2024.05.22
VOC(顧客の声)

テキストマイニングとは?活用するメリットや分析方法を解説

#VOC分析 #商談解析 #顧客インサイト

近年では、テキストデータを分析し、「電話営業の内容の質」や「サービスのレビュー内容」などの定性データに関する情報を抽出するテキストマイニングへの注目が集まっています。本記事では、テキストマイニングの意味、活用するメリット、分析方法や運用時のポイントについてご紹介するので、興味のある方は是非参考にしてください。

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テキストマイニングとは?

テキストマイニングは、文章化されたテキストデータから特定の情報を抽出するテクノロジーです。この手法では、自然言語処理を活用してテキストデータを分析し、単語の出現頻度や関連性などを調査することで、有用な情報を見つけ出します。こうしたテキストマイニングは、解釈が難しく、従来の手法では十分な洞察を得ることが難しい定性データからの情報収集において特に注目されています

また近年では、音声認識技術の進歩により、音声データをテキスト化して分析することが一般的になり、各企業では多くのテキストデータが保管されています。電話営業の記録、サイトへの問い合わせなどがその代表例であり、これらのデータは市場の動向や顧客の満足度や不満点を把握し、製品やサービスの改善に生かすなど、迅速な意思決定に不可欠な情報源となっています。

こうした状況の中で、テキストマイニングは、ビジネスの意思決定を効果的にサポートするツールとしてますます需要が高まっています。

消費者の声をもとにPDCAを回せる

VOC(Voice of Customer)分析

テキストマイニングは、顧客のレビューやフィードバック、商談から貴重な情報を抽出し、潜在的な顧客ニーズを把握するのに役立ちます。これにより、企業は機会損失を最小限に抑え、より効果的なマーケティング戦略を展開することができます。

VOC(Voice of Customer)は、顧客が提供するフィードバックや意見、要望などの情報のことを指し、製品やサービスに関する顧客の意見や購入の背景やきっかけなどを把握し、製品やサービスの改善やマーケティング戦略の立案に役立てるために重要な情報源です。

具体的に、消費者の声を聞き、それを元にサービスや商品を改善することで、顧客満足度を向上させることができます。SNSのコメントやオンラインのレビューなど、複数の情報源からのデータを分析することで、企業は顧客の嗜好やトレンドを把握し、新商品やサービスの開発に生かすことが可能になります。

VOCデータを分析することで、顧客の声から重要なパターンやトレンドを抽出し、製品やサービスの改善に役立てることができ、顧客満足度の向上や競争力の強化などのビジネス上の利益を得ることができます。

具体的に、テキストマイニングを活用したVOC分析のステップは以下の通りです。

  1. データ収集: VOC分析では、顧客からのフィードバックや意見を集めることが重要です。これには、電子メールやソーシャルメディアなどからのテキストデータが含まれます。
  2. テキストの前処理: 収集したテキストデータは、テキストマイニングの前処理を経て整理されます。これには、テキストの整形や単語の標準化などが含まれます。
  3. 特徴やキーワードの抽出: テキストマイニングにより、テキストデータから有用な情報や特徴を抽出します。これには、キーワードの出現頻度や関連性の解析などが含まれます。
  4. 洞察の獲得: テキストマイニング技術を用いて、顧客のフィードバックから重要な洞察を得ます。ここでは、感情分析やトピックモデリングなどの手法が活用されます。
  5. 意思決定の支援: VOC分析とテキストマイニングの結果から、企業は製品やサービスの改善点や顧客ニーズに対する対策を見つけ出します。これにより、より効果的な戦略の策定やビジネスプロセスの最適化が可能になります。

このように、テキストマイニングとVOC分析を活用することで、企業は顧客フィードバックを迅速に分析し、PDCAサイクルを効果的に回すことができます。これにより、企業はより優れたサービスを提供し、顧客満足度を向上させることができます。

テキストマイニングの分析方法

テキストマイニングの分析手法には、主にセンチメント分析、共起分析、対応分析、主成分分析の4つがあります。以下ではそれぞれの分析手法について説明します。

センチメント分析

センチメント分析は、テキストデータから相手のさまざまな感情を認識する手法です。具体的には、コールセンターの対話ログやレビューなどの文章化された情報から、相手の感情をポジティブやネガティブなど判別します。

共起分析

共起分析は、テキストデータ内の単語同士の関連性を解析する手法です。文章中で一緒に出現する単語のパターンを可視化することで、顧客のニーズや傾向を理解するのに役立ちます。例えば、「待ち時間」と「長い」などの単語が共起することで、顧客の不満を特定することができます。

対応分析

対応分析は、テキストデータ内の単語同士の関連性を散布図などで視覚的に表現する手法です。顧客の問題とその解決策などの関連性を分析することで、より効果的なサービス改善策を見つけるのに役立ちます。

主成分分析

主成分分析は、膨大なテキストデータ内の多数の変数を少数の主成分に圧縮する手法です。この手法を用いることで、テキストデータの構造や特徴を把握し、要約することが可能になります。例えば、顧客のクレーム内容を要約して分析することで、重要なトピックや傾向を把握することができます。

テキストマイニングの運用ポイント

目的の明確化

テキストマイニングを実施する目的を明確に設定しましょう。顧客満足度向上や課題解決の迅速化など、目的によっては分析手法や使用するツールが異なるため、重要なステップとなります。

データソースの確認

分析の対象となるデータソースがどのようなものかを確認することも大切です。データの種類や量、品質などが分析結果に影響を与える可能性があります。

データの構造化

テキストデータは非構造化データであるため、分析可能な形式(構造化データ)に変換する必要があります。このためには、自然言語処理技術などの専門知識や技術が必要となります。

辞書機能の活用

テキストマイニングでは、特定の単語を調べる機能である辞書機能の活用が重要です。辞書機能を活用することで、より正確な分析が可能となります。

分析結果の活用

テキストマイニングの結果は、具体的なアクションを実行するための情報源として活用します。分析結果を基に、ビジネス戦略の立案やサービスの改善を行います。

まとめ

本記事では、テキストマイニングの意味、活用するメリット、分析方法や運用時のポイントについてご紹介しました。テキストマイニングでは、PDCAサイクルに基づく改善や営業戦略の構築など多様なシーンでビジネスプロセスを効率化してくれるツールです。

テキストマイニングを検討している方々には、導入後に期待とのギャップを回避するために、利用目的を明確に定め、分析したい情報などを事前に綿密に計画することをおすすめします。

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この記事を書いた著者 FutakiYuya

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