【翻訳】顧客感情分析とは？その重要性と必要性

この記事は著作権を有する Custifyの許可を得て翻訳したものです。
Original article: https://www.custify.com/blog/customer-sentiment-analysis/

新規顧客を獲得するのは素晴らしいことですが、それは過程の途中にしか過ぎません。真の課題は、顧客をいかに維持できるかです。昨今の非常に競争が激しい環境では、企業はブランドロイヤルティを促進し、長期的なビジネス関係を構築するために努力する必要があります。

これを実現するために最も重要な事は、顧客が実際に何を望んでいるのかをしっかりと把握することです。これを理解しなければ、期待を上回るサービスを提供し、顧客にとって忘れられない体験を生み出す事は難しいです。

フィードバック調査は確かに役立ちます。しかし、やはり限界があり、返答が来るまでに時間差もあります。では、それを補完する信頼性の高い方法はあるのでしょうか？

その答えは、「顧客感情分析（Customer Sentiment Analysis）」にあります。

この手法は、顧客がどのように感じているかをリアルタイムで把握するのに効果を発揮します。顧客は、マーケティングから個別の製品に至るまで、あらゆる面で意見を持っていますが、それを必ずしも提示してもらえるとは限りません。ここで、顧客感情分析が大いに役立ちます。

では、その「顧客の心を読む」プロセスはどのように機能させていくのでしょうか？詳しく見ていきます。

顧客感情分析とは？

顧客感情分析とは、顧客がどのように思っているかをデータにし、分析するプロセスの事を指します。その中にはオンラインのレビューをチェックし、自社製品に対する評価や改善点を把握することも含まれています。

感情分析とは、エンゲージメント率やメールの開封率などの指標とは違い、より広範かつ総合的な指標になっています。顧客が「何をしているのか？」ではなく、「なぜそれをしているのか？」の「”なぜ”」の部分を知ることができる、という事が大きな特徴です。

たとえばエンゲージメント率の表示は、ソーシャルメディアの投稿に多くのコメントがついている事を表しています。一方で感情分析の表示は、それらのコメントの内容が肯定か、もしくは否定なのか、あるいは中立なのかを表示するだけでなく、その理由も明らかにします。

顧客感情分析を行うにはさまざまな手段があります。専用の顧客感情分析ソフトウェアには、機械学習やAIを活用してインターネットの全体から情報を収集し、それらを処理する機能があります。そして結果をヒートマップ、ワードクラウド、トレンドグラフなど、さまざまな表示形式で提供していきます。主な分析要素には以下があります：

• 感情検出：インターネット内で使用された言葉を分析し、その人が感じている感情を言語化します。
• 細分化：書かれているテキスト内の単語に極性スコアを振り分けて、非常に肯定的から非常に否定的までを段階に分けて評価してくれます。
• 要素ベース：書かれたテキストを構成要素に分解し、それぞれの要素内に込められた感情を測定します。

これらの結果により、テキスト内の箇所が分類され、肯定、否定、又はその箇所内に当てはまる感情がフラグ付けされます。

優れた感情分析ソフトウェアは、得られた感情の洞察データをERPソフトウェア、CRM、カスタマーサクセスプラットフォーム（CSP）に統合することで、データに基づいた方針の転換・決定を支援します。

たとえば、CSPに感情分析データを組み込むことで、限られたリソースをどのように配分すべきかを明らかにすることができます。この戦略的なアプローチにより、研究開発やカスタマーサービスなど、注力すべき部分を把握するのに役立ちます。

CRMに顧客感情の洞察システムを組み込むことで、営業チームやサポートチームが顧客対応において提供する商品の営業・サポート行為がどのような反応をもたらすか、事前に予測と準備を整えられるよう支援することも可能です。

顧客感情を測定する方法

顧客が何を感じているのかを正確に把握するには、様々な角度からのアプローチが最適です。以下のような調査手法かつ、最新のリスニングツールを組み合わせてみてください：

• 顧客へのフィードバックアンケート（メールやアプリ内における調査）
• ソーシャルメディアのモニタリング（ブランドに関する言及を拾っていく）
• レビューサイトでの自発的なレビューを収集（顧客は企業が見ていないと思うと正直になりやすい）
• 顧客へのインタビュー

重要なのは。顧客勘定を測定するためにどんな手法を使うとしても、より大きい規模で行う事が重要です。10人程度のフォーカスグループだけで調査するのは不十分といえます。そのため、大量のデータを処理する事に特化した最新の感情分析ソフトウェアを使用することをお勧めします。

顧客感情分析を使用する理由

ブランドの提供物に対する顧客感情を監視

顧客感情分析を丁寧かつ一貫して行うことで、トラブルを未然に防ぐことができます。

例えば、2023年6月にストリーミングプラットフォームのTwitchがブランドコンテンツガイドラインの変更を公表した際、Twitchはそれに対する顧客側の反応をX（旧Twitter）で注視しました。

