●テキストマイニングによる分析結果を、どんな課題解決に活かしていますか。
当社は数年前から、商品開発のフレームワークであるQFD（品質機能展開：Quality Function Deployment ）を全商品に適用しています。これはお客さまの声を実現するために必要な機能を、商品開発に取り入れていく手法。つまりお客さまの声を整備することが不可欠なんです。
開発者はこれまでもお客さまの声に耳を傾けてきましたが、開発者の感性に引っかかった声が優先的に商品に生かされる懸念がありました。しかしテキストマイニングで、より多面的な分析を、効率よく行えるようになりました。声がきちんと“見える化”されたことでQFDの妥当性も検証できるようになり、よりユーザー視点での商品開発が可能になりました。
●もう一つの課題である問い合わせ削減活動では、テキストマイニングをどう生かしましたか。
当社には、お客さまや特約店からの問い合わせを受ける一次窓口と、一次窓口で解決できなかった問い合わせを受ける二次窓口があります。この二次窓口が、水まわり設備機器を商材とする4つの商品事業部に合計8部門あります。
二次窓口への問い合わせ内容は難易度でA ～ Cの3つに分けられます。Aランクは関連部門への確認が必要で、二次窓口でも回答が困難。Bランクは一次窓口では回答困難。Cランクはホームページや印刷物に情報が開示されており、一次窓口でも回答可能。このCランクの問い合わせの割合が意外と高く、その削減を目指しました。
まず二次窓口8部門で入力した電話応対記録（ログ）から、Cランクの問い合わせをテキストマイニングしたんです。すると部品の品番を知りたいという問い合わせが大勢を占めている状況が判明しました。また、どの部品の品番で問い合わせが多いのかも特定できました。そこで各商品事業部は、品番が掲載されている社内ホームページの検索性を改善し、あわせて品番の調べ方を一次窓口に教育。その結果、活動開始時に26％もあったCランクの問い合わせ比率は11％に下がり、問い合わせ件数は約2 ,000件／月減少と、業務効率化が大きく進みました。
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