VOC（顧客の声）とは？収集・分析・活用方法とコールセンターでの実践例

VOCとは、「Voice of Customer」の略で、企業に寄せられる顧客の声を指します。

アンケートの回答だけでなく、コールセンターへの問い合わせ、クレーム、改善要望、メールやチャットの履歴、SNSやレビューへの投稿、営業担当者や店舗スタッフが顧客から直接聞いた意見などもVOCに含まれます。

こうした声を収集・分類・分析し、商品・サービス、FAQ、Webサイト、応対方法などの改善へ反映する取り組みがVOC活動です。

なお、顧客から寄せられる苦情への対応については、苦情対応プロセスに関する指針として、ISO 10002:2018およびその一致規格であるJIS Q 10002:2019があります。

NPS（顧客推奨度）は推奨意向、CSAT（顧客満足度）は満足度を主に数値で把握する指標です。VOCはこれらのスコアに加え、自由記述、問い合わせ内容、要望、苦情などを含む、より広い概念として扱われます。

VOCデータを保有していても、必ずしも商品・サービスや顧客対応の改善へ活用できるとは限りません。VOC活動が進みにくい主な原因として、次の3つが挙げられます。

VOCを幅広く集めること自体が目的になると、情報量だけが増え、何を分析すべきか分からなくなります。

必要なデータは、問い合わせ削減、FAQ改善、応対品質向上、商品改善、解約防止など、VOCを活用する目的によって異なります。まずは「パスワード再設定に関する問い合わせを減らす」など、改善したいテーマを具体的に設定することが重要です。

同じ内容の問い合わせでも、オペレーターによって「操作方法」「アカウント」「ログイン」「その他」など、異なる分類が選ばれていると、正確に集計できません。

自由記述の内容や詳しさに差がある場合も、原因を確認するために通話録音を聞き直す必要が生じます。各分類の定義や判断基準、記入例を用意し、現場で迷わず記録できるルールを整える必要があります。

VOCレポートを作成しても、改善を担当する部門や実施期限が決まっていなければ、報告だけで終わってしまいます。

FAQやトークスクリプトはコールセンター内で改善できる場合がありますが、Webサイト、システム、商品仕様、料金体系などの変更には、他部門との連携が必要です。

分析結果を共有するだけでなく、改善を担当する部門や実施内容、期限、効果を確認する指標まで明確にすることが重要です。

コールセンターは、顧客からの質問に回答する窓口であると同時に、商品・サービスの課題や、顧客が自己解決できなかった理由を把握できる重要な接点です。

アンケートでは、企業が事前に設定した質問への回答を収集します。一方、コールセンターでは、問題が発生した場面、顧客が問い合わせ前に試したこと、説明を聞いたときの反応などを対話から確認できます。

コールセンターに蓄積されたVOCを活用する基本的な流れは、次のとおりです。

コールセンターに集まるVOCは、クレームや改善要望だけではありません。顧客が発言した、問い合わせに至るまでの困りごとや行動も、VOCとして記録・分析できます。

コールセンターで収集できる代表的なVOCには、次のようなものがあります。

例えば、「申込画面の入力方法が分からない」という問い合わせが増えている場合、顧客の理解不足と判断するだけでは改善につながりません。

入力項目の名称が分かりにくい、エラー表示から修正方法を判断できない、FAQから申込画面へ戻りにくいなど、画面や導線に原因がある可能性も確認する必要があります。

問い合わせを記録する際は、次のような情報も残しておくと分析しやすくなります。

また、顧客が実際に発言した内容と、担当者が推測した内容は分けて記録します。例えば、「料金に見合わない」という発言は事実として残し、「解約につながる可能性がある」という判断は仮説として管理します。

コールセンターでは、通話録音、応対履歴、メール、チャット、問い合わせ後のアンケートなどからVOCを収集できます。

なお、通話録音をVOCとして利用する場合は、個人情報の取り扱いにも注意が必要です。個人情報保護委員会のFAQでは、通話内容から特定の個人を識別できる場合、その通話内容は個人情報に該当すると示されています。

通話内容から特定の個人を識別できる場合は個人情報に該当し、利用目的を通知または公表する必要があります。個人情報保護法上、録音している旨を伝える義務まではないとされていますが、業界規制、契約、社内方針等により案内が必要な場合があります。

収集したデータは、操作方法、申込・契約、料金・請求、不具合、解約、クレーム、改善要望、応対への評価など、問い合わせ理由や要望の種類ごとに分類します。

ただし、「操作方法」「料金」「その他」といった大きな分類だけでは、具体的な改善対象を判断できない場合があります。主分類に加えて、商品名、機能、手続き段階、問題が発生した画面などの情報を付けると、原因を詳しく確認できます。

