NPS調査の自由記述から改善のヒントを見つける方法｜AIテキストマイニング活用術
NPS（Net Promoter Score）は顧客ロイヤルティを測る代表的な指標ですが、**「スコアは分かるが、具体的に何を改善すればいいのか見えない」**という課題を感じている方は多いのではないでしょうか。
NPSの真の価値は、スコアそのものではなく、スコアの裏にある「なぜ」を理解することにあります。この記事では、NPS調査の自由記述をAIで構造化し、改善のヒントを引き出す方法を解説します。
NPSスコアだけでは改善策が見えない理由
スコアは「結果」であり「原因」ではない
NPSスコアが下がったとき、「何が原因か」はスコアからは読み取れません。サポート対応の問題なのか、製品品質の問題なのか、価格の問題なのか——数値だけでは判断できないのです。
推奨者と批判者の違いが見えにくい
スコアが同じ「8」でも、理由は顧客ごとに異なります。「製品は良いが対応が遅い」「対応は丁寧だが価格が高い」など、同じスコア帯でも改善ポイントはバラバラです。
時系列の変化の「理由」が追えない
四半期ごとにNPSを計測していても、「なぜ今回下がったのか」「何が改善されて上がったのか」の因果関係が数値だけでは特定できません。
自由記述が持つ「宝の山」としてのポテンシャル
NPS調査に自由記述欄を設けている企業は多いですが、その回答を十分に活用できている企業は少ないのが現状です。
自由記述には以下のような情報が含まれています。
- 具体的な不満ポイント：「問い合わせの返信が3日もかかった」「マニュアルが分かりにくい」
- 改善の優先度のヒント：多くの顧客が同じ不満を述べていれば、優先的に対処すべき課題が見える
- 推奨理由の具体化：「担当者の○○さんの対応が素晴らしい」という声から、成功パターンを特定できる
- 競合との比較情報：「前に使っていた○○と比べて～」という声から競合優位性や劣後ポイントが分かる
自由記述分析の従来の課題
手作業での分類が膨大
数百件、数千件の自由記述を人手で読み分類するのは、膨大な時間と労力がかかります。回答が増えるほど分析が追いつかなくなり、結局は「ざっと目を通す」程度で終わってしまいます。
分類基準が属人的
読む人によって解釈が異なり、同じ回答が「サポート品質」に分類されたり「コミュニケーション」に分類されたりします。分析の再現性が担保できません。
深い文脈が読み取れない
短い自由記述からは、背景にある文脈や感情の強さが読み取りにくいことがあります。「対応が遅い」の一言では、軽い不満なのか、解約を検討するほどの深刻な問題なのか判断できません。
AIテキストマイニングで自由記述を構造化する
ステップ1：テーマの自動抽出
AIが自由記述を分析し、頻出するテーマ（トピック）を自動で抽出します。「価格」「サポート」「機能」「使いやすさ」など、回答全体から主要なテーマが浮かび上がります。
ステップ2：感情分析とスコアとの関連付け
各テーマに対するポジティブ・ネガティブの感情を分析し、NPSスコアとの相関を見ます。「サポートに言及した回答は推奨者に多い」「価格に言及した回答は批判者に多い」といった関連が明らかになります。
ステップ3：具体的な改善ポイントの特定
テーマをさらに細分化し、具体的な改善アクションにつなげます。「サポート」というテーマの中でも「返信速度」「回答の正確さ」「担当者の態度」など、どこに手を打つべきかが明確になります。
ステップ4：時系列での変化追跡
四半期ごとに同じ分析を行うことで、「前回多かった○○への不満が今回は減少している」「新たに○○というテーマが浮上している」といったトレンドを追跡できます。
さらに深い「なぜ」を引き出すAIインタビュー
テキストマイニングで自由記述を構造化するだけでも大きな価値がありますが、そもそもNPS調査の自由記述は短い一文で終わることが多いという課題があります。
「もっと詳しく聞きたい」と思っても、アンケートの設計上、追加質問はできません。
この課題を解決するのが、AIインタビューによるアプローチです。
NPS回答をきっかけに深掘り対話を行う
NPS調査でスコアと簡単なコメントを収集した後、「もう少し詳しく教えてください」とAIインタビューへ誘導します。AIが回答内容に応じて「具体的にはどのような場面で不満を感じましたか？」「どのような改善があれば評価が変わりそうですか？」と深掘りします。
批判者の声を丁寧に深掘りする
NPSで0〜6をつけた批判者に対して、「何が期待を下回っていたのか」「解約を検討しているか」「競合サービスと比較してどうか」を、AIが丁寧に聞き出します。人が直接聞くと角が立つ質問も、AIなら自然に聞けます。
推奨者の成功パターンを特定する
9〜10をつけた推奨者に対しても、「何が決め手で高評価をつけたか」「他社にどのように紹介しているか」を深掘りすることで、マーケティングやセールスに活用できるインサイトが得られます。
実践のステップ
- 現行のNPS調査に自由記述を必ず含める：選択式だけでなく、必ず「その理由を教えてください」を加える
- 回答をAIで構造化する：テーマ抽出・感情分析を自動化し、分析工数を削減する
- 深掘りが必要なセグメントにAIインタビューを実施する：特に批判者やスコアが大きく変動した顧客を対象にする
- 結果を改善アクションに落とし込む：分析で終わらせず、具体的な施策と結びつける
顧客の声を、改善のエンジンに
NPSスコアは出発点にすぎません。スコアの裏にある顧客の声を構造的に理解し、具体的な改善アクションにつなげることで、初めてNPS調査の真価が発揮されます。
ホンネミルは、自由記述のAI構造化分析に加え、AIインタビューによる深掘り対話で「なぜそのスコアなのか」を明らかにします。NPSの数値だけでは見えなかった改善の糸口を、顧客の声から発見してみてください。