会話分析で隠れたニーズは?
定性分析について学んだ中で、CRMの管理者として、営業担当が顧客との面談で交わした会話内容をテキスト分析することで、隠れたニーズを発掘できるのではないかと考えました。一人ひとりの顧客に対し、営業担当自身がそのニーズに気づけるCRMシステムが理想です。しかし、そのシステムが効果を発揮するためには、まず営業担当のインタビュー能力を高め、会話内容を漏れなくテキストとして記録する仕組みが必要だと感じました。
研修でどう均てんする?
インタビュー能力の均てん化は研修を通じて改善できると考え、記録については音声入力などのテクノロジーが一定の解決策を提供してくれるのではないかと思います。
セグメントの切り口は何?
また、顧客のセグメンテーションは売上などの定量的な視点からだけでなく、定性分析を通じてこれまでとは異なる切り口で行える可能性があり、その各セグメントに対する最適な解決策を考えることができると感じました。このため、膨大なテキストデータのコーディング作業が非常に重要だと考え、AIの活用により効率的に対応できるのではないかと期待しています。
システム改善をどう確認する?
システム導入については、すぐに実施するのは難しい状況ですが、リニューアルされた別のシステムが以前より使いやすくなったかどうかをチャットベースでのインタビューを通して確認する取り組みも行っています。ただし、単に「使いやすくなった」といった安易な回答に終始せず、具体的にどの点が改善され、どこに課題があるのかを掘り下げる質問をしていくことが重要だと考えています。たとえば、普段どのページにアクセスしているのか、そのページやデータへのアクセスが容易になったかを確認するなど、具体的な視点から質問を設定しています。
利用意義をどう問う?
また、システム利用によって本来的に実現したいことに焦点を当てる必要性も感じました。問題点を問うのではなく、見たいデータへのアクセス手順が改善されたか、データがインサイトを得られるように可視化されているか、といった具体的な問いを設定するべきです。ざっくばらんに意見を募ると、後々コーディングして集約する際に混乱が生じる恐れがあります。
仮説構築の秘訣は何?
定量分析が仮説の検証を目的とするのに対し、定性分析は新たな仮説構築を目的とします。コーディングを通じてプロセスやフレームワークを構築することで、これまで想定しなかった要素も明らかになるでしょう。デザイン思考においては、仮説が広範囲になりすぎず、解決策ありきの課題設定を避けることが肝要だと感じました。
デザイン思考については独学だったので、順次だてて学びなおせたことは全体像を整理して把握できたのでとても価値がありました。
他の方の話を伺い自分が観ているのとは異なった視座に接することができたのは、同意できるか否かは別としてとても良かったと思います。また参加した方の異なった環境での仕事のありかたもとても興味深いものがありました。
試作は現実ではアイデアを形にして社会の中で成立させなければ意味がありませんが、そればかりだとどうしても思考の幅が狭くなるので、妄想であってもアイデアを膨らませて試作まで行うことはとても大切だと思います。
授業については、やはり各テーマごとに疑問点はあり質問はしたかったと思っています。自分で解釈するだけでは独学と変わらないので。
またグループワークは同じ方と続けて一緒になったのでできるだけいろいろな方の意見を伺いたいと思いました。
何にせよ良い学びの場であったと思っています。