質問: voc(お客様の声)の優先順位付け、想定効果算出法について はじめまして。機械部品のメーカーにて、voc(voice of customer)活用推進を担当しています。 自社の商品やサービスに関するvocを収集・蓄積して、顧客の求める商品やサービス改善につなげていくことは、非常にやりがいのある仕事と感じているのですが、日々悩んでいるのが、今回相談したい 「たくさんある要望・クレームの中で、どの要望・クレームに優先的に対応すべきか、改善すればどの程度の効果が見込めるのかの、定量化の仕方」です。 うまく定量化することで、優先順位付けの仕方を改善したり、社内の様々な関連部署を動かす(説得する)のにかかる時間を短縮したりできるのではと考えています。 自分なりに色々調べてみたところ、「nps(net promoter score)」を使った事例(主にb to c)、あるいは「テキストマイニング」でキーワード(係り受け含む)出現頻度を見える化したり、「シックスシグマ」では最初のフェーズでvocを使っているという情報は見つかったものの、 定量評価がないテキスト情報(voc)を具体的にどう活用(優先順位付け、想定効果算出、プロジェクト化)し、どのような成果につながったのか、何が成功のキーなのかといった点に関し、具体的に参考になる事例は、あまり見つけることができませんでした。 特にb to b領域において、収集したvocをどのように分析して、課題や改善目標、改善想定効果金額などを定量化するのか、具体的な手法、ツール、事例、ポイントなどご存知でしたら、教えていただけないでしょうか。 参考になる書籍などもあれば、ぜひ教えて下さい。 よろしくお願いいたします。
回答: しんしん様、ご質問どうもありがとうございます。 voc(voice of customer)活用推進を担当されているとのこと。とてもやりがいのある面白い仕事をされているようですね。 ところでiotの時代は、信号を検出するセンサーがスマートなソリューションを左右します。それと同じようにvocを定量化するvoc活用推進というお仕事は、まさしくビジネスにおけるセンサーの役割を果たすものだと感じました。 さて、vocを定量化する方法には様々なものがあります。マーケティング分野におけるアンケート(サーベイ)技術などはその最たるもので、aiや機械学習などの分析面も含めて進歩を続けています(特にb to c)。 b to b の分野はまだ旧態依然としているものがありますが、やはりマーケティング業務を中心として顧客情報の有効活用が進んでいます。 いずれにせよ、vocを活用するためには、まず目的、つまり解決したい課題は何か、ということを明確にします。そして課題を解決するための仮説や想定される行動(分析方法やアクション、プロジェクト)までも考慮しておく必要があるでしょう。なぜならvocはその課題を解決するための裏づけデータを提供するからです。また正確な分析ができるようなデータ構造などが必要だからです。 目的や分析方法などが異なると、定量化の仕方なども異なってくるため一概には説明できません。しかしシックスシグマなどは基本的なvocのやり方について説明していますので、もし文献などが手に入るようでしたらシックシグマを参考にすることをお勧めします。 自身のブログ記事で恐縮ですが、「解説: 顧客の声から顧客の価値へ」というタイトルでvocについても書いています。宜しければこちらもご参照下さい。 https://sigmaframework.com/ja/ 少しでも参考になりましたら幸いです。