見える化エンジン

1,500社以上が導入！業界シェア6年連続No.1！
お客様の声をフル活用して得た“気づき”が、サービスを改善する

テキストデータを集めるだけで限界…　工数のかかる解析・分析をツールに任せて、本来すべきサービスの改善につなげる

サービスの改善を考えるうえで、「顧客の声」は必ず考慮すべき事柄です。

今までも問い合わせフォームや顧客とのチャットでのやりとり、メール、アンケート、モニター調査など、能動的に収集しているものを含め、様々な接点から顧客の声を聞く機会がありましたが、SNSが発展したことで顧客の声は今まで以上に企業に届きやすくなりました。

社内に蓄積されているこれらのテキストデータからは、数値データだけでは読み取れない「顧客の心理」や「行動の理由」を探ることができ、豊富な改善点に気づくことができます。

ですが、その声を本当に活かせているのか？とお悩みの担当者もいらっしゃることでしょう。

・数値データのように集計が容易にできないため、工数をかけて目視で全件読み込むか、SNSの投稿数やリツイート数のように、集められるものを定量集計するしかない
・自分たちなりに顧客の要望を読み取ろうとしても、莫大な時間がかかる
・商品が売れたときや売れなくなったときなど、定量的な分析はできても原因までは把握できないため、改善点がはっきりしない
・日々集まるテキストデータを収集するだけで精一杯でレポート作成までに手が回らない

上記のような問題が発生したとしても、人力では限界があるのではないでしょうか。

顧客の声は資産であり、サービスの改善点に気づくきっかけになりうるものです。
テキストデータを活用することで、よりよいサービスを提供したいとお考えの担当者は、データ分析ツールの導入を検討してみるとよいでしょう。

様々なチャネルの顧客の声を集約・分析し、社内共有や改善活動がワンストップでできる「見える化エンジン」

膨大なテキストデータがあるにも関わらず分析・改善に活かせていない…そんなときに便利な手法が「テキストマイニング」です。
テキストマイニングとは、文章データを品詞ごとに分解し、テキストの裏にある感情（ポジティブ・ネガティブ）をあぶりだすことができるもの。

「見える化エンジン」は、かつてはデータ分析の専門家が使うものだった、この「テキストマイニングシステム」を分析経験の全くない人でもテキストマイニングを使いこなし、マーケティングに顧客の声を活かしてほしいという思いから立ち上げられました。

2008年5月にサービス提供を開始し、今年でちょうど10年目になる「見える化エンジン」。
蓄積された確かなデータや分析ロジック、これまでのコンサルティングの経験や1,500社以上のお客様の要望から生まれた機能によって、担当者のツール遊びにならない、本当に使える機能のみを実装しています。

担当者の工数を大幅に削減！「見える化エンジン」の3つのすごい機能

1. 優れた解析ロジック

「見える化エンジン」は、単語の分割、さらには主語述語の関係（係り受け）まで判定し、まるで人が読んでいるかのように話題を分類することが可能です。
難しい日本語も、砕けたSNS表現も解析することができ、何を伝えようとしているかを精密に分析することができます。

2. 誰でもかんたんに使いこなせる操作性

分析結果を活用したいけど、分析の難易度が高くて自分で分析ができなかった・分析統計ができる人に依頼していた、という人でもかんたんに操作ができます。分析自体を容易に行えるようにしたことで、テキストデータの活用をしたい人が自由にデータ収集や分析をできるようになります。
これにより、社内での分析業務の属人化や、外注レポートに頼らざるを得ないという状況も軽減することができます。

3. いつでも声が聞けるよう、モニター調査も可能

マーケターが自社顧客ではない人にアンケートをとろうとすると、調査会社に莫大なお金を払い、要件定義をして…と即時性を担保できませんでした。ですが、「見える化エンジン」にはおよそ10万人の「瞬速リサーチ」モニター隊がいるため、自社サービスについて1週間ほどで300～800ほどの回答を集めることができます。

新たな気づきのきっかけに！「見える化エンジン」導入の流れ

1. コンサルタントによるヒアリング

まずは、担当者とコンサルタントが「見える化エンジン」を通して何をしたいのかヒアリングします。問題点を解決するために、ツールで何ができるのか、そのためにどの機能を導入すべきなのか紹介していきます。

2. 申込み

利用する機能が決まったら、申込みをします。「見える化エンジン」はクラウド型のサービスなので、導入にあまり手間がかかりません。

3. 実際に導入し、改善につなげる

導入後は、トレーニングや担当による活用支援、オンラインサポートなどを受けながらデータを収集・分析し、これまで気づかなかったことに「気づく」状態へとなっていきます。
また、ユーザ会やセミナーなど、「見える化エンジン」への理解を深める機会も設けており、ユーザ会では年に一度、コンラッド東京やリッツ・カールトン大阪にて導入企業による講演会を開催し、企業同士の交流を行うこともできます。

