」をセットにした「産後すぐケアキット」という新商品を開発し、新たな市場を創出しました。
04
未充足ニーズからの 新コンセプト創出
顧客自身も言語化できていない「諦め」や「我慢」を、AIが文脈から検知。既存製品の延長線上にはない、新たな「市場の起点」を突く製品コンセプトを導き出します。
対象企業：製薬・ヘルスケアメーカー 活用例： 傷跡ケアクリームの問い合わせ分析において、「帝王切開後すぐに使いたいが、服につくのが嫌で我慢している」という「保護と塗布の両立」という未充足ニーズを発見。クリーム単体ではなく、薬剤が服につかないための「低刺激保護シート」をセットにした「産後すぐケアキット」という新商品を開発し、新たな市場を創出しました。