顧客満足度調査とは、「商品やサービスを購入したお客様がどの程度満足しているか」を計測する調査です。

企業のブランドや商品、サービスに対して、購入する前の期待レベルと購入した後の実感の差を測り、今後の施策に活かすものです。満足度が高ければ、引き続き購入を続ける可能性が高まるでしょう。お客様満足度を向上させるため、調査の結果から顧客が持つ不満点を把握し、商品やサービスの開発や改善に反映させます。

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NPS調査は、企業のブランドや商品、サービスに対し、それらを他人に推奨するかどうかを聞き取ることで、愛着や信頼の度合い(ロイヤルティ)を調べる方法です。

NPS調査の特徴は、顧客が持つ推奨度が、実際の業績や売上の成長率に大きく関係します。「推奨しますか？」と未来形で聞くことで、業績を先行して読み取れるのです。

それに対してCS調査では、「満足しましたか？」と過去形で聞くことから、仮に満足していても離反する顧客が混じってしまいます。

【NPSについて詳しく知りたい方はこちら】

NPS調査では、結果を分析することを踏まえたアンケートの作成も欠かせません。

推奨度については、0(全く勧めたくない)～10(是非勧めたい)の11段階で答えてもらう必要があります。しかし数字だけでは踏み込んだ分析がおこなえませんので、併せてその理由を答えてもらう事が必要です。

結果を実際の改善活動につなげるためには、推奨者が何故勧めたいか、批判者が何故勧めたくないか、それらの理由を明らかにし、顧客が何を重要視しているのかを見つけることが重要です。
そして、推奨者が言っている事から、自社の強みを見つけ出す事で、PRに活用し、また批判者が言っている事は優先順位を付けて改善していく事で、ロイヤルティの向上に繋げていきます。

【アンケートの設計・分析について詳しく知りたい方はこちら】

NPS調査で取得したデータの分析では、RFM分析やテキストマイニングなどの方法があります。いずれも手作業では大変なので、テンプレート、ツールを使うのが一般的です。

1．「相関分析」はNPSに影響のある改善項目をいち早く見つけ出すのに有効

①重点維持項目（強み）
満足度が高く、かつ、推奨度への影響が大きいと考えられます。引き続き高い満足度を維持する為に、重点的に取り組む項目です。

②優先改善項目（弱み）
推奨度への影響が大きいにもかかわらず、満足度が低くなっています。放置するとNPSが下がる可能性があり、満足度を高める施策が必要となります。一般に左上に位置するほど緊急性が高く、最も優先的に対策が必要な項目です。

③基本維持項目（基本価値=ベースとなっている価値）
満足度が高いものの、推奨度への影響度は大きくありません。
ここに位置する項目では、顧客が「特別に感じない」という認識を持っている場合が多いと考えられます。

④観察・注意項目（取捨選択して様子見）
推奨度への影響度・現状の満足度ともに低い項目です。ここを改善してもあまりNPSが上がらない可能性もあるため、場合によっては優先度を下げても良い項目となります。
ただし、推奨度への影響度は低いものの、施策や改善によって推奨度や満足度が変化していく可能性が高いため、継続的に監視が必要です。
相関分析とはNPS調査において、満足度の値とNPS（推奨度）の値の相関を調べる分析方法です。NPSが上がれば売上が上がるということは実際に証明されており、相関分析は、NPSに影響する改善点や「強み」をいち早く改善する優先順位を把握するのにとても有効です。

相関分析では、優先順位を特定するために、相関図を活用します。
相関図は、各項目の満足度とNPS推奨度の相関関係から、各項目が推奨度(ロイヤルティ)にどの程度寄与しているかを表しています。 相関係数と満足度の平均によってエリアを4つに分け、各項目がどのエリアに配置されているかを確認することができます。
推奨度（ロイヤルティ）に与える影響度に沿った優先順位の高いものから改善施策を実施することは、NPS（推奨度）の向上につながります。相関関数では、その数値によって相関の度合いがわかっていますが、満足度の平均はどこを「良い」「悪い」の分岐点にするかによって相関図の読み方が変わります。

2．「RFM分析」で顧客をグループ化し、優先順位をつけることが有効

まずRFM分析は、Recency（最新の購入日）、Frequency（購入した頻度）、Monetary（購入した金額）という3つの切り口で顧客の収益性を基に、顧客をグループ化し、それぞれの特徴を見つける方法です。

一度に全ての顧客を満足させることは難しいため、重要なグループを見つけて優先順位を判断することが目的となります。
このRFM分析とNPSアンケートの結果を紐付ける事で、顧客収益性だけでみた場合と、また違った結果が得られます。顧客収益性の高い顧客でも、アンケートの結果、ある人はNPSアンケートで、「勧めても良い」と回答し、また別の人は「勧めたくない」と回答するケースがあります。
この場合、前者は、自分もお金を使ってくれて、且つ、「勧めても良い」と言ってくれているので、真のロイヤルカスタマーと呼べます。

一方、自分はお金を使ってくれているのに、「勧めたくない」と回答している方は、要注意です。
何か不満があったり、他に選択肢がないから、今のところ、継続して購入しているが、他に選択肢が出来たら、そちらになびいてしまう可能性大です。
収益性の高い顧客が離反してしまうのは、自社にとってはインパクトが大きいので、この顧客を即フォローして、まずは不満を取り除いてあげなければなりません。

3．「テキストマイニング」で文章のネガティブ・ポジティブなどを判定

点数だけでは分からない部分を探るカギが「顧客の声」です。蓄積された膨大なテキストデータを分析することで、今まで気づくことのなかった顧客の本音を知ることができるのです。
しかし単にコメントを眺めていても、それだけでは分析にはなりません。どんな単語が使われているのか、それは良い意味なのか悪い意味なのか、などを数値化しなければなりません。しかしそうした分析を手作業で行っていては時間が過大にかかってしまいます。

そこで作業を自動化するのがテキストマイニングです。
テキストマイニングでは、文章を単語やフレーズ単位で分解します。そして、それらの出現回数や、相互の関係性、またそこに含まれる感情も分析し、コメントがネガティブなのかポジティブなのかを判定します。

NPS調査の場合も、コメントが必須と書きましたが、これらコメントを分析する事で、推奨者はなぜ勧めたいと言ってくれているか、批判者はなぜ勧めたくないと言っているのかを効率的に見つけ出します。
また、どういう属性の人が何を言っているか、など、様々な切り口で、NPSコメントを分析していく必要があるため、テキストマイニングのようなコメントを分析できるツールが必要となってきます。

NPS調査、CS調査を実際の改善につなげていくためには、調査で取得できた結果を、単にスコアの集計で終わらせるのではなく、コメントを中心に打ち手に繋げていく事が重要です。会社全体で受け止め、ツールを上手く活用し、施策に反映させる体制やマインドが必要になってきます。

NPSアンケート分析とテキストマイニングの両機能を持つ国産クラウド型システム

アンケート分析システム、テキストマイニングそれぞれの機能に特化した国産システムはたくさんありますが、両方の機能をバランスよく持っているクラウド型システムは他にありません。特に日本語のテキストマイニング用のシステムは高価なものが多いため、両機能を必要とする場合に使い勝手が良いシステムです。

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