VoC（顧客の声）分析と製品改善 
コールセンターのログ、チャット、SNS、アンケートなどの「生の声（VoC）」をAIで多角的に解析し、製品やサービスの改善へ直結させる施策です。2026年はテキストだけでなく音声のトーンから「感情の深さ」を抽出し、解決すべき課題の優先順位をAIが自動でランク付けします。メリットは、顧客の「不満」を「満足」へ変えるスピードを最大化し、解約を未然に防ぎながら、真に望まれる機能開発を実現できる点です。顧客を中心に据えた改善ループをシステムで仕組み化することで、愛されるブランドへの進化を加速させます。
 職種 |
マーケティング |  施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
全業界 |  目的 |
継続 |
| 業界② |
 対象 |
既存顧客 | |
 費用 |
100〜500万円 |  実施期間 |
60 |
主なToDo
- VoC収集・分析ツール（Text Mining Studio等）を導入する
- 社内に「顧客の声委員会」を設置し、定期的に開発部門へフィードバックする
- 改善した内容を「お客様の声から生まれました」とニュースレターで告知する
期待できる効果
データに基づいた意思決定ができる。「声を聞いてくれる会社」という信頼感が、長期的なロイヤリティに繋がる。
躓くところ
分析しただけで満足し、アクション（改善）に繋がらないケースが多い。ネガティブな声ばかり見て現場が疲弊しないよう注意。
狙えるチャネル
