センチメント分析を使用して顧客の意見を分析する方法

感情分析とは何ですか?

感情分析または意見マイニングは、データで表現された感情が肯定的か否定的か中立的かを理解するために使用される AI 技術です。 これらのアルゴリズムは、固有表現認識 (NER)、自然言語処理 (NLP)、機械学習 (ML) などの他の AI タスクと連携して、データ内のセンチメントを迅速かつ効率的に測定します。

ブランドは AI マーケティングのセンチメント分析ツールを使用して、ソーシャル リスニング、レビュー、調査、コンタクト センターでのやり取りなどのさまざまなソースからの顧客の声 (VoC) データから重要な情報を明らかにし、ブランドの健全性を追跡し、製品を改善し、顧客エンゲージメントを強化します。そして保持力。

Sprout Social などのツールには、AI 自動化の組み込み機能として感情マイニングが含まれているため、ソーシャル インサイトを積極的に活用してブランドの健全性を監視し、効率を向上させ、ビジネスへの影響を促進できます。

感情分析にはどのような種類がありますか?

センチメント分析には、ドキュメントベース、トピックベース、アスペクトベースの 3 つのレベルがあります。 それらを分解してみましょう。

文書ベースの感情分析

これは、単純な文を分析し、それが否定的か肯定的かを判断するために使用される基本的な意見マイニングです。

トピックベースの感情分析

トピックレベルのセンチメント分析は、より複雑なデータに使用されます。 複雑な文や段落を分解して、繰り返し現れる単語やフレーズを特定し、それらをトピックに分類します。 次に、トピックごとに感情を個別に測定します。

ソーシャル メディアやレビュー プラットフォーム上の顧客のコメントを分析するためにトピック分析を使用すると、テキストで言及されている重要なポイントをより深く理解し、追跡することができます。

アスペクトベースの感情分析

3 つのうちの最も高度なアスペクトベースの感情分析では、意味分類を使用して、「愛」や「嫌い」などの明確にポジティブな言葉が含まれていない可能性のあるコメントを理解して、その感情を伝えます。

以下の例のように、「食べ物」や「飲み物」などのトピックを特定して分類するだけでなく、それらのトピック内の側面をさらに細分化してセンチメントを測定します。 これにより、ビジネス上の意思決定に使用できる詳細な洞察が得られます。

感情分析における課題

感情分析は、機械学習モデルがデータを分析するためにどの程度適切にトレーニングされているかに依存します。 ただし、上級バージョンであっても、特定の問題によって不正確な結果が生じる可能性があります。 これらには次のものが含まれます。

• 感情の極性:感情分析では、高い正 (+1) および負 (-1) の極性スコアを持つ、「愛」、「嫌い」、または「最高」などの感情を表すキーワードを簡単に識別できます。 テキストにモデルが認識しない「それほど悪くない」などのフレーズが含まれている場合に問題が発生します。 これにより、感情スコアが不正確になります。
• 皮肉:人々はソーシャル メディア上のカジュアルな会話やミームで皮肉や皮肉を使います。 機械学習は、陰口からの褒め言葉を否定的なものとして認識せず、皮肉な発言を肯定的なものとして誤解する可能性があります。
• 絵文字:感情分析は感情マイニングのための自然言語処理とテキスト分析に依存していますが、ソーシャル メディア上のコメントには絵文字が殺到する可能性があります。 この問題を解決するには、テキスト データ内の絵文字を識別し、ブランドや製品のセンチメントを測定するときにそれらの絵文字を考慮する Sprout などのツールが必要です。

• 品詞:機械学習プログラムは、イディオムや比喩などの品詞を理解できません。 たとえば、「天気の下で」のような慣用句は、感情分析ツールでは文脈上意味がありません。 テキストは無視されるため、結果の精度が低下します。
• 否定:感情マイニング ツールは、「スターバックスを食べないわけにはいかない!」などの文内の二重否定を認識できません。 このような場合、ツールはコメントを無視するか否定的なものとして分類するため、センチメント スコアが歪められます。
• 比較文:比較文は、特に指定しない限り、顧客が幸せであるか不幸であるかを具体的に示すことができないため、注意が必要です。 たとえば、「Galaxy S20 は Apple iPhone 12 より大きい」というコメントは、顧客の好みに応じて肯定的にも否定的にも解釈できます。
• 多言語の感情分析:コメントが複数の言語で書かれている場合、感情分析アルゴリズムの課題はさらに複雑になります。 幸いなことに、この問題は、Sprout のようなネイティブ多言語感情マイニングがツールに組み込まれている場合に解決されます。

感情スコアはどのように計算されますか?

