センチメント分析とは?実際の活用例を紹介

 2021.06.22  コンタクトセンターの森 編集部

コールセンターの顧客満足度向上に寄与するセンチメント分析ですが、企業の担当者であっても適切に内容を理解していない方が多いのも事実です。そこで、本記事では顧客満足度向上に役立つセンチメント分析の概要やそのメリット、活用事例などについて詳しく解説していきます。

センチメント分析とは?実際の活用例を紹介

センチメント分析とは

センチメント分析とはWeb上に存在する口コミやブログの書き込み、SNSの投稿といったテキスト情報から個人が抱いている感情を分析する手法を指します。

特定の商品やイベント、ブランドの印象、サービスの質などに対して抱いている感情を読み取り、数値では見えてこない課題の改善や品質向上、新たなマーケティング活動に活用されます。

センチメント分析を行う際は感情情報の元となるテキスト群に対してAI技術を活用し、「好き」「うれしい」といったポジティブな内容なのか、「嫌い」「不安」「悲しい」といったネガティブな内容なのかを抽出を行います。

このように、投稿されたコメントから読み取った感情を「肯定的」「否定的」「中立」の3パターンに分類し、感情の方向性や強さを分析することから「ネガポジ分析(ポジネガ分析)」とも呼ばれています。

センチメント分析が注目される理由

センチメント分析が注目されている背景にはソーシャルメディアの普及や、AIや機械学習の発展と分析手法の浸透が挙げられます。

ソーシャルメディアが普及したことにより消費者は自身の抱いた感情を気軽に発信することが可能になり、日々大量の感情を伴う情報が投稿されています。また、AIや機械学習の進歩と技術の発展によってAIを活用した分析手法がポピュラーなものになり、広く活用され始めました。

自然言語処理技術によって単語単体の分析ではなく、文章内に出現する単語の意味や、使用している言葉の文脈、表現方法などの要素を基に「テキストから感情を分析する」ことが可能となり、抱いている感情がポジティブなものかネガティブなものかを判断します。

ソーシャルメディアに存在する感情情報のビックデータ(自社に対する意見や感想、商品・サービス等に関する投稿)から企業にとって有益な情報を抽出することが可能となったため、課題改善やマーケティングに活用する企業が増加しています。

センチメント分析のコールセンター活用のメリット

センチメント分析はコールセンターでの活用でも注目されています。顧客とオペレーターの会話を音声認識技術でテキスト化し、AIが感情を読み解きます。それにより、顧客の本心が「肯定的」「否定的」「中立」だったのかを評価・抽出します。そして抽出した感情情報から浮かび上がる課題を改善することで、品質改善や顧客満足度の向上へつなげられるのです。

また、オペレーターの離職率の高さが課題となるなか、音声データからオペレーターのモチベーション分析も可能となり、メンタルヘルスケア等に活用できるといった点にも注目されています。

顧客の声を吸い上げマーケティングに活用

音声認識技術の発展により、音声データをテキストに変換する制度が向上し、実用に耐えうるものとなりました。抽出された顧客の声を基にコールセンターのパフォーマンスを可視化だけでなく、対応品質の管理および改善を行うことが可能です。

分析した感情情報を使って顧客と企業が抱えている課題の改善により、ネガティブな感情を抱いてしまった顧客のケアが可能となり、かつ、より質の高いサービスを提供することで顧客満足度の向上が狙えます。

顧客の意見を分析することは顧客の持つニーズやインサイトを発見することにもつながるため、企業のマーケティングにも活用できます。

オペレーターのトーク改善に活用

音声データの感情分析は顧客だけでなく、自社コールセンターのオペレーターの感情も抽出し、分析します。この分析により、対応力の良し悪しを定量的に判断できるので、オペレーターの対応品質の改善を具体的に指導していくことが可能となります。

例えば「顧客の課題解決ができているか」「オペレーターの対応は顧客にポジティブな感情を与えられているか」「トークスキルは基準を満たしているか」といった評価を明確化できます。これらによりオペレーターのトークに課題が見られれば、問題発生箇所を見極め、改善を行うことで顧客満足度の向上へつなげられるのです。

