Twitterのつぶやきなど、顧客の「定性データ」からどうやって“気付き”を得るか？
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社会全体のデジタル化が進む中で、企業が顧客データを集積する手段は格段に増えた。しかし、肥大化した顧客データを適切に管理・分析するには、より複雑かつ高度な技術が必要にもなっている。せっかく集めた顧客データを有効に活用できていないという企業の声もしばしば聞く。顧客データをより効率的に分析し、定性的なデータに隠れる顧客のインサイトを見極め、自社の事業に活かすにはどうすれば良いか考えたい。
（Photo/Getty Images）
顧客の本当のニーズを知るには「定性データ」の分析が必要
総務省が2020年にまとめた調査結果『デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究』によると、企業が顧客分析に活用しているデータの中で、「販売記録データ」と「CTI音声データ」「SNSデータ」が5年前から大きく伸長している。コールセンターへの問い合わせ音声データの増加や、SNSでより手軽に人が情報発信できるようになったことで、顧客の声を社内で共有・活用し、顧客との接点に活かそうとする企業の姿勢が垣間見える。特に最近では、人々が商品やサービスを選ぶ際のポイントが、モノやサービス単体ではなく、それらを含む「体験」に移り変わり、顧客の声を聞くことが、より良い顧客体験の提供に欠かせないことも背景にある。顧客1人ひとりが顕在的・潜在的に何を望み、どんな「体験」を期待しているのかは、定性的なデータにこそ隠されている。
しかし定性データは、データ類の中でも非常に扱いにくい部類のものだ。顧客が今どのような体験をし、その時に何を感じたか、さまざまな状況と心の動きを多面的に、詳細に分析しなければならない。とても複雑で読み解くことが難しく、多大なリソースも必要とされる。
だが逆に言えば、定性データを効率的に分析し、迅速に事業へ反映できたならば、他社との差別化になるはずだ。新たなテクノロジーとテキスト分析の手法で、それを実現する最新事例を見てみよう。
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・コロナ禍のTwitterをデータ分析、見えてきた顧客のインサイト
・ネガティブコメントが教えてくれること
・データを活用して「即時対応」や「根本解決」のサイクルを構築
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