キーウォーカーでは、Web上に存在するオープンデータを収集し、リアルタイムに分析するサービスを提供しています。
例えば、商品・サービスに対する顧客のレビュー情報、クチコミ情報を収集し、テキストマイニングという分析手法を用いて分析することで、顧客の声を経営の意思決定に活用することが可能になります。
消費者のレビューを収集・解析したレビュー分析ダッシュボードサービスはこちら
レビューデータの分析活用は、以下のフローから成り立ちます。
１．レビュー情報の収集
昨今、消費者が商品やサービスを購買する際に、必ずというほど参考にするのが、レビュー情報です。総務省の「平成28年度版 情報通信白書」の調査によると、6割強の人が商品購入の際にレビュー情報を参考にしているというデータがあり、マーケティング戦略においてレビュー情報は無視できないものになっています。
レビュー情報を分析することにより、次のような効果を得ることができます。
- 商品企画への活用
- ユーザーのニーズや不満を分析し、機能やサービス改善のヒントとする
- 競合他社製品の顧客への訴求点を知る
- プロモーションやマーケティング施策の効果検証
しかし、レビュー情報を人の手で収集する場合、ひとつひとつの検索結果をクリックしてページを開き、最新のレビューをチェックしてコピー＆ペーストしていく作業の繰り返しになります。
これには、膨大な時間とコストがかかり、データ分析までのタイムラグが発生したり、人為的なミス等の発生もあり得ます。
このようなケースでは、ShtockDataを活用することで収集業務を自動化させることをお勧めします。
※レビューの収集だけでなく、その後の解析・可視化といったリテラシや時間を要する作業の時間・コストを掛けたくない場合は、レビュー分析ダッシュボードサービスをお勧めします。
商品名、商品画像、価格、在庫数、スペック等の詳細情報、レビュー点数、レビューの内容などをECサイトから高速で収集できるようになり、抜け漏れ無い継続的なデータ収集を実現します。また、収集したデータは分析活用しやすい形式にデータ整形され、DWHに蓄積されていきます。
２．レビュー情報の見える化
大量のレビューデータは、データの見える化をおこなうことで、より気づきを得られます。
ソリューション例１：レーダーチャートで可視化して、他社製品と比較する
自社製品と他社製品のレビュー情報を比較する際に、レーダーチャートを用いてデータを可視化する方法です。
例えば、品質、価格、デザイン、機能など比較したい項目を選定し、記載内容をスコアリングすることによって次のようなレーダーチャートを作成します。
このケースでは、価格や品質では他社より優れているという声があるものの、デザイン面においては、顧客へ訴求できていない可能性を示唆しています。
大量データの可視化には、Tableauの活用がおススメ
収集した情報はTableauによりその他様々なデータと連携・可視化し、リアルタイムにチームで共有することで、データドリブンな意思決定を加速します。
３．レビュー情報の分析
自然言語処理などでレビュー情報を分析することで、定性的なデータであるレビューを定量的に捉えることが可能になります。
ソリューション例２：ネガティブ／ポジティブ分析により情報の本質を読み取る
レビュー点数というのは、個人の感覚でつけるものであり、明確な定義はありません。したがって、レビュー点数が4点であっても、次のようにネガティブなことが書かれているケースがあります。
説明書が非常に丁寧に書かれており、初心者でも使いやすいと思います。ただ、若干重さがあるため、長時間使用する際には腕が疲れるかもしれません。
この場合は、使いやすさについての評価は高いものの、重量があることをマイナスに感じてしまい、4点のレビューとなっています。人によっては3点か2点になっていたかもしれません。このように、レビュー情報の点数だけでは、対象製品の評価や満足度を読み取ることが難しいと言えます。
BERT等の自然言語処理エンジンによる感情分析を活用することで、文書内の表現がどのような意味で書かれているのかを判断することができます。
先ほどのケースレビューを分析することで、次のようにポジティブな表現を赤色に、ネガティブな表現を青色表示します。
説明書が非常に丁寧に書かれており、初心者でも使いやすいと思います。ただ、若干重さがあるため、長時間使用する際には腕が疲れるかもしれません。
上述の見える化と組み合わせることで、高い効果を発揮できます。レビュー情報を見える化し、分析することで、膨大なレビューデータに書かれてある内容を瞬時に、俯瞰的、客観的に捉えることが可能になります。
記載内容の仕分けから解放され、感覚に依らないデータに基づいた意思決定が可能です。
データドリブンな意思決定へ
レビュー情報が収集され、可視化され、分析・検証される環境が整えば、データ分析結果に基づいた仮説をもとに、課題を抽出し、施策を実施するフェーズに入ります。施策に対する効果検証にもデータを活用することで、仮説立案から改善施策実施、効果検証をおこなう、というデータ活用のサイクルが完成します。
キーウォーカーでは、様々な業界における実績をもとに、様々なデータソリューションをご提供しています。レビュー情報の活用を検討されている方は、是非お声がけください。