数名規模の会社から大手企業まで。企業規模に合わせた導入が可能

テキストマイニング市場で圧倒的な導入実績を誇る「見える化エンジン」。
大手玩具メーカーである「株式会社バンダイ」や医薬品を取り扱う「大正富山医薬品株式会社」、デジタルマーケティングやコールセンター運営事業などを行う「株式会社WOWOWコミュニケーションズ」など、幅広い業界で活用されています。

多くの企業に導入されている理由の1つが、企業の規模に合わせてプランを選択できるということ。
クラウド型のサービスで導入に手間がかからないというのも大きな魅力です。

また、実際に導入した後のサポートも豊富。
利用状況に応じたトレーニングやコンサルタントによる活用支援、ASPならではのオンラインサポートなど、問題解決に向けた様々なサポートを行っています。

もちろん導入のしやすさやサポート面以外にも、

・テキストデータの量がどれだけ増えても、テキストマイニングによって客観的に顧客の声を読み取れること
・「～できない」「～しにくい」「～してほしい」のような、少数だが明確に自己主張をしている意見のみを抽出することもでき、見落としていた新たな気づきを得られること
・SNSやリアルタイムモニター調査など、マーケターが欲しいときに気軽の顧客の声を聞けること
・知りたい分析結果をすぐに表示できること
・かかっていた工数を大幅に削減できること

など、担当者が今まで知りたかった情報を容易に手に入れられるようになった点や工数削減につながった点も、高く評価されています。

「見える化エンジン」導入事例

大正富山医薬品株式会社（医薬品の販売）

就業後に担当者が1時間かけて日報を作成していたが、導入により作業量ゼロに。日報の確認も当日に行えるようになったことで、よりスピーディーな対応が可能になった。
データ：問い合わせなど年間2万件

株式会社WOWOWコミュニケーションズ（デジタルマーケティングサービスやコールセンターを運営）

SNSの声を分析し、特定のワードを入れることで3倍以上もの反応を獲得。「バズる」状況を生み出せる環境づくりに活用。
データ：SNSでのリアルタイムの声を収集

株式会社バンダイ（大手玩具メーカー）

チーム10人で2日かけてレポートを作成していたが、担当1人だけで作成できるように。レポートの提出頻度が増加したことで、よりスムーズな改善施策が打てるようになった。
データ：問い合わせなど年間40～50万件

「チーム10人がどうがんばっても1ヵ月に1度のレポートを丸2日かけて作るので精一杯。残業時間も長くなってしまっていました。それだけ努力しても、食玩などは2～3ヵ月経てば新商品に入れ替わることが多いわけですから、事業部が顧客の声を知ったときには、商品を改善する時間がほとんど残されていないことになります。せっかく集まった40～50万件もの声を生かし切れていないと感じていました。」

「それが見える化エンジン導入後は、これまで月次だったレポートが週次になったばかりか、その気になれば日次でも提供できるようになったわけです。それだけスピード感が上がったことによって、私たちの動き方も変わってきました。例えば新商品のデータ分析を月曜日に始めれば、水曜日にはある程度の傾向が見えます。週後半に開くチーム会議のときに『こんな質問が急増していますから、ホームページのFAQに項目を追加して、コールセンターに電話しなくても分かるようにしましょう』といったように、改善施策をすぐ打てるようになりました」
――バンダイ担当者の声

テキストマイニングとは、目的に応じて気づきを得られるもの

執行役員：松原様
グループマネージャ：甫坂様（上記写真）

社内に蓄積された声や能動的に取得可能な声は「企業の資産」であるにも関わらず、テキストマイニングは専門家しか取り扱えないような、難しく高価なシステムでした。
それを誰でもかんたんに顧客の声に触れられるようと生まれたのが「見える化エンジン」です。

現在は社内に蓄積されていく顧客の声だけでなく、SNSやニュースサイトなどからも能動的にデータを取りに行く必要がありますが、そこも含めて一元管理できるのが「見える化エンジン」の強みです。

また、使い勝手には徹底的にこだわっており、レポートの生成や会社のサイネージ、グループウェアとの連携などにより、お客様自身で目的や立場に応じた気づきを得られるようにしています。

今後の方向性は「プラットフォームの拡大」と「画像解析」です。
取扱いできるデータソースを広げていくためにデータを持っているところと組んだり、ARやアプリを活用して意見を集められたりできればと考えています。