商品・サービス開発
- ユーザーのVoCから新たな利用シーンや不満点を発見
- 改善・改良や新製品の企画に反映
- 定量では拾えない“声”を商品開発に直結
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とは
Commune Voiceとは、ユーザーの声をもとに、誰が何に価値を感じているのかをユーザーセグメントごとに可視化し、商品開発やプロモーションの改善に活かせるツールです。
専門知識がなくてもAIとの対話だけで、ロイヤルユーザーとライトユーザーの違いや行動要因を把握し、ロイヤルティ向上に繋がるインサイトを迅速に抽出できます。
企業が抱える課題
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ユーザーインタビューに
膨大な時間がかかる仮説が誤っていると、インタビューの工数が無駄になりプロジェクトが週単位で遅延。仮説構築に時間がかかると開発やマーケ施策も停滞し、追加インタビューのコストも増大。仮説立ては経験と手作業に依存しており、限界がある。
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行動変容の背景が
わからない行動の変化は把握できても、その背景や要因の理解が難しく、ロイヤル化を妨げている。要因把握ができないことで施策が後手に回り、改善機会を逃している。従来は担当者の目視に頼っており、データが増えるほど示唆が得にくい。
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分析知見がないと
インサイトが出せない分析知見がない現場ではVoCからのインサイト抽出が困難で、非専門メンバーは分析に関与できていない。専門家依存でレポート作成が滞り、時間とコストが膨らむ。従来手段は習熟が難しく、知見がないと活用が進まない。
その課題、
Commune Voice が解決します
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CASE01
Merit 必要なユーザーインタビュー
回数を削減Before
ユーザーインタビューに
膨大な時間がかかるAfter
VoCから仮説構築でき、
必要なインタビュー
回数を削減 -
CASE02
Merit ユーザー行動の背景を理解し、
ロイヤル化を促進Before
行動の背景がつかめず、
育成や防止施策が困難After
時系列VoCや差分比較で
ドライバー特定が可能 -
CASE03
Merit 非専門メンバーでも短時間で
インサイト抽出Before
分析知見がないと
インサイトが
出せないAfter
誰でもAIチャットで
インサイトを即取得
機能一覧
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AIインサイト抽出
VoCから読み解ける示唆をAIが自動抽出
use case
週次マーケ会議の冒頭で「今週のVoCハイライト」を自動生成し、施策アイデア出しの起点に活用
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AIチャット
求める分析結果をAIとの対話によって抽出
use case
商品企画担当が “○○層が離脱する理由は？” と自然文で質問し、その場で答えと根拠投稿を取得して即レポートに貼り付け
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カテゴリ自動分類
AIによってVoCを自動分類
use case
数万件の投稿を自動クラスタリングし、ロードマップ検討会で “要望トップ3カテゴリ” を即共有
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頻出キーワード・
フレーズ分析
頻出のキーワード・フレーズを抽出
use case
バズワード・新製品名の出現増を検知して、SNS広告のコピー案を高速に量産
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感情自動分類
VoCから読み解ける示唆をAIが自動抽出
use case
週次マーケ会議の冒頭で「今週のVoCハイライト」を自動生成し、施策アイデア出しの起点に活用
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時系列分析
時系列で投稿傾向を分析
use case
シーズナリティを確認し、「梅雨どきにネガ投稿が増える」などの傾向を販促カレンダーに織り込む
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セグメント別分析
ユーザーセグメントごとに
傾向分析use case
20代男性 vs. 40代女性で満足度ドライバーを比較し、パーソナライズ広告のメッセージを最適化
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ダッシュボード
特定期間のVoC傾向を
ダッシュボードで閲覧use case
KPI と連動した VoC トレンドを常時モニタリングし、異常値を確認次第 Slack へ即通知
活用イメージ
プロモーション／コピー施策
- “刺さる”言葉・利用文脈をVoCから可視化
- SNS広告のクリエイティブ案を大量生成
- A/Bテストの事前仮説を高精度で設計可能
離脱防止／解約分析
- 解約ユーザーの時系列VoCを分析
- 離脱の兆候や背景の特定で、早期対応可能に
- 顧客体験改善・LTV最大化につながる
