感情分析を使用して顧客体験を向上させる方法

顧客体験における感情分析は、顧客が特定の商品、サービス、またはブランドについてどのように感じているかを理解および測定するデータ分析プロセスです。このデータは、書面形式の場合もあれば、話し言葉から収集される場合もあります。企業は感情分析結果に基づき、CSATやNPSスコアなどの顧客メトリクスを理解できます。この情報は、ビジネス・オペレーション、カスタマー・サービス、およびビジネス・プロセスを方向転換して、顧客体験を向上させるのに役立ちます。

感情分析は、データサイエンスの一種で、人工知能 （AI）、機械学習、自然言語処理 （NLP） を使用して、組織全体からリアルタイムで顧客からのフィードバックや顧客レビューを分析するものです。顧客体験における感情分析は、具体的にはサポート・チケット、アンケート、商品レビュー、電話など、あらゆる種類のやり取りから抽出されます。

これらのやり取りをデータとして使用することで、企業は顧客が問い合わせている主な問題を把握し、各問題の背後にある感情に関するリアルタイムの洞察を提供できます。さらに、これらのデータ・ポイントを分析することで、組織は否定的感情と肯定的感情の要因を把握し、顧客感情の変動を視覚的に把握できます。

顧客体験における感情分析の主な目的は、ブランドに対する顧客の気持ちや感情を理解することです。感情分析プロセスでは、チャットボットなどのツールの実装や、ターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンを導入する再構成されたマーケティング戦略が採用されることがあります。感情分析は、通常複数のコンポーネントを含む大規模な顧客体験 （CX）戦略の一部にすぎません。そのすべては、現在の顧客を維持しながら、これまでにない永続的な関係を築くことを目的としています。

段階的なプロセスは組織によって異なりますが、プロセスの概要は、顧客をより深く理解し、データに基づいたブランドの改善を目指すほとんどの組織に適用できます。

ステップ1: データの収集

感情分析の最初のステップは、分析を促進するデータを収集することです。このデータは、組織に応じてさまざまなソースから収集できます。

• 顧客インタビューまたはフォーカス・グループ：こうした洞察は、オンラインまたは電話で行われる書面による顧客インタビュー、または、商品に関する顧客の感情を理解するために特別に作成された、選ばれたフォーカス・グループを通じて得られます。

• Eメールまたはオンラインレビュー：感情分析ツールは、顧客とのEメールのやり取りを適切に分類するのに役立ちます。

• SNSモニタリング：感情分析を使用すると、SNSプラットフォームに投稿された顧客のコメントを理解し、監視できます。

• レビュー・サイトでのフィードバック：特定の商品レビューのためのWebサイトにアクセスして、自分の経験やフィードバックを提供するユーザーもいます。

• カスタマー・サポート・チケット：感情分析を使用すると、カスタマー・サービス・スタッフが開いたカスタマー・サポート・チケットを分類して分析し、問題が解決されたか未解決のままになっているかを判別できます。

• 営業やサポートなどの顧客対応チームとのやり取り：感情分析では、顧客がカスタマー・サポート・チームの担当者と直接やり取りしたか、自動化されたチャネルを経由したかを識別することもできます。

複数のチャネルからのデータを使用すると、感情分析はより完全なものとなり、組織は顧客の感情をより幅広く理解できるようになります。この段階で収集されたデータは感情分析プロセスの基礎となるため、非常に重要です。また、組織が意思決定を行う際に、そのデータを基に意思決定を行うことになります。

ステップ2：ポジティブな感情とネガティブな感情のパターンを特定する

データが収集されたら、次のステップは、顧客が商品やサービスに対して抱いている感情が肯定的なものか否定的なものかを特定することです。これにはいくつかの方法がありますが、最も一般的なのは、ネット・プロモーター・スコア（NPS）や顧客満足度スコア（CSAT）調査などの定量調査の回答を確認することです。

定性的な回答は少々難しく、組織が手動で回答を確認する必要がありますが、テクノロジーの進歩により、このプロセスは自動化されています。顧客の感情を自動的に把握できるAIを活用したフィードバック分析も人気が高まっています。

ステップ3：実行可能な洞察を得る

顧客の感情が肯定的か否定的かを特定したら、全体的な顧客体験を向上させるための実行可能な洞察を収集します。一例として、顧客フィードバック分析で、オンボーディング段階で顧客が満足していないことが示され、「手続きがあまりにも多くて圧倒される」というコメントが多く寄せられていることが特定される場合です。

こうしたテクノロジーは、オンボーディング・プロセスの徹底的な見直しと、現在導入されているシステムの詳細な分析が可能であることを意味します。その他の分析領域からも、顧客の問題や否定的な体験に関する貴重な洞察が得られます。

