「TRUE TELLER」の活用事例：特集［顧客の声活用ソリューション：TRUE TELLER］

野村総合研究所（以後、NRI）が2001年9月に発売を開始したテキストマイニングツール「TRUE TELLER（トゥルーテラー）」は、この1年間で約50社（累積約90社）に導入されている。本稿では、テキストマイニングツールの概要について、TRUE TELLERが実際にどのように使われているかの実例を紹介しながら解説する。

[蝋山敬之，野村総合研究所]

重視される自由回答形式のアンケート

　企業が実施しているさまざまなアンケートは、いくつかの選択肢のなかから回答を選ぶ形式のものが多い。この形式は集計がしやすく、適切に設計されていれば統計的に有意な分析結果が得られるものの、選択肢が限られることから、顧客の真意を詳細にとらえるという点では限界がある。

　一方、自由に意見を記入してもらうフリーアンサー（自由回答）形式は、顧客の真意がつかみやすい反面、分類や分析の処理が難しいために敬遠されてきた。しかし、テキストマイニングツールにより膨大なテキストデータを効率的に分類・分析することが可能になったため、自由回答を重視する傾向が強まってきている。またインターネットを利用したアンケート調査でも、キーボード入力のため紙の場合と比べて自由回答を収集しやすい。

　このようなことから、顧客満足度を問う設問などでは、その理由をあわせて記入させるケースが多くなってきた。これをTRUE TELLERのキーワード抽出機能にかけると、たとえば「満足」と回答した人に偏って出現する言葉（キーワード）が抽出できるため、具体的な対策を考えやすい（図1参照）。

コールセンターでの問い合わせ分析

　企業のコールセンターには、顧客からのたくさんの質問や要望が寄せられており、それは新製品の開発や既存商品の改善に役立つ貴重な意見の宝庫となっている。ある通信販売企業では、TRUE TELLERを使ったシステムを構築し、顧客の声の分析を行っている。

　このシステムでは、オペレーターが受け付けて記録システムに入力した問い合わせや要望のデータを夜間にサーバーに取り込み、バッチ処理でテキストの自動分類・分析を行っている。日中は、マーチャンダイザーや営業担当者が、自分の受け持ち商品に関する問い合わせやクレームを随時、参照することにより、日常的に顧客の声を分析し、その結果に基づいて魅力的な商品を取り揃えるための活動を行っている（図2参照）。

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　こうした分析系のシステムでは、多くの場合、分析結果の検討は専門の分析担当者に限られてしまうことが多かった。しかしこの企業の場合には、マーチャンダイザーや営業など現場の社員を含めて、テキストマイニングの結果から導かれた課題を持ち寄って改善案を検討する委員会を定期的に開催し、具体的な対策を検討している。

営業日報・掲示板などの分析

　まだ数は少ないが、営業日報を分析する試みも行われている。たとえば製薬業界では、優秀なMR（医薬情報担当者）の活動日報から、どのような情報提供や活動が医薬品の採用につながるかを分析し、一定の成果をあげているケースもある。

　また、近年では家電メーカーや化粧品会社などが、ユーザー参加型のインターネット掲示板を設け、そこで活発にやり取りされる意見をテキストマイニングツールによって分類・分析し、商品開発に活用する動きもみられる。

　消費者の嗜好が多様化し、商品のライフサイクルが短くなっている近年、顧客の意見を的確にとらえることは以前に増して重要となっている。そのため、いまや多くのコールセンターで、顧客の声の活用を模索し始めた。テキストマイニングによって定性的な情報を分析・活用するTRUE TELLERのようなツールの役割は、ますます大きなものとなっていくであろう。

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