結果として顧客の感情に適した対応が実現し、成約率向上にもなるでしょう。このように、コールセンター業務が、企業の業績向上へより直接的に貢献できるような環境が実現されます。

オペレーターの離職率低下につながる

オペレーターの離職率の高さはコールセンターの抱える課題です。採用や教育面のコストからも離職率の改善は重要度の高い施策と言えるでしょう。

感情分析を行うことでオペレーターが業務から受けるストレスやモチベーションの低下を可視化し、状態を把握できます。オペレーターのメンタルヘルスケアを適切なタイミングで行うことでストレスの緩和を実現し、モチベーションの低下を防ぐことが可能です。

改善を継続的に実施することで、チームや上長からサポートを受けられる組織体制や環境を構築し、オペレーターの満足度を上げられれば、離職率低下という結果につながるでしょう。

センチメント分析の活用事例

「顧客体験」や「カスタマーサクセス」がマーケティングにおいて重要視されているなか、もっとも顧客との距離が近いコールセンターは顧客満足度に直面する最前線とも言えます。センチメント分析を活用することで顧客満足度の向上を実現し、サービスの品質改善、成約率の増加に貢献できます。

またよりおすすめなのは、センチメント分析機能と併せて、音声解析機能とテキストマイニング機能も搭載したツールを導入することです。これらを組み合わせれば、より効果的に分析を行える環境が実現されるでしょう。

コールセンターでの活用事例

コールセンターでセンチメント分析を活用すると、顧客およびオペレーターの感情を可視化できることは先述した通りです。この方法を用いると、スーパーバイザーが逐一分析するという工数を省けるため、大幅な業務効率化が期待できます。また、抽出したデータを活用することで、具体的には以下のような施策も実施可能です。

  • オペレーターの対応が適切だったかを顧客の感情から読み取り、リアルタイムでマネージメントを実施する。
  • 顧客のニーズを感情情報から抽出し、FAQの充実やサービスの品質改善を行う。
  • オペレーターの感情の変化からモチベーションを推測し、メンタルヘルスケアの実施やオペレーターのサポートを行う体制を構築する。

自社の課題に合った機能を有するセンチメント分析ツールを導入すれば、オペレーターの対応力分析までも、効率化可能です。これにより、自社サービスのクオリティをスムーズに向上させていけるでしょう。

SNS投稿での活用事例

SNSに蓄積された感情情報のビックデータを対象とすることも可能。例えば、自社商品やサービス、それに関連するハッシュタグについての投稿をセンチメント分析することで、商品・サービスに対して抱いている感情をダイレクトに取得できます。

さらには、UGC(ユーザー生成コンテンツ)という観点から、ECサイトのレビューや口コミなどを対象として、顧客の感情を分析可能です。

このように、さまざまなソーシャルメディアを分析し、顧客が商品・サービスに抱いている「満足度」や「不満点」を抽出することで、効果的なマーケティングや品質改善を行っていけるのです。もちろん、顧客層の関心やニーズを分析すれば、新商品の開発にも直結していくでしょう。

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まとめ

コールセンターにおいてセンチメント分析を活用することで自社のマーケティング施策を充実させると共に、品質改善や顧客満足度の獲得につながります。また、オペレーターの感情を読み解くことにより、メンタルヘルスケアを最適なタイミングで実施できるため、離職率低下も実現されるでしょう。

自社でセンチメント分析の活用を検討する際は、自社の課題に合致した機能を有し、サポート体制や実績の多いツールを導入することをおすすめします。

例えば「BellCloud+(ベル クラウド プラス)」は、コールセンター業界で30年以上の実績と多くのノウハウを持つベルシステム24が提供するクラウド型サービスです。音声認識・分析機能によって、顧客とオペレーターの感情を分析することで、高い精度で課題を発見し、具体的な解決方法を導きだせます。ぜひ導入をご検討ください。

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