その結果、顧客の反応は極めて否定的だったことが分かりました。もしそのままガイドラインの変更を放置していたら、Twitchはユーザーベースの大部分を失っていたかもしれません。しかし、Twitchは感情分析ソフトウェアを活用して問題を察知し、24時間以内にこの変更を撤回しました。

このように、迅速で効率的な感情分析が、Twitchユーザーの流出回避に貢献しました。

さらに、感情分析は積極的に活用すれば、否定的な意見の拡散（エスカレーション）を予測し防ぐことも可能です。AIと組み合わせることで商品に対する顧客の反応を予測し、詳細なリアルタイムインサイトを提供できます。

例えば、ビジネス分析プラットフォームのQlikでは、リアルタイムの顧客感情分析を使用して顧客のエスカレーション（対応に関する上長への処理）を30%削減しました。営業チームは、これらのインサイトを活用して商品に対する顧客の感情や問題が発生した場合の深刻さをより正確に把握できるようになりました。

顧客の意見を測定するプロセスを簡素化

顧客の意見測定プロセスは、場合によっては時間がかかります。従業員を雇ってアンケートやフォーカスグループを運営したり、レビューやフィードバックを追いかけたりする必要があると思われます。

しかし、最も迅速かつ簡単に、ごく自然な顧客意見を得る手段は顧客感情分析の使用になります。たとえば優れた感情分析ツールを使用すると、ソーシャルメディアの全ての言及を数秒で解析するとともに、ブランドに関連する共通のキーワードやフレーズを示すワードクラウドを表示してくれます。

もしネガティブなワードが目立つ場合は、何が問題なのかを突き止めなければなりません。逆にポジティブな言葉が多ければ、現状維持の姿勢で運用すべきでしょう。さらにはこのワードクラウドを詳しく調べていくと、顧客がブランドや製品について具体的に何を話しているのかを知ることができます。

改善点の特定

顧客感情分析は、顧客が最も価値を感じる改善点を特定するのに役立ちます。

たとえば、KFCは感情分析を利用してマーケティングを刷新しました。他のブランドが健康食品や栄養価に注力し始めた一方で、KFCは取り残された自覚を持っていました。そのため、KFCは顧客感情分析を使用して、ターゲット層がどのようなマーケティングに最も反応するかを理解しようとしました。

その結果、競合他社の健康志向なキャンペーンとは全く別の方向に進むことを決定しました。KFCはミームやポップカルチャーを取り入れたネットユーザーの支持層に賛同されるようなマーケティングを開始しました。

この洞察に基づき、KFCはこれが顧客の受け入れやすいものであることがわかり、感情分析を通じてエンゲージメントをさらに向上させて、顧客サービスのエクスペリエンス全体を向上させることができました。

リアルタイムでの顧客フィードバックの監視

顧客の意見は急速に変化することがあります。そのため、顧客からのフィードバックと感情をリアルタイムで監視できると効果的です。この方法を優れた感情分析ソフトウェアは実行します。

たとえば、感情分析がブランドによるリアルタイムのマーケティング決定に役立っている最も優れた例としては。2018年にNikeがNFLスターのコリン・キャパニックを起用したキャンペーンや、ジレットが2019年に起こした「 The Best a Men Can Be」キャンペーンが挙げられています。

Nikeの場合、少数派がTwitterでキャパニック選手を率いることに不満を述べました（警察の暴力に抗議したことがあった）が、感情分析により、全体として多くの人々がキャパニックに肯定的な感情を抱いていることが明らかになりました。その結果として、Nikeはキャンペーンを継続し大きな成功を収めることができました。この広告は、エミー賞も受賞しています。

一方で、Gilletteの「 The Best a Men Can Be（最高の男はこうあるべき）」というキャンペーンは賛否両論を呼び、全体的には肯定的な感情を上回るほどの否定的な顧客感情を引き起こしました。その結果、ブランドは静かにキャンペーンを終了し、別の方針に転換することを決定しました。

より賢明な意思決定のためにトレンドを認識していく

トレンドは気流と例えられる程に、移り変わりやすいものです。
そのため、有望なトレンドが気付かないうちに風化してしまう事はよくありますが、顧客感情分析を利用すれば顧客ベースの中心に入り込むことができます。

例えば、有名なソフトウェア会社 Adob​​e はAdobeは顧客の期待がどのように変化しているかを追跡するために感情分析を利用しています。これにより、独自の AI ソフトウェアである Customer AI を使用して、ユーザーがアプリケーションとどのようにやり取りしているかを注視しながら、それを基にニーズを予測して、関わり方に関する重要なトレンドを生み出していきます。