ステップ4：洞察を取り入れて改善する

こうした情報を得たら次に、これらの改善領域に対処するための戦略を実践しましょう。「手続きがあまりにも多くて圧倒される」というコメントが多かったオンボーディング・プロセスを例に挙げてみましょう。組織は、手続きが多すぎる根本原因を突き止めるために、まずユーザーの行動とサポート・チケットの分析から始めます。

考えられるシナリオとしては、多くのユーザーがオンボーディング・チェックリストを完了していないことが挙げられます。しかし、感情分析の助けを借りて、組織は顧客が特定のステップで離脱していることを特定しました。プロセスを改善する方法の1つは、ユーザーにステップを対話式で案内するガイドを作成することです。もう1つのオプションは、詳細なガイダンスを備えたビデオ・チュートリアルを提供することで、これらは、サポートの改善に役立ちます。

ステップ5：影響を分析して評価する

この最後のステップでは、組織は、実装した戦略が顧客に望ましい影響を与えているかどうかを確認します。これを行う最良の方法は、パフォーマンスを測定し、感情の洞察を継続的に分析することです。組織は、正確性を確保するために、感情分析をさらに分析データと組み合わせる必要があるでしょう。

これらの戦略が立てられたら、組織は主要業績評価指標 （KPI）を監視し、顧客の感情分析を継続的に監視することで、その戦略の影響を評価できます。

感情分析は、さまざまな方法で顧客体験の向上に役立ちます。感情分析のメリットとして最も大きく、最もよく知られているもののいくつかを以下に示します。感情分析のメリットとして最も大きく、最もよく知られているもののいくつかを以下に示します。

感情分析を行うことで、企業は顧客の期待をより深く理解し、実践可能な感情スコアを生成できます。感情分析により、企業は顧客の感情と顧客を理解し、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。組織は分析を活用して、個々のユーザーの心に響くパーソナライズされたエクスペリエンスを作成し、最終的にブランドの評判と顧客ロイヤルティーを向上させることができます。

よりパーソナライズされた顧客体験から構築することによる、感情分析のもう1つのメリットは顧客満足度の向上です。顧客の感情を分析することで、組織は特定のニーズに合わせた個別の体験を提供できます。顧客のニーズに応えることで、ブランド・ロイヤルティーが向上し、顧客の意見がより肯定的になります。

感情分析などのKPIを利用すると、組織は顧客維持率や解約リスクのある顧客を監視できます。分析によって、顧客が別の商品やサービスに乗り換える傾向がある理由も明らかになり、組織はSNSへの投稿や料金体系の変更などの新しいマーケティング戦略へと方向転換できます。

組織が忘れてはならない顧客体験の一部は、提供されている商品やサービスが実際にどれだけうまく機能しているかということです。感情分析は、顧客が望む機能と、あまり成功していない機能や欠陥のある機能を認識するのに役立ち、組織の商品を改善することができます。

感情分析は、顧客の洞察を理解しようとする企業に極めて有用ですが、テキスト分析は難しい場合があります。したがって、データ分析プロセスでは皮肉、感情的な口調、スペルミスを理解することができず、完璧なテクノロジーではありません。

顧客が使用する単語は、文脈によって意味合いが異なり、混乱や曖昧さにつながる可能性があります。この問題を克服する方法は、AIベースで、こうしたニュアンスを拾うようにトレーニングできる感情分析ツールを見つけることです。そのため、ソフトウェアは定期的に更新し、アルゴリズムだけでなく人間によってトレーニングすることが重要です。

感情分析は、感情人工知能または意見マイニングとも呼ばれ、企業がカスタマー・ジャーニーのどの部分を改善すれば顧客に優れたエクスペリエンスを提供できるかを把握するために実施します。

感情分析のユースケースをいくつか紹介します。

• 商品の使いやすさの向上：感情分析からデータ分析を行い、提供されている商品またはサービスの複雑な機能を簡素化します。

• ユーザー・エンゲージメントのパーソナライズ：個々のユーザーの感情に基づいてカスタマイズされたコンテンツを通じて、さまざまなチャネルでより関連性の高いエクスペリエンスを提供します。

• オンボーディング・プロセスを強化する：新規ユーザーがオンボーディングの何に苦労しているかを特定し、オンボーディング・チェックリストや商品ツアーを提供して、最初のエクスペリエンスをよりシンプルにします。

• 商品開発のガイド：新商品や機能を開発する際には、肯定的な感情や顧客の好みを考慮します。

• カスタマー・サポート・トレーニングの改善：感情データを使用して、否定的なフィードバックの処理方法や顧客とのやり取りの改善についてカスタマー・サポート・チームをトレーニングします。

• カスタマー・ジャーニーにおける抵抗を特定：感情データを使用してフィードバック内の否定的な感情を識別し、繰り返し発生する問題や抵抗ポイントに焦点を当てます。