第8話の発信計画を実行すると、反応や相談が集まります。第9話では、アンケート、レビュー、会話メモを好意的な感想集で終わらせず、次の説明や改善に使える観察記録にします。
感想と事実を分けて残す
回答を匿名化し、利用前の不安、選んだ理由、良かった点、困った点、使った状況に分けます。星の数だけで結論を出さず、少数でも具体的な困りごとを残します。公開に使う声と社内だけで扱う声も分けます。
AIには「似た内容をまとめ、代表的な表現、頻度、確認が必要な解釈を分けてください」と依頼します。AIが顧客の気持ちを断定した部分は採用しません。
既存の資料と照合する
第2話の問い合わせ分類、第3話のFAQ、第8話の発信予定と並べると、説明不足と期待のずれが見えます。第10話では、この観察記録を改善候補へ変えます。
実践
まず10件を匿名化し、事実、感想、要望を別列にします。AIの要約を読み、元の回答へ戻れるように番号だけを付けて共有しましょう。
例：「説明が分かりやすかった」の奥を見る
良い評価があっても、そのまま「満足度が高い」と決めません。初回の説明、資料の図、担当者の対応、導入後のフォローのどれが役立ったのかを、元の言葉と一緒に残します。反対に「分かりにくかった」なら、どの時点で迷ったか、何を期待していたかを確認します。
アンケートの自由記述をAIで要約する場合は、少数の強い意見を多数意見のように扱わないよう、件数と原文番号を必ず残します。感想の分類は、利用前、利用中、利用後に分けると、第2話の問い合わせや第7話の発信と照合しやすくなります。
公開する声と改善に使う声
お客様の言葉をブログやSNSに使うには、内容だけでなく公開の許可が必要です。社内の改善に使う声は、個人を特定できないようにしても、元データへのアクセスを限ります。声を集める目的と保管期限を決め、必要以上に残さないことも大切です。
回答が少ないときは、結論を急がず、次の面談で確認したい問いとして扱います。集める方法自体を見直す材料にもなります。
