顧客理解の3つのキー「ファクト」「インサイト」「ギャップ」

　プラスアルファ・コンサルティングは、企業が取り巻く様々なデータの活用を支援している。キーワードとして「ビッグデータの見える化」を掲げ、これを実現するための技術研究や分析技術を基に、企業に業務活用できる仕組みとしてサービスを提供している。

　同社の五十嵐氏は、消費者ニーズの理解のために定性データを活用したリサーチが求められているとし、その背景として、刻々と変化する社会情勢やテクノロジーの進化があることを挙げる。

　消費者のニーズや価値観が多様化し、単なる差別化では難しく、付加価値の提供が求められている。デジタル化の進展とともに、企業と顧客の接点は増加し、新たなデータや体験も生まれている。さらにコロナ禍の影響により、デジタルやテキストのコミュニケーションが拡大した。加えて、インフレや円安、インバウンドといった新時代のテーマが浮上し、最近ではコロナ前のリアルコミュニケーションの復活も目立ってきた。深い顧客理解のためにデータ活用がより重要となっている。

　五十嵐氏は、顧客の声や定性データを活用する取り組みにおいて、3つの視点が重要だと説明する。「ファクト」での事実や社会の変化の把握、「インサイト」による消費者の潜在的なニーズや価値の理解、そして「ギャップ」を通じた企業の提供価値想定と消費者が感じた価値との差異のとらえ方だ。このアプローチにより、顧客の声から企業の提供価値を再定義できるという。

SNS投稿から物価高騰に対する消費者の意識を分析

　定性データ活用のために注目されている技術が、テキストや文章を解析する「テキストマイニング」だ。特にテキストから言葉の意味を探り、人間が自然に解釈するように発話者の意図を瞬時にとらえる研究が進んでいる。

　プラスアルファ・コンサルティングでは、SNSやレビューサイト、顧客アンケート、問い合わせ、音声データ、従業員の声などのデータもとに企業が提供する顧客体験価値を可視化するSaaS型テキストマイニング「見える化エンジン」を提供している。そこで顧客の声を扱うプロセスは「1.収集・一元化」「2.分類・分析」「3.レポート・社内共有」「4.改善検討・サービス創出」と進む。

　五十嵐氏は、その中でも「分類・分析」に焦点を当て、昨今の物価高騰やインフレに対する消費者の意識についての分析を例に解説した。

　X（旧Twitter）においてインフレや値上げに関連する投稿を数十万件収集して分析した。たとえば、健康関連のカテゴリに着目すると、値上げの中でも栄養価が高いあるいはバランスが良い食品については値上げ後も消費者の関心は維持されていることがわかった。一方で、価格が高く十分なメリットが感じられない商品には、買い控えの傾向が見られた。

　「消費者の声を通して得たインサイトは、訴求や販促の材料として活用できるのではないでしょうか」（五十嵐氏）

　「健康✕値上げ」の視点に続けて、五十嵐氏は「食事✕顧客体験」で深掘りしたインサイトの例を示す。値上げの状況下においても、無性に食べたくなる、同じ価格帯ならこだわりたい、今日だけは特別といった声が見られた。五十嵐氏は「特に嗜好品に対する欲求は本能的であり、それがどんな感情に触れた時に発生するのかを見るのが重要」だと語り、無意識に作用する感情へのアプローチの有効性に触れる。

　なお、XはAPI有償化や仕様変更など変化のさなかにある。データソースとして有効か疑問視する声もあるだろう。五十嵐氏は「Xの投稿量に顕著な変動は見られませんので、引き続き重要なデータソースとして扱って良いと考えています」と語る。