見える化エンジンとは？その特徴や主な機能、導入事例を紹介

見える化エンジンの特徴や主な機能、導入事例を紹介させていただきます。

見える化エンジンとは？

見える化エンジンは、顧客の声やフィードバックを効果的に
分析・活用するためのSaaS型テキストマイニングプラットフォームです。

SNS、コールログ、アンケートなど、膨大な量のテキストデータを対象に、
要望や不満、満足度などの感情を可視化し、顧客体験の最大化を支援します。

顧客が実際に受けた体験と企業が提供したい価値のギャップを把握し、
サービス改善や新商品のアイディア創出に役立てます。

自然言語処理エンジン「Waters」により、高精度で迅速な分析を実現し、
顧客の声を全社的な改善活動に活用できるダッシュボード機能を提供しております。

見える化エンジンの特徴は以下になります。

膨大なテキストデータの分析を実現
見える化エンジンは、SNS、コールログ、アンケートなど、
さまざまなソースから集めた膨大な顧客の声を一元的に分析します。
これにより、企業は顧客フィードバックをリアルタイムで把握し、
サービスや商品改善に素早く活用できます。

業界トップのテキストマイニング技術
見える化エンジンは、国内で10年連続業界シェアNo.1の
テキストマイニング技術を誇ります。
独自の自然言語処理エンジン「Waters」により、顧客の声を高精度かつスピーディに解析します。

定量・定性の分析を両立
見える化エンジンでは、顧客の声を定量的に分析するだけでなく、
感情や感想などの定性的なフィードバックも細かく解析できます。
これにより、顧客の心理や隠れたニーズを発見し、マーケティングや
商品開発に役立てることができます。

見える化エンジンの機能は以下になります。

キーワードランキング
キーワードランキングは、顧客の声に含まれる多様な言葉を件数順に整理し、
どの反応が目立っているのかを瞬時に確認できます。これにより、
重要視されているキーワードを把握することが可能です。

ワードクラウド
ワードクラウドは、視覚的にわかりやすくテキストデータを俯瞰できる機能です。
ポジティブな意見やネガティブな反応を視覚的に浮き彫りにし、
提供価値の全体像を把握するための強力なツールです。

マッピング機能
マッピング機能は、テキストデータ全体から話題の関連性や頻出ワードの
共起関係を可視化します。この機能を使えば、複数のテーマ間での関連性を深掘りし、
どの話題がどのように影響し合っているかを一目で理解できます。

感情分析
感情分析機能は、顧客のフィードバックを分析し、感情を主要な分類に分けて
数値化します。これにより、ポジティブ・ネガティブなどの感情の傾向を把握し、
その感情に関連するキーワードの推定を図表で確認できます。

比較マップ
比較マップは、顧客の年齢や属性、競合他社との比較を通じて、
各セグメントごとの特徴的なキーワードやトレンドを明確にします。
この機能は、市場における自社の立ち位置を把握するための強力な分析ツールです。

相関ルール分析
相関ルール分析は、顧客の声と評価などの属性の間で顕著なパターンを見つけ出し、
どの要素が特定の顧客反応に関連しているかを明らかにします。
この分析により、製品やサービスの改善点を見つけ出すことが容易になります。

急騰ワード分析
急騰ワード分析は、件数に関わらず直近で急激に増加したキーワードを
ピックアップする機能です。新たなトレンドや問題が発生している際に、
その兆候を早期に捉えることができます。

変化モニタリング
変化モニタリング機能は、話題やキーワードの変動を追跡し、
特定の期間における急上昇ワードやその関連属性を分析します。
この機能により、時間の経過に伴うトレンドや季節的な変化を把握することが可能です。

反響分析
反響分析では、顧客の声を購買ステージに紐づけて、
各ステージでの顧客反応を数値化します。
これにより、キャンペーンやプロモーション活動の効果を定量的に評価することができます。

時系列分析
時系列分析は、PR活動の前後や季節性による顧客反応のギャップを分析します。
これを使うことで、特定のイベントや期間における顧客の反応変化を明確に把握することができます。

ギャップ分析
ギャップ分析は、企業が提供したい顧客体験と実際に顧客が感じた
体験との間のズレを明確にします。これにより、どの部分で期待と現実の
ギャップが発生しているかを特定し、改善に向けた具体的なアクションを導き出すことができます。

見える化エンジンの導入事例は以下になります。

株式会社パルの事例
株式会社パルは、ECと実店舗の顧客体験向上を目指し、見える化エンジンを
導入しました。従来、人力では対応できなかったNPS®アンケートの
大量の顧客の声を効率的に分析し、ECと店舗の顧客行動を横断的に把握することが可能になりました。

その結果、返品ポリシーの改善など具体的なサービス向上が実現し、
顧客満足度向上につなげています。また、ブランドごとの詳細な
データ分析により、長期的な顧客価値（LTV）の最大化も目指しています​。
導入事例元：https://www.mieruka-engine.com...

株式会社TSIホールディングスの事例
株式会社TSIホールディングスは、顧客体験の向上を目的に見える化エンジンを
導入しました。課題は、NPS®（ネット・プロモーター・スコア）の分析で
人手に依存し、客観的な分析が難しかったことでした。

見える化エンジンを使用することで、顧客の声を直感的に可視化・分析し、
ブランド横断でのVOC（顧客の声）活用が可能になりました。
その結果、店舗の収益向上やスタッフのモチベーション改善に成功し、
顧客満足度の向上に貢献しました​。
導入事例元：https://www.mieruka-engine.com...

ブックオフコーポレーション株式会社の事例
ブックオフコーポレーション株式会社は、顧客の声を効率的に分析するために
見える化エンジンを導入しました。

これにより、ECサイトや800店舗からのレビューや問い合わせログを
統合して分析し、月次レポート作成時間が大幅に短縮されました。
また、ECの不具合に関する問い合わせ数を削減するなど、
顧客体験の改善にも成功しました。
導入事例元：https://www.mieruka-engine.com...