センチメント スコアは極性で測定されます。-1 はマイナス、0 は中立、1 はプラスです。 これらは次の 3 つの方法で計算できます。

文字数カウント方法

この方法では、センチメント スコアは、ポジティブな発生数からネガティブな発生数を減らすことによって計算されます。 たとえば、1 - 2 = -1 となります。 したがって、測定されるセンチメントはネガティブになります。 この方法は単純なテキストに使用されます。

文長法

スコアは文の長さに基づいて計算され、肯定的な出現の総数が否定的な出現の総数から減算され、単語の総数で割られます。 たとえば、1-2/42 = -0.0238095 となります。 この方法は通常、複雑な文や長いコメントに使用されます。

語数比率法

これはセンチメント スコアを計算する最も一般的な方法です。 テキスト内の肯定的な出現の総数を否定的な出現の総数で割って、1 を加算します。 たとえば、1/ 2+1 = 0.33333 となります。

最終的に、これらすべての個別のスコアがパーセンタイル形式で計算され、ブランド、製品、または顧客エクスペリエンスの全体的な感情スコアが得られます。

センチメント分析データのソースは何ですか?

以下は、顧客感情の洞察を収集するために使用する重要な顧客の声 (VoC) データ ソースのリストです。

• ソーシャル メディア リスニング:ソーシャル リスニングを使用すると、フィルターをかけずに顧客の考えや意見を活用できます。 これは、顧客がブランド、コンテンツ、または顧客サービスについてどのように感じているかについて、より深い洞察を得る優れた方法です。 Sprout を使用すると、Twitter、Facebook、Instagram などのさまざまなネットワークからこの感情をすべて 1 つの集中プラットフォームで簡単に測定できます。
• レビュー プラットフォーム:ビジネス レビュー プラットフォームは、ブランドの健全性を測定するための重要な情報源です。 Sprout を使用すると、Google マイ ビジネス、Yelp、トリップアドバイザー、さらには Glassdoor などのいくつかのレビュー プラットフォームを分析して、実用的な洞察を収集できます。

• ニュース: ニュース記事を利用して、ブランドや競合他社に対するセンチメントを追跡します。
• ポッドキャスト:ポッドキャストは、新たな業界のトレンドを示す可能性のあるトレンドのトピックに関するセンチメントの洞察を収集するための人気の情報源です。
• アンケート:アンケートの回答をセンチメントについて分析することで、ネット プロモーター スコア (NPS) や星評価システムを超えた総合的なブランドの洞察を得ることができます。
• カスタマー サービスのやり取り: カスタマー ケアの電子メール、通話記録、チケットは、顧客の苦情を追跡し、共通のテーマに対処するための重要な情報源です。
• その他のテキスト ソース:テキストで利用可能なあらゆるデータに対してセンチメント分析が可能です。 さまざまな業界におけるこれらの例としては、医療データや研究論文などの電子健康レポート、政府の Web サイトやプラットフォームなどの公開情報、さらには Twitch のようなゲーム サイトが含まれます。

感情分析が重要なのはなぜですか?

センチメント分析が企業にとって重要である主な理由をいくつか紹介します。

スピードとスケール

感情分析ツールは数分で数百のコメントを処理し、毎日数百万の API 呼び出しを処理します。 これにより、ブランドは顧客のインサイトをタイムリーに取得し、ブランドのパフォーマンスを監視して視聴者を成長させ、エンゲージメントを高めることができます。

正確さ

機械学習アルゴリズムは、散在する膨大な量の顧客フィードバック データからセンチメントを計算し、手動で行う場合よりもはるかに正確なスコアを測定します。 また、忍び寄る人間の感情による偏見の範囲も減ります。たとえば、元従業員からの否定的なコメントを無視する店長などです。

トピックと側面の分析

ソーシャル メディア ネットワーク上の会話からトレンドのトピックやビジネスの側面を明らかにし、ハッシュタグやキーワードを通じてプラットフォームを確認し、ブランドの感情を理解することができます。 これらの正確で実用的な洞察により、製品やサービス、顧客サービス、その他のビジネス側面を強化して、ブランドのパフォーマンスを向上させることができます。

また、ワード クラウドを通じて洞察を得ることができ、ブランドに関する顧客の議論における重要なテーマやトピックを簡単に把握できます。 また、ワード クラウドは視覚的に印象的であるため、理解しやすく、より広範な組織内の関係者間で共有するのに適しています。

多言語VoCデータの分析

ソーシャルリスニングでは多言語データが一般的です。 センチメント分析ツールを使用すると、ブランドは文化的および民族的に多様な顧客を理解し、ブランドのセンチメントを総合的に理解できるようになります。

KPIを測定する

主要業績評価指標を正確に測定して、戦略のどの側面が機能しており、どの側面を改善する必要があるかを知ることができます。 これは、マーケティング キャンペーンの効果を測定し、リアルタイムで適切な変更を加えて確実に成功させるために不可欠です。 同様に、ソーシャルでの言及や顧客のレビューにおける感情を追跡することで、ブランドの認識を管理し、ブランドに関する洞察を引き出すことができます。

感情分析はどのように機能するのでしょうか?