たとえば、ユーザーがプレミアム機能を試用しているがまだ購入していない場合、AI はその動作に気づき、潜在的なアップセル（商機）の機会としてフラグを立てます。

AI は Adob​​e がユーザーが使うアプリケーションの嗜好の変化を調査するのに役立ちます。これは、新製品のアイデアや開発に貢献しています。

競争力の洞察を提供

顧客感情分析は、顧客が自社と競合他社をどのように思っているか把握し、他社との競争優位性を得る方法を示します。Repustateの例を見てみましょう。

たとえば、新しい健康スナック食品会社が市場で自社がどのような位置にあるかを知るために感情分析を依頼したケースがあります。彼らは、ターゲット顧客が「健康」や「健康スナック」にどんなイメージを関連付けしているかを把握し、その業界内の主な競合相手が生の果物や野菜を販売している会社であることを把握しました。これにより、彼らは市場内における自社の方針を考えた結果、顧客に利益をもたらす方法で、競合他社とのコンタクトや連携を取ることができました。

積極的なリスクの軽減を可能にする

顧客感情分析は、リスクを事前に検出し、それが問題化する前に対応するのに役立ちます。例えば、予期していなかった理由でマーケティングキャンペーンが一部の顧客を怒らせている場合、顧客感情分析により迅速にそのネガティブな反応を検知し、損害を軽減する措置を講じられます。

つまりは、顧客感情分析を使うことによってリスクを回避すると同時に、リスクが発生したときに問題を軽減するための手段を講じることができるのです。

感情に基づいたマーケティングのカスタマイズ

顧客感情分析は、顧客の関心や活力・熱気を高める要因を把握するためのベストな方法の一つです。  

しかし、注意が必要です。感情分析を慎重に行わないと、Pepsiがケンダル・ジェンナーを起用した広告（社会に対しての倫理的な問題を含み社会問題になった）で示したように、感情ベースのマーケティングが大きく失敗する可能性が起きます。  

https://youtu.be/_4CCkUVXHBQ

Pepsiは、顧客が社会の不和や社会的課題に関心を持っていることを正しく読み取ることができました。しかし、その教訓を適切に自社製品に適用する方法に失敗しました。Pepsiは、世界の問題を解決する魔法の飲料であるかのように見せたこと、そのように示唆したことが間違いだったのです。

顧客満足度とロイヤルティの向上

顧客感情データを適切に収集し活用すれば、顧客維持率の向上や利益の増加など、ビジネスにとって大きなメリットをもたらします。  

定期的な顧客感情分析の実施は、顧客と「こんにちは、調子はどう？」と声を掛けるようなものです。顧客をより深く理解することで、関係を強化し、信頼関係を深められます。さらに、製品やサービスの更新・改善を顧客の視点に基づいて行うことで、あくまで顧客の意見が中心であることを保証するとともにさらなる満足度と長期的なロイヤルティを促せます。  

この好例として、SaaSプロバイダー **TechSmith** と **Hotjar** のパートナーシップがあります。TechSmith はウェブサイトの特定のポイントでアンケート情報を収集し、製品に対して顧客が起こすエラーに関する問題を特定しました。これにより、特定の行動パターンと顧客の感情を結びつけ、UX（ユーザーエクスペリエンス）、UI（ユーザーインターフェース）、製品の改善につなげることができました。  

つまり、顧客と強固かつ誠実で、長続きする顧客関係を築きたいなら、顧客感情分析が最適な方法です。

顧客成功チームの強化における感情分析の活用

顧客成功チームの役割は、クライアントが成果を上げられるよう支援することです。その為には、クライアントのビジネスモデルや主要な目標を深く理解する必要があります。顧客感情分析からのフィードバックは、以下が重要かつ非常に役立つ点です。

• コミュニケーションの調整：会話がスムーズに進むように、受信者に合わせてメッセージを編集する
• クライアントのタイプを理解：製品、地域、企業規模などでデータをセグメント（分類）し、過去の知見を今後のケースに活用  
• トレーニングプログラムの開発：感情分析のインサイト（洞察）を活用して、顧客成功チームのトレーニングを調整し、サービスの提供状況を改善する 

また、優先順位を設定するのにも役立ちます。感情分析を時間管理システムと組み合わせることで、顧客成功チームが、顧客にとって真に重要なタスクやトピックに適切なキャパシティや時間を割けるようになります。

この結果、クライアントとブランドとのやり取りが、より迅速で効率的かつ快適なものになります。  

顧客感情分析を活用して強固な関係を築く

真の顧客主導の成長は、顧客感情分析が必要です。顧客感情分析を活用することにより、顧客の考えや感情を深く理解し、そのプライバシーを侵害することなく対応できます。これを活用して、顧客と強固かつ生産的な関係を構築し、長年にわたる顧客とのより良い関係を築くことができます。

顧客が自社ブランド、製品、マーケティングに対してどう感じているかを真に理解して、その洞察を実際の戦略に活用したいと考えられているのなら、顧客感情分析こそが最適な方法です。