一方で、分類項目を増やしすぎると、オペレーターの入力負担が大きくなり、記録にもばらつきが生じます。分析目的に必要な項目へ絞り、分類の判断基準や入力例を用意することが重要です。

分析では、コールリーズン（問い合わせ理由）ごとの件数を集計するだけでなく、問い合わせが発生した原因を確認します。

例えば、パスワード再設定に関する問い合わせが多い場合、FAQの情報が不足しているとは限りません。再設定画面への導線、本人確認の手順、案内メールの件名や内容などに原因がある可能性もあります。

コールセンターで分析したVOCは、個別の問い合わせへ回答するためだけでなく、同じ問い合わせが繰り返し発生しにくい状態をつくるために活用します。

月次報告が問い合わせ件数（入電数）や応答率の共有にとどまっている場合は、VOCの分類方法だけでなく、分析結果を誰が受け取り、誰が改善を実行するのかも見直す必要があります。

VOCの収集手段をすべて導入する必要はありません。

顧客が困った背景を詳しく把握したい場合と、満足度の変化を定量的に確認したい場合では、適した方法が異なります。「何を把握し、どのような改善に使うのか」を明確にしたうえで、収集方法を選びましょう。

総務省統計局の「調査の企画や設計」でも、調査を行う前に、何のために、何について調べ、どのようなデータが必要なのかを明確にすることが重要とされています。

顧客の困りごとや要望を、対話を通じて詳しく確認できます。通話録音や応対履歴から、頻出する問い合わせ、顧客がつまずいた段階、説明への反応を分析できます。
一方、問い合わせをせずに利用をやめた顧客や、購入前に離脱した顧客の意見は把握しにくいため、ほかの方法と組み合わせる必要があります。

同じ質問を継続的に行うことで、満足度や評価の変化を比較できます。選択式の設問で傾向を把握し、自由記述で理由を補う設計が考えられます。

ただし、企業が想定していない問題は設問に含まれないため、問い合わせやインタビューのVOCもあわせて確認します。

企業へ直接伝えられていない自発的な意見や、顧客が日常的に使う言葉を確認できます。

一部の目立つ投稿だけで全体傾向を判断せず、投稿数、対象期間、ほかのVOCとの共通点を確認することが重要です。

顧客自身の言葉で、質問、要望、不満、不具合がテキストとして残ります。

商品・サービス、問い合わせの種類、手続き段階、利用環境などの選択項目と自由記述を組み合わせると、分類しやすくなります。ただし、入力項目を増やしすぎると顧客の負担が大きくなるため、分析に必要な範囲へ絞ります。

問題の発生から解決までの会話を時系列で確認できます。

回答できなかった質問、同じ質問が繰り返された箇所、会話からの離脱、有人対応へ切り替わった理由は、FAQや自動回答を改善する材料になります。

数値や応対履歴だけでは把握しにくい、利用背景や意思決定の理由を深掘りできます。

新しい機能への賛否だけを尋ねるのではなく、実際の利用場面、困ったこと、問い合わせ前に試したこと、継続や解約を判断した経緯を確認します。

営業、店舗、カスタマーサクセスなどが直接聞いた声もVOCです。

担当者の記憶や個人メモで終わらせず、入力先や記録項目、共有期限を統一します。「顧客の発言」「担当者の解釈」「改善案」を分けて保存すると、事実と仮説を区別できます。

