QANT VoC

の料金・機能・導入事例

QANT VoCは、独自のワークフローを持つ生成AIによって、顧客からの問い合わせに含まれる困りごとや要望を自動で抽出し、その理由ごとに整理します。文章や段落単位で文脈を読み解いたうえで分類するため、担当者ごとの主観や解釈のばらつきに左右されにくく、一定の基準に沿った仕分けを行えます。 人手による分類では、担当者によって同じ内容でも異なるカテゴリに振り分けられ、集計結果の信頼性が揺らぐことが起こりがちですが、共通の基準で処理することでこうしたぶれを抑えます。 従来は担当者が一件ずつ内容を読み、手作業で分類していた作業を生成AIが肩代わりすることで、集計や分類にかかる負荷を抑えながら分析に集中できる環境を整えます。話し言葉ならではの表現や、言葉の裏にある潜在的なニーズまで踏み込んで読み解こうとする設計が特徴で、表面的なキーワードの集計では見落とされがちな真意の把握をサポートします。 多くの問い合わせを受けながらも声を十分に活かしきれていない部門が、分析の入口となる整理作業を効率化することをサポートします。

QANT VoCは、集めた顧客の声を単なる件数の集計にとどめず、関連する声をまとめて整理し、傾向として可視化します。どのような困りごとが増えているのか、どの要望が影響度や緊急度の高いものなのかを把握しやすくすることで、優先して手を打つべきテーマの見極めを後押しします。 数だけを追っていると、件数は少なくても事業への影響が大きい声が埋もれてしまいがちですが、影響度と緊急度の両面から捉えることで見落としを防ぎます。話し言葉に表れる感情や潜在的なニーズを深く読み解くことに強みを置いており、顧客が明確に言語化していない本音、いわゆるインサイトを引き出すことを狙いとしています。 断片的な声の集まりから全体の流れをつかめるよう設計されているため、個別対応では見えづらかった構造的な課題への気づきにつなげられます。日々寄せられる膨大な声の中から、事業改善のヒントとなるテーマを効率的に見つけ出したい担当者にとって、意思決定の判断材料をそろえる用途に適しています。

QANT VoCは、分析で得られた示唆を提示するだけでなく、改善提案の自動生成を通じて具体的なアクションへとつなげる設計になっています。顧客の声から見えた課題を、カスタマーサポートや商品、マーケティングといった各部門の取り組みに橋渡しすることで、声の分析が報告資料の作成で終わってしまう状況を避けようとしています。 VoCの取り組みは、集計や報告までは進んでも、誰がどの部門で何をするのかが定まらず改善行動に移りにくいという壁にぶつかりがちですが、次の打ち手まで見通せるようにすることでその停滞を防ぎます。顧客の声を起点に、発見した課題を全社横断の改善サイクルとして回していくことを重視しており、部門間の連携をサポートする点が特徴です。 潜在的なニーズを可視化し、データと生成AIを組み合わせて改善の取り組みを継続的に前へ進めることで、顧客の声を経営や事業の判断基盤へと育てていくことにつながります。声を集めて分析する段階から、実際の改善行動につなげる段階までを見据えて運用したい企業にとって、活用の出口まで意識した仕組みとなっています。