顧客は人間であり、人間には情熱があります。したがって、最近のカスタマーサービス体験について語っている場合でも、気に入っている製品や嫌いな製品について語っている場合でも、自由記述式のアンケートやレビューを通じて、顧客は単なるスコアや評価にとどまらず、ブランドやその商品・サービスに対する情熱（あるいはその欠如）を率直に表現することができるのです。 そして、その顧客からのフィードバック——直接的であれ間接的であれ——こそが、カスタマー・エクスペリエンス CX）を真に改善するために必要なものなのです。

企業にとって幸いなことに、デジタル時代には秘密にしておけることはほとんどない。顧客が買い物をしたり、商品やサービスについて問い合わせをしたりすると、さまざまな形で顧客からのシグナルが提供される。そして、あなたがフィードバックを収集し、このデータを倫理的に活用する限り、消費者はそれを歓迎します。

フィードバックデータを収集する際、特に注意を払うべき分野のひとつがテキスト分析です。うまくいけば、ターゲットとするユーザーに対する組織の理解を大幅に高め、顧客により良いサービスを提供できるようになる。

テキスト分析の利点

テキストアナリティクスは意思決定の強化とともに、処理速度の向上、ビッグデータの統合、一貫性の向上、コスト削減などのメリットを提供する。このため、世界のテキスト分析市場は急速に成長している。市場規模は2020年の54億6,000万ドルから、2026年には148億4,000万ドルになると予想されている。これは、この期間の年平均成長率（CAGR）に換算すると17.35%になる。

テキスト分析の利点を活用し、組織を次のレベルに引き上げる方法については、こちらをお読みください。

#1. 質問の数をインサイト 深める

顧客アンケートは、フィードバックを得るための優れた手法である。しかし、単調で疲れることもあり、アンケート疲れにもつながります。その結果、顧客は次回の調査に参加する意欲を失ってしまうかもしれません。データによると、長時間のアンケートを完了する回答者はわずか9％しかいません。

しかし、短いアンケートの方が回答率は高くなる。より少ない質問で少なくとも同レベルの洞察を得るには、企業はより自由形式の質問をする必要があります。- のような、テキストベースの回答が得られるような、自由形式の質問を増やす必要があります。

#2.根本原因を突き止める

フィードバックの点数や評価はフィードバックのバロメーターになりますが、点数では通常、その背景にある「理由」を知ることはできません。フォローアップの評価質問は、「なぜ」の理解を深めることができますが、通常はテキストベースのフィードバックほどではありません。顧客からの自由形式のコメントは、問題の根本的な原因を特定するために必要な詳細を提供するため、チームはどこをどのように改善すべきかを知ることができます。

#3. タイムリーなインサイトを得る

ネイティブのテキスト分析機能を備えた エクスペリエンス・マネジメント CEM）ソフトウェアプラットフォームを選択すれば、インサイト取得に遅れが生じません。ネイティブではないテキスト分析機能を備えたシステムでは、問題の根本原因を把握するまでに時間を要してしまいます。フィードバックを収集するシステムがデータをテキスト分析システムに送信し、そのシステムがデータを分析して結果を送り返すまでに時間がかかるためです。 この追加の時間は、インサイト 改善に向けたアクションを遅らせるだけでなく、顧客の不満を増大させる原因にもなりかねません。

#4.新たなトレンドを見極める

ほとんどのフィードバック・プログラムやレビュー・サイトでは、顧客に質問する内容が決まっている。時系列で顧客満足度（CSAT）を把握するために、これらの質問はほとんど変更されず、スコアと評価に限定されます。回答は、質問のトピックに関する意見の傾向を示すことはできますが、質問でカバーされていない新しい傾向や新たな傾向を示すことはできません。

テキストフィードバックはこのギャップを埋める。例えば、ホテルのチェックアウト時間についての質問で、顧客が請求書の正確さに文句を言いたい場合など、顧客が持っているフィードバックを提供できるような質問がない場合でも、自由形式の質問であれば、顧客はテキスト形式のみでフィードバックを提供することができます。

