イムラのお役立ちブログ イムラボ!

"お客様の声"をDMに活かそう!テキストマイニング、試してみました

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感想をテキストマイニングにかけてみたら分かったこと、イムラの事例から

テキストマイニングという言葉、ご存知ですか?文章の中に出現する言葉の頻度や関係性をツールが分析してくれるものです。

通販においては……

 ☞ ご利用いただいているお客様の感想や、定期解約の理由
 ☞ コールセンターで得られた、お客様の声

など、自由記述式で定性的な、大切な情報をお持ちになっていると思います。
でも、


でも、それらをがんばって読み込んだり、
「プラスの感想」「マイナスの感想」と分類してみたりするけど、
全体像がいまいちわからないなあ……


…ということはございませんか?

イムラ封筒でも、ダイレクトメールの制作についてご提案する際、ユーザーボイスの資料をお借りするケースがございます。しかしやっぱり、そこから方向性を決めるのはなかなか大変です!

そこで今回、テキストマイニングを使って全体像を理解することに挑戦してみました!ぜひお読みいただければと思います。

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データとツールを用意します

今回は、以下のツールを使わせていただきました。

Cisco Webex

KH Coder
https://khcoder.net/

立命館大学 産業社会学部 樋口耕一准教授が開発されたテキストマイニングツールで、多くの方の研究に利用されています。『社会調査のための計量テキスト分析』などの書籍も発行されています。


また、イムラ封筒自身の通販を分析対象として試してみます。

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イムラ封筒オンラインストア in yahoo!ショッピング
https://store.shopping.
yahoo.co.jp/ieos-y/

実はイムラ封筒、ヤフーショッピングで通販しています。過去にはカレンダーを販売しており、現在は梱包材などをご用意しています。


今回は、ショップのストア評価を分析させていただきます。

※ストア評価の中には、過去掲載していたカレンダーについてのコメントを多くいただいています。現在はヤフーショッピングへの掲載はしていませんが、まだまだ大好評販売中です!

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イムラ封筒のカレンダー 「メモルダー」

さっそく分析してみます

それでは、ヤフーショッピングにコメントいただいた評価を分析してみます。
これまでに、144件の評価をいただいております。いつもご利用いただきまことにありがとうございます。また、身に余る高評価までいただき大変恐縮です。本当にありがたいです…。

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ヤフーショッピングでは、星1から星5までの評価があります。コメントと星の情報を、KH Coderに取り込んでみます。最初に見るのはこの画面です。

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↑これは、コメント中によく出てくる言葉の出現数ランキングです。「対応」「迅速」「丁寧」「便利」などが気になりますね。

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「対応」という言葉のすぐ近くに出現した、関連性の高い言葉を表示しています。「対応ー迅速」「対応ーありがとう」といった結びつきが強いことが分かります。対応についてご評価いただいているということが読み取れます。こちらこそありがとうございます。

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↑今度は、「便利」という言葉に紐付いた言葉を抽出してみました。イムラ封筒のカレンダーはポケットが付いていることが特徴なので、「ポケット」が上位に来ています。例えばここで、「便利ーない」「便利ー遠い」のような言葉と結びついていると、便利ではないということがわかりそうです。

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↑また、このように語句はいつでも内容を確認することもできます。「来年」という言葉は、年末年始のお届けについてのことと、リピートいただくことについての2種類の使い方をされていることが分かります。

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↑このように、語句の結びつきを図にするとわかりやすいですね!なんとなく、「梱包や対応についての評価」「ポケット機能と、リピート購入のこと」「値段のこと」のブロックに分かれているように見えます。

評価ごとの比較をしてみよう

さらに、星の数ごとにコメントを比較してみます。今回、ほとんどのコメントが星5個であり、星1~4個のコメントが少なかったことから、ちょっと分析に偏りが出ています。(重ね重ね感謝申し上げます。)ただ、データによっては「男女」「年代」「購入商品」「購入回数(Frequency)などのセグメントごとに分けることも有効でしょう!

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↑星ごとによく出てくる言葉を並べてみます。対応が迅速であることを評価いただいている方は、星5に偏っていることがわかります。

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↑赤色の数字は星の数を表しています。その赤色に近い言葉ほど、その星の数でよく見られる言葉であると言えます。今回は星5のコメント数が多いため、星3と星4の周りは空白になっていますね。ただ例えば、「今年」「安い」という言葉は星4と星5の中間にあるため、どちらにも出現しやすい言葉だということが分かります。ただ、ちょっとわかりにくいですね。

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↑別の表示形式にしてみました。このデータだと、このほうがわかりやすそうです。星ごとに独特な言葉を発見することができます。

さらに言葉をまとめて集計してみます

これまでの内容から、いくつかの言葉をまとめてカテゴリを作ってみます。この作業は「コーディング」と呼ばれ、一語ずつ見るのではなく、さらに傾向を把握するのに使います。例えば、「対応 or 迅速 or 梱包 or 発送 or 丁寧 or 早い or メール or 配送 or 到着」といった言葉を「オペレーション」としてまとめてみます。同様に、「ポケット or 便利 or シンプル or ペン or 分かる」を「機能」と分類し、「送料 or 安い or 無料 」を「コスト」、さらに「イムラ or 封筒 or 大手 」を「会社について」とまとめてみます。

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↑星4と星5では、このような差異がありました。星4の方は初めて購入いただいた方が多いのでしょうか、会社についてのコメントが多いようです。また、コストや機能についても星4の方のほうが多くコメントいただいていますね。逆に、星5の方は対応についてのコメントがほとんど。イムラ封筒が何に評価いただいているのかよく分かりますね。

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↑さらに別の表示にしてみます。言葉のカテゴリと星の距離感がわかりやすいですね。

読み取ったら、ぜひDMに活用しよう

例えば今回のイムラ封筒オンラインストアにいただいたコメントから、どんなアイデアが出てくるでしょうか。


うーん……
・対応スピードに評価いただいているから、「年末のご挨拶、まだ間に合います!●日までなら翌日ご返答・年内出荷ができます!」のようにご案内したり……
・購入が初めてのお客様向けに、イムラ封筒が安心できる会社だとお伝えするのもありかも……



まだまだ可能性のあるテキストマイニングですが、今回はここまでです。なんとなくテキストマイニングについてイメージがお伝えできていれば幸いです。

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このようなことを、貴社のデータとDMでも一度試してみませんか?
DMなんでも相談「イムカフェ」や、イムラの営業にお声掛けいただければ、
ぜひご一緒に悩んで、試して、アイデアを出させていただきます!
お気軽にご連絡ください。

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