AI NPS分析ツールの台頭で顧客満足度調査が変革期に
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予測
従来型のアンケートベース顧客満足度調査の市場が縮小し、AI分析ツールに置き換わる
サマリー
AI搭載のNPS分析ツールが相次いで登場し、従来のアンケートベースの顧客満足度調査が変革期を迎えている。自由回答のテキスト分析と感情分析を組み合わせることで、定量的なNPSスコアだけでは見えなかったインサイトの抽出が可能に。
AI NPS分析ツールの台頭
AI搭載のNPS分析ツールが相次いで登場し、顧客満足度調査の在り方が変革期を迎えています。従来の定量スコアだけでは捉えきれなかったインサイトを、AIが自動で抽出する時代に入りました。
従来型NPS調査の限界
定量スコアの限界
NPS（Net Promoter Score）は0-10のスコアで顧客の推薦意向を測定しますが、「なぜそのスコアをつけたか」の理由分析が不十分でした。アクションにつながるインサイトが得られにくいという課題がありました。
自由回答の分析コスト
自由回答テキストの分析は人手に頼る部分が大きく、大量の回答を効率的に分析するのが困難でした。結果として、自由回答は「参考程度」にしか活用されないケースが多くありました。
AI NPS分析の特徴
テキスト感情分析
自由回答をAIが自然言語処理で分析し、感情（ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル）と論点（製品機能・サポート品質・価格・UX等）を自動で分類します。数千件の回答も数分で分析完了します。
トレンド検知
NPSスコアの変動要因をAIが自動で特定します。「今月のNPS低下の主因は、新UIリリース後のUXに対する不満」といった具体的なインサイトが自動抽出されます。
予測分析
過去のNPSデータとテキスト分析の結果から、将来のNPS変動を予測するモデルを構築。チャーンリスクの高い顧客セグメントを早期に特定し、プロアクティブな対応が可能になります。
導入のメリット
AI NPS分析により、従来の「スコアを見て終わり」から「具体的なアクションにつなげる」NPS運用への転換が実現します。顧客の声をビジネス改善に直結させるPDCAサイクルが構築できます。