感情分析は複雑なプロセスであるため、3 つの重要なステップに分割しました。

ステップ 1: データ収集

VoC データの取得元を選択することは、洞察の精度に影響を与える重要な決定です。 一般に、最も大切な顧客が頻繁に使用するソーシャル プラットフォームやオンライン プラットフォームが最適な情報源です。 利用するプラットフォームを選択すると、センチメント分析ツールは、ライブ API 統合またはデータ スクレイピングを通じてデータ ソースをネイティブに利用します。

ステップ 2: データの処理と分析

データが照合されると、機械学習によるデータ処理が行われ、非構造化情報がテキスト分析やデータ マイニングに適した形式に変換されます。

固有表現認識 (NER) などの AI タスクは、収集したい洞察に関連するブランドの言及、場所、通貨、その他の情報を特定します。 セマンティック検索アルゴリズムにより、ツールは文脈に応じてコメントを理解し、センチメントを計算する際の重複エントリを回避できます。 NLP を使用すると、ツールはテキスト パイプライン内の感情を表す用語を認識できます。 また、品詞 (PoS) タグ付け機能により、英語以外のデータがネイティブに分析されて多言語感情分析が行われるようになります。

最後に、センチメント分析タスクは、クラスター化された各トピックと側面のセンチメントの極性を計算し、最終的にデータの全体的なセンチメント スコアを与えます。

ステップ 3: データの視覚化

結果は理解しやすいようにチャートとグラフの形式で表示されます。 これらの視覚化は、マーケティングや顧客サービスなどの他の部門と共有して、ブランドエンゲージメントを向上させ、顧客の提案や問題点に意識的に対処できます。

センチメント分析のビジネスへの応用

ブランドが新たなトレンドを監視し、競合他社に先んじてブランドの評判を築き、顧客ロイヤルティを高め、競合他社に先んじるのに役立つセンチメント分析の重要な方法をいくつか紹介します。

業界の動向を監視する

ブランドは、変化する業界のトレンドや顧客の好みに常に対応する必要があります。 センチメント分析は、複数のプラットフォームからソーシャルおよびオンラインの会話を同時に監視し、タイムライン全体で新たなトレンドを追跡するのに役立ちます。 これにより、時代の先を行き、製品やサービスを積極的に改善して投資収益率 (ROI) を最大化することができます。

競合分析の実施

感情分析は、競合ブランドに関する会話を調査して、その強みと弱みを追跡し、ビジネス戦略に情報を提供するのに役立ちます。 また、市場ギャップに関する洞察も得られるため、新しいビジネスを獲得する方法を検討できます。 Sprout を使用すると、シェア オブ ボイス、エンゲージメント、インプレッション、ユーザー感情など、ソーシャル全体の主要なパフォーマンス指標を 1 か所で競合他社と並べて比較できます。

魅力的なコンテンツを作成する

顧客の共感を呼び、競合他社を上回る魅力的なコンテンツを作成します。 ソーシャルリスニングの感情を分析し、話題のトピックのレビューデータを利用することで、視聴者が実際に話している内容に基づいてパーソナライズされたコンテンツを使用して視聴者と緊密な関係を築くことができます。

従業員の権利擁護を育成する

Medallia が Sprout を使用して行ったように、影響力のあるコンテンツの従業員への配信を自動化することで、ブランドを最大限に拡大し、従業員の支持をレベルアップします。 センチメント分析を使用して視聴者に最もインスピレーションを与えるものを知ると、自動化されたコンテンツ配信でより多くの視聴者にリーチするための総合的な戦略を構築するのに役立ちます。

ブランドの評判を向上させる

ブランドへの言及の急増に関するアラートをタイムリーに受け取ることができるため、オンラインで自分に関する雑談が増加したことを知り、その原因を追跡できます。 顧客の推奨や賞賛などのポジティブなブランドへの言及も追跡することが同様に重要です。これにより、ポジティブな言及を再共有してブランドを強化し、社会的証拠を構築できるようになります。

同様に、キーワードや特定のブランド キャンペーンに基づいてアラートを設定し、市場センチメントを測定し、洞察に基づいて必要なアクションを実行します。

ブランドに関する洞察をより効率的に収集する

ブランド認知を高め、顧客ロイヤルティを深めるには、顧客感情を継続的に監視および測定することが重要です。 これは、顧客との長期的な関係を確保して収益を生み出す最も持続可能な方法です。

ソーシャル データを使用すると、ターゲット ユーザーの間で上昇傾向にあるトレンドやトピックを特定できるため、関連するデータを迅速にフィルタリングして、キャンペーンを成功に向けて調整できます。 Instagram、Twitter、Reddit、YouTube などのプラットフォーム全体でキーワードやハッシュタグのセンチメントを分析し、顧客満足度を測定し、ブランドのパフォーマンスをレベルアップします。

ソーシャルリスニングをさらに深く掘り下げて、感情分析がこれを達成するのにどのように役立つかを見てみましょう。