テキスト分析を使用することで、新たな問題をキャッチし、エスカレートする前に対処することができます。

#5.顧客のニーズを理解する

テキスト分析を活用すれば、フィードバックのコメントからキーワード、テーマ、感情を抽出し、顧客のニーズを把握することができます。さらに、収集した顧客のフィードバックからは、トレンドやインサイト明らかになります。こうした実践的なインサイトを活用することで、自社の強みと弱みを明確に把握できるようになります。

例えば、あなたがホテルを経営していて、複数の宿泊客からルームサービスの不足についてクレームがあった場合、その経験を改善するためにその知識を活用することができる。しかし、もし宿泊客が日常的にスタッフや快適なベッドを賞賛しているのであれば、あなたはこれらの分野に焦点を当て続けることができる。

全体として、テキストベースのフィードバックを分析することで、企業は消費者の欲求、ニーズ、期待を理解することができ、製品やサービスをうまく調整することができる。

#6.データに基づいた決断を下す

テキスト分析の主な利点の1つは、データに基づいたビジネス上の意思決定ができるようになることです。例えば、自由形式のアンケートの質問や評価から得られる非構造化データから、普段は見ることのできない顧客の要望や嗜好が明らかになるかもしれません。

テキスト分析では、消費者のフィードバックから主要なテーマやセンチメントを発見し、経時的な変化を追跡します。例えば、新しい製品をリリースした後や、顧客のフィードバックに基づいて既存の製品やサービスに変更を加えた後に、顧客のセンチメントを測定することができます。

このデータは、商品開発やカスタマーサービス戦略の決定に役立ちます。消費者の幸福度やロイヤルティに与える影響に基づいて改善の優先順位を決め、時間の経過とともに進捗状況を追跡します。

#7. 顧客体験と従業員エクスペリエンスの向上

優れた製品品質に加え、ブランドを成長させるためには、卓越した顧客体験（CX）従業員エクスペリエンス EX）を提供する必要があります。消費者のフィードバックを分析し、製品機能、カスタマーサービス、ウェブサイトのデザイン、ユーザー体験（UX）を改善することで、カスタマージャーニーにおける課題を解決できるでしょう。

テキスト分析は、従業員エクスペリエンス つながります。エフォートスコア、エンゲージメント、満足度、感情分析などの従業員データを分析することで、頻繁に発生する課題を発見し、解決することができます。改善が期待できる分野としては、研修・能力開発、職場文化、新入社員のオンボーディングなどが挙げられます。

CXとEXを向上させることで、顧客の幸福度、ロイヤルティ、従業員のエンゲージメントとリテンションを高める好循環が生まれる。その結果、利益も拡大する。

研究によると、顧客体験と従業員エクスペリエンス 重視する企業は、売上成長率や収益性の面で他社従業員エクスペリエンス 示されています。したがって、テキスト分析は顧客満足度と従業員満足度の向上に寄与することができます。

テキスト分析の潜在的課題

あらゆる種類のテクノロジーと同様に、テキスト分析にも障害が発生する可能性があります。そのため、その利点を十分に生かすには、テキスト分析の潜在的な課題を理解し、軽減する必要があります。

ここでは、テキスト分析で直面する可能性のある課題とその対処法をご紹介します。

#1.データの質

テキスト分析を成功させるには、データが正確かつ高品質でなければなりません。質の低いデータは、誤解を招くインサイト 誤った意思決定につながります。データ品質を低下させる要因としては、データの重複、データの欠損、書式の不統一、人為的なミスなどが挙げられます。

データ品質を向上させるには、データ・クレンジングを行う。このプロセスでは、不要なデータや重複データの削除、フォーマットエラーの修正、欠損データの追加が行われる。データクリーニングを行うことで、データ品質が向上し、信頼できる分析結果が得られる可能性がある。

