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QUESTION
質問No.447
VOC(お客様の声）の優先順位付け、想定効果算出法について
市場品質 ｜投稿日時：
はじめまして。機械部品のメーカーにて、VOC（Voice of customer）活用推進を担当しています。
自社の商品やサービスに関するVOCを収集・蓄積して、顧客の求める商品やサービス改善につなげていくことは、非常にやりがいのある仕事と感じているのですが、日々悩んでいるのが、今回相談したい
「たくさんある要望・クレームの中で、どの要望・クレームに優先的に対応すべきか、改善すればどの程度の効果が見込めるのかの、定量化の仕方」です。
うまく定量化することで、優先順位付けの仕方を改善したり、社内の様々な関連部署を動かす（説得する）のにかかる時間を短縮したりできるのではと考えています。
自分なりに色々調べてみたところ、「NPS（Net Promoter Score）」を使った事例（主にB to C）、あるいは「テキストマイニング」でキーワード（係り受け含む）出現頻度を見える化したり、「シックスシグマ」では最初のフェーズでVOCを使っているという情報は見つかったものの、
定量評価がないテキスト情報（VOC）を具体的にどう活用（優先順位付け、想定効果算出、プロジェクト化）し、どのような成果につながったのか、何が成功のキーなのかといった点に関し、具体的に参考になる事例は、あまり見つけることができませんでした。
特にB to B領域において、収集したVOCをどのように分析して、課題や改善目標、改善想定効果金額などを定量化するのか、具体的な手法、ツール、事例、ポイントなどご存知でしたら、教えていただけないでしょうか。
参考になる書籍などもあれば、ぜひ教えて下さい。
よろしくお願いいたします。
自社の商品やサービスに関するVOCを収集・蓄積して、顧客の求める商品やサービス改善につなげていくことは、非常にやりがいのある仕事と感じているのですが、日々悩んでいるのが、今回相談したい
「たくさんある要望・クレームの中で、どの要望・クレームに優先的に対応すべきか、改善すればどの程度の効果が見込めるのかの、定量化の仕方」です。
うまく定量化することで、優先順位付けの仕方を改善したり、社内の様々な関連部署を動かす（説得する）のにかかる時間を短縮したりできるのではと考えています。
自分なりに色々調べてみたところ、「NPS（Net Promoter Score）」を使った事例（主にB to C）、あるいは「テキストマイニング」でキーワード（係り受け含む）出現頻度を見える化したり、「シックスシグマ」では最初のフェーズでVOCを使っているという情報は見つかったものの、
定量評価がないテキスト情報（VOC）を具体的にどう活用（優先順位付け、想定効果算出、プロジェクト化）し、どのような成果につながったのか、何が成功のキーなのかといった点に関し、具体的に参考になる事例は、あまり見つけることができませんでした。
特にB to B領域において、収集したVOCをどのように分析して、課題や改善目標、改善想定効果金額などを定量化するのか、具体的な手法、ツール、事例、ポイントなどご存知でしたら、教えていただけないでしょうか。
参考になる書籍などもあれば、ぜひ教えて下さい。
よろしくお願いいたします。
