企業や個人事業主のマーケティングに、強力なツールやデジタルコンテンツを活用したい。そんなとき、顧客の声(VOC－Voice of Customer)をテキスト化することで、早く、安く、希望のツール等が作成できます。顧客の声マネジメントにお役立てください。
顧客の声(VOC)を文字に起こし分析・活用する
目次
顧客の声(VOC)をテキスト化する企業が増加中
私ども佐藤編集事務所にテープ起こし(文字起こし)を依頼されるお客様のうち、半分くらいが一般企業になります。残りの半分が大学、自治体、公的団体、そして数パーセント程度になりますが自営業者や個人の方です。
企業、それから個人事業主のお客様のテープ起こし依頼で、近年ふえているなと思うことがあります。
それは、文字に起こしした文書をベースに、紙媒体のツールやデジタルコンテンツを作成して、マーケティングに活用する、ということです。
テープ起こしというと、議事録作成など記録しておくのを目的に行われることも多いですが、もっと積極的にビジネスに活用しようという志向も年々強くなっています。
お客様の声を聞いて「宝の山」を見つける
たとえば、見込み客を対象に、配布・ダウンロード用に無料小冊子や、顧客の声を集めた証言集、顧客事例などを、テープ起こしを利用して作成されたりしています。
ユーザーの生の声は、企業の広告担当者や広告会社でも思いつかない、まさに宝の山といっても過言ではない貴重な言葉が含まれています。これを活用しない手はありませんよね。
録音音声のテキスト化からツール等の作成に関する情報やコンテンツマーケティングについては、以下の記事でも紹介していますので、よろしければ合わせてご参照ください。
VOCデータを活用してツールを作成
ある程度のボリュームがある顧客事例(導入事例)やマーケティングツールなどを作成する際に、ゼロから原稿を書くのは意外と大変です。かといって、広告会社やプロの編集ライターに頼むと費用が結構かかります。
そこで、企業などの皆さんが、顧客へのインタビューや関係者の話しを録音し、それをテキスト化することで、ツールやコンテンツ作成が簡単にできます。
低予算で、速く、簡単につくりたい、そんなときはテープ起こしをご活用されてみてはいかがでしょうか。
手強いテープ起こし(文字起こし)は専門業者に
経費をかけないことを徹底するのであれば、テープ起こしもご自身(自社)で行ったほうがいいですが、音声をテキスト化する作業は思いのほか手間と時間がかかる作業です。
「これはちょっと大変」と思われたら、私どものようなテープ起こし専門業者にお声がけください。迅速かつ正確に、録音音声をテキスト化いたします。
社内でテープ起こしをするといっても、外注費は節約できるかもしれませんが、勤務時間中にテープ起こしするのであれば人件費などはかかっているわけです。まったく経費がかからないわけではありませんし、他に優先度の高い業務を中断してまでテープ起こしをする必要があるのかは考えてみたほうがよいでしょう。
佐藤編集事務所のテープ起こしサービスについて
私ども佐藤編集事務所は、録音音声のテキスト化に多年の実績がある専門業者になります。多くの企業などからご依頼を受けて、会議やインタビューなどの音声のテキスト化を行っております。テープ起こしサービスのくわしい内容は、以下のページでご覧いただけます。
→佐藤編集事務所のテープ起こしサービスはこちらです
依頼から納品までの流れ、起こし方、コース、料金、納期、見積り、お申込みフォームなど、テープ起こしの依頼に必要な情報がすべてわかります。
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音声認識による顧客の声(VOC)のビジネス活用
顧客の声を自動でテキスト化
これまで本記事では、顧客の声をテキスト化して、導入事例などのコンテンツを作成し活用しようという提案を述べてきました。
一方、企業のコールセンターやマーケティングリサーチなどから集められた顧客の声(VOC)を、テキストマイニングという技術を用いて分析し活用する手法もあり、顧客の声マネジメントと呼ばれることもあります。
コールセンター等で集められた顧客の声は、専門ライターなどの人力によるテープ起こし(文字起こし)よりも、AIによる音声認識技術を利用して自動でテキスト化を行う方法が採用されます。
膨大な量と時間になるような顧客の声であっても、音声認識技術を利用することで、テキスト化する手間も時間も大幅に節約できるというわけです。
音声認識によるテキスト化の精度に課題も
コールセンター等で実際に集められたを顧客の声を聞いてみると、オペレーター側の話に問題は少なくても、顧客側は話し方の癖や言葉遣いや発音・訛りなど様々です。けっして、聞き取りやすい話ばかりではありません。
あるいは、会話がかぶったり、顧客が激昂したり、笑いながら話したり、雑音が入ったりすることもあります。現在の音声認識技術では、このような状態の悪い音声を正確にテキスト化することができません。
また、テキスト化自体は正確に行われても、話し言葉にありがちな曖昧さや、何を言わんとしているのか意味不明な内容の話になっていることもよくあります。こうした問題を克服できなければ、せっかく集めた顧客の声も、肝心の分析が困難になってしまいます。
もちろん、AIや音声認識技術の進化は日進月歩ですから、これらの課題が完全に克服されるのも時間の問題かもしれません。大きな流れとしては、音声認識による顧客の声(VOC)の活用はますます進んでいくことは間違いないでしょう。
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