自動化されたデータ処理と手作業によるデータ処理を組み合わせることで、データ品質が向上します。手作業によるデータ処理では、アナリストがデータを分析し、その正確性を確認することができます。一方、自動化されたデータ処理では、膨大な量のデータを迅速に処理できます。データ品質の問題を解決することで、テキスト分析インサイト 意思決定の質が向上します。

#2.既存システムとの統合

最適な結果を得るためには、テキスト分析は既存のシステムとうまく連携する必要があります。しかし、テキスト分析の統合は難しいものです。顧客からのフィードバック、ソーシャルメディア、サポートチケットデータなどが必要です。しかし、このようなデータは通常、プラットフォーム、フォーマット、場所に分散しているため、最適なCEMソフトウェア・プラットフォームなしでは調べることが困難です。

そのため、IT、データサイエンス、カスタマーサービスの各チームは、統合時に協力する必要がある。これには、データソースの特定、データの抽出、標準化、CXに使用するソフトウェアプラットフォームへのデータ投入が含まれる。

統合を行う際には、データの保護も確実に行うこと。機密データを保護するために、暗号化やアクセス制限を行うことができます。

顧客の行動や嗜好を完全に把握し、データに基づいた選択を行うためには、ハードルはあるにせよ、テキスト分析を適切に統合する必要がある。

#3.標準化の欠如

テキスト分析が課題に直面する可能性のあるもう一つの分野は、統一性である。構造化されていないテキストデータは、分析も理解も難しいからだ。さらに、言語、文法、スペルも標準化されていないため、正確性に影響を与える可能性がある。

そのため、テキスト分析は、専門用語や用語のために、ビジネスや領域を超えて適用することが難しい場合がある。

#4.分析の複雑さ

ご想像の通り、テキスト分析は、非構造化データを分析するための技術的能力を必要とする複雑な科学である。また、分析用にデータをクリーニング、整理、変換するには時間とリソースがかかる。そのため、非構造化テキストデータ分析には高度なソフトウェアとアルゴリズムが必要なのです。

テキスト解析には一般的に自然言語処理（NLP）手法が用いられるが、これは複雑で計算量が多くなる。さらに、このようなシステムでは、慣用句、皮肉、皮肉を理解することは困難である。

分析の複雑さは、技術スキル、ソフトウェアツール、リソースを要求する。多くの企業は、NLPや非構造化データの知識を持つデータアナリストを雇用したり、教育したりする必要があるかもしれません。NLPと強力なアルゴリズムを組み込んだテキスト分析プラットフォームは、非技術系ユーザーの分析を容易にします。

テキスト分析によるフィードバックプログラムの強化

テキスト分析がフィードバックプログラムインサイト を提供することは間違いありません。しかし、その価値を最大限に引き出すのは容易なことではありません。そこで、一から始めることや手作業で行うのではなく、テキスト分析の価値を引き出す準備が整ったソフトウェアプロバイダーと提携することをお勧めします。

業界を問わずトップブランドがインサイト テキスト分析を活用して大量のテキストデータを精査しインサイト フィードバックの収集、データ分析、実用的なインサイト 提供を行えるよう支援する専門知識を持つソフトウェアプロバイダーを探してくださいインサイト 導入するプラットフォームは、膨大な量のフィードバックデータを迅速かつシームレスに評価し、パターンや傾向を明らかにし、カスタマー・エクスペリエンス向上につながる改善策を策定できるものでなければなりません。

Medallia のテキスト分析では、以下のことが期待できます：

• 非構造化データを評価する高度な人工知能（AI）と機械学習技術 
• リアルタイムのフィードバック・データ分析により、組織が新たな課題に対処できるようにする。
• カスタマイズされたダッシュボードとレポートにより、組織全体を簡単に可視化し、関係者と共有することができます。
• 顧客関係管理（CRM）やその他のシステムとの統合により、ワークフローに影響を与えることなく手順を改善できます。

顧客インサイト価値を最大限に引き出したいとお考えですか？当社のソリューションについて詳しく知りたい方は、公式テキスト分析パンフレットをダウンロードしてください。