PwCコンサルティング、Insight Tech社と不満客の幸福度向上によるロイヤル顧客化支援で協業開始
PwCコンサルティング合同会社
不満客の幸福度向上によるロイヤル顧客化支援で協業開始
不満状態における幸福度と属性や行動データとの関係を分析
より高精度な幸福度メカニズムを解明し、ロイヤル顧客化施策設計を支援
両社は「不満の表明=クレーム」ではなく「不満の表明=企業への建設的な意見」と捉え直し、企業と顧客の共創関係を構築することが重要と考え、不満への直接的な対応に留まらず顧客の幸福度向上を追求することになりました。本協業では、PwCコンサルティングが提供する幸福度マーケティングソリューション(※1)に、Insight Techが運営する不満収集プラットフォーム「不満買取センター」(※2)を通じて収集したインサイトデータや、同社が消費者の声を分析するために独自開発した文章解析AI「ITAS」の技術を掛け合わせることで、不満客の幸福度を高めてロイヤル顧客化を目指したい企業を支援します。
具体的には、「幸福度マーケティング」の企画・実行段階における5つのステップ、(1) コンセプト検討・幸福度測定、(2) 幸福度・LTV(Life Time Value、顧客生涯価値)向上メカニズム特定、(3) KPI策定、(4) 世界観・施策設計、(5) 実行・ケイパビリティ構築、のうち、以下2つの領域に両社で取り組みます。
「(2) 幸福度・LTV向上メカニズム特定」における、Insight Techが保有する2,200万件超の不満インサイトデータを活用した、顧客の不満状態と、幸福度(※3)、その他の属性や行動等のデータとの間のメカニズムの解明。これにより、さらに高精度な幸福度メカニズムの解明が可能になります。
「(4) 世界観・施策設計」における、上記の不満と幸福のメカニズムを掛け合わせたロイヤル顧客化施策の設計。これにより、企業のロイヤル顧客基盤を増大させることによる収益向上が可能になります。
現在、多くの企業はさまざまなタッチポイントから自社の商品・サービスに関する不満の声を収集・保有していますが、日本語の構文解析の難しさからデータの分類・全体像の可視化は容易ではなく、またインサイトを抽出して商品開発やイノベーションにつなげるためにも相応の工数やアナリティクスの知見が必要となるなど大きな課題があります。両社は本協業を通じ、企業が顧客の声をもとに商品開発やイノベーションを推進し、顧客と長期的かつ親密な関係を構築し、経済的価値だけでなく社会的価値を実現することへの貢献を目指します。
(※1) 国内幸福学研究の第一人者である前野隆司氏(慶応義塾大学大学院システムデザイン・マネジメント研究科教授)と協業し、企業と顧客の「幸せ」を中心とした長期的でサステナブルな関係性を構築する「幸福度マーケティング」のソリューションです。
https://www.pwc.com/jp/ja/services/consulting/customer/marketing/well-being-marketing.html
(※2) 「企業の商品やサービス、そして社会をより良くするために、あなたの不満を買い取ります。あなたの不満の中に眠った”ヒント”を私たちが企業や社会に届けます」をコンセプトに、2015年3月18日から開始したサービスです。Webサービスおよびスマートフォンアプリを通して生活者からの不満の声を収集しており、現在累計57万人以上の会員から、累計2,200万件以上の不満を買い取っています。
https://fumankaitori.com/
(※3) 幸福度として、米国イリノイ大学名誉教授Ed Diener氏が開発した「人生満足度尺度」と、前野氏が開発した「幸せの4因子」の活用を想定
※ご参考コラム:不満客の幸福度を高めることによるロイヤル顧客化
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/well-being-marketing/well-being-insights17.html
以上
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Insight Techは、生活者の不満とその背景にある価値観変化を「スピーディ」かつ「客観的」に見つけ出し、社会の「不」を解消するエキスパート。54万人の会員からなる「不満買取センター」を運営し、2000万件超の不満データから自然言語処理とマーケティングの知見で新たな価値を読み解くインサイトドリブンによって、あらゆる領域の企業様と価値共創を推進しています。設立:2012年6月19日
Insight Techの文章解析AI 「ITAS」について
「ITAS」は、最先端の自然言語処理技術を活用し、「意見タグAI」「可視化AI」「感情分類AI」で構成されます。テキストの構文解析を行う機能を実装しており、フレーズ単位でのテキストアナリティクスが可能となります。また、類似する意見を束ねることで、意見の全体像を可視化・俯瞰することが可能です。感情の種類を分類することもでき、声の優先順位付けも可能となります。これによって、膨大なデータの中から、必要な声を抽出することが可能になります。
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