VOC分析は、顧客の声を集計し、問い合わせ件数のランキングを作るだけでは完了しません。

件数と内容を確認し、改善施策を実施したうえで、問い合わせ率や自己解決率などがどのように変化したかを確認する必要があります。

最初に、VOCを何のために分析するのかを決めます。代表的な目的として、次のようなものがあります。

収集したVOCを、問い合わせ、要望、クレーム、評価などの主分類に分けます。必要に応じて、商品、機能、手続き、問題が発生した画面などの情報も付けます。

分類項目は、分析目的に必要な範囲へ絞ることが重要です。現場で使われていない分類や、改善判断に利用されていない項目は、統合や廃止を検討します。

また、分類名だけでなく、判断基準や記入例を用意し、担当者による入力のばらつきを抑えます。

VOC分析では、定量分析と定性分析を組み合わせます。

例えば、「操作方法」の問い合わせが100件あったとしても、件数だけでは改善対象を決められません。

FAQの情報が不足していたのか、画面の表示が分かりにくかったのか、案内メールが届いていなかったのかなど、具体的な発生原因を確認します。

改善候補は、発生頻度だけでなく、顧客や事業への影響、緊急性、再発の可能性なども考慮して優先順位を付けます。

分析結果をもとに、FAQ、Webサイト、入力フォーム、案内メール、トークスクリプト、研修、商品仕様などを改善します。

施策ごとに、担当部門、実施期限、確認するKPI（重要業績評価指標）を決めます。

改善後は、次のような指標を比較します。

件数を比較する際は、顧客数や利用件数の変化も考慮します。顧客数が増えれば、改善後でも問い合わせ件数が増えることがあるためです。

VOCの量が多く、手作業での分類や集計が難しい場合は、音声認識や文章データを分析するテキストマイニングなどのツールを活用する方法もあります。ただし、ツールは分析を補助する手段です。分析目的、分類基準、改善を担当する部門を先に明確にしておく必要があります。

VOCを分析すると、商品やサービスの使いにくい点、説明が十分に伝わっていない箇所、顧客の期待と実際の体験に差がある箇所を把握できます。

改善候補は、要望の件数だけで決めるのではなく、発生頻度、顧客や事業への影響、緊急性、改善の実現可能性などを踏まえて優先順位を付けます。

顧客が実際に使用した言葉は、商品・サービスの改善だけでなく、商品説明やマーケティングメッセージの見直しにも役立ちます。

「掲載場所が分からない」「説明を読んでも手続きできない」といった問い合わせは、顧客がWebサイトやFAQで自己解決できなかったことを示しています。

FAQを改善する際は、記事を追加するだけでなく、顧客が使用した検索語、検索結果が表示されなかった言葉、離脱した画面、入力エラーが発生した項目なども確認します。

例えば、解約方法に関するFAQが存在していても、メニューや検索から見つけられなければ問い合わせの削減にはつながりにくいと考えられます。記事内容に加えて、サイト内検索、メニュー、関連リンク、手続き画面への導線も見直します。

改善後は、FAQ閲覧後の自己解決率、同一テーマの問い合わせ率、有人対応への切り替え率などを確認します。

利用者の声をWebサイト改善へ反映した事例として、デジタル庁は、利用者からのフィードバックを収集するフォームを設置し、寄せられた意見をもとにコンテンツや情報への導線を見直しています。詳しくは、デジタル庁「デジタル庁ウェブサイトの改善事例」をご覧ください。

VOCや応対履歴を分析すると、回答に時間がかかるテーマや、オペレーターによって説明内容に差が出やすい箇所を把握できます。

分析結果は、次のような改善に活用できます。

目指すのは、すべての応対を機械的に統一することではありません。必要な正確性と柔軟性を確保しながら、担当者によって回答品質が大きく変わらない状態をつくることが重要です。

解約理由を分析する際は、顧客が解約時に申告した理由だけでなく、解約前の問い合わせ履歴や利用状況も確認します。

例えば、顧客が「料金が高い」と申告していても、必要な機能を十分に利用できていなかったことや、操作上の問題が解決していなかったことが背景にある可能性があります。

解約前に寄せられた問い合わせ、同じ問題による再問い合わせ、未解決の問題、利用状況、アンケートの自由記述などを組み合わせることで、解約に至った背景を把握しやすくなります。

ただし、顧客が申告した理由と、行動履歴から推測した原因は分けて管理します。推測した原因は仮説として扱い、ほかのデータや追加調査によって確認することが重要です。

VOCを事業や顧客体験の改善に生かすには、問い合わせ内容を記録するだけでなく、分類、分析、改善施策の実行、効果確認までを一連の運用として設計する必要があります。

一方、コールセンターでは日々の問い合わせ対応が優先され、VOC分析やFAQ改善を担当する人員を確保しにくい場合があります。外部へコールセンター運営を委託していても、月次報告が入電数、応答率、処理時間などの運用指標にとどまるケースもあります。

例えば、次のような課題がある場合は、VOC運用の見直しが必要です。

パーソルビジネスプロセスデザインでは、コールセンターの運営に加え、VOCの集約・分類・分析、音声認識、ナレッジ検索、応対ログ分析などの活用支援などを、要件に応じてサポートします。

まずは現在のVOC活用状況を確認し、分類・記録ルールの見直し、ツール導入、分析・改善運用の外部委託、コールセンター運営全体の見直しのうち、どの施策が必要かを整理することが重要です。

現在のレポート内容や委託範囲を見直したい場合は、資料請求やお問い合わせをご利用ください。