顧客感情分析とは？用途と応用

企業はブランドに対する購買者の認識を測定するために顧客センチメントを使用します。適切に実施すれば、次のような質問に答えることができます：

• 顧客はあなたのブランド、製品、またはサービスについてどのように感じていますか？
• ソーシャルメディアで顧客はあなたの会社について何を言っていますか？
• 顧客サポートサービスに満足していますか？

センチメント分析を活用することで、ターゲットオーディエンスを完全に理解し、ビジネスのあらゆる側面を購買者を中心に個別化することができます。

結局のところ、パーソナライゼーションが成功への鍵なのです。

マッキンゼーによると、これを適切に実施できているブランドは、そうでないブランドと比べて最大で40%多くの収益を生み出す可能性があります。これは、優れた製品を作るだけでは、もはや十分ではないことを示しています。

ユーザーのセンチメントも考慮する必要があります。

顧客センチメント分析は、ユーザーの理解とパーソナライゼーションのレベルを向上させ、それによって顧客体験を改善するのに役立ちます。

カスタマーセンチメント分析とは何ですか？

カスタマーセンチメント分析は、特定の製品、サービス、または企業に対する消費者の意見、感情、態度を検出し理解するプロセスです。

購入者の心理を理解し、ユーザーがブランドと関わる前後で何を考え、感じているかを把握することができます。これは以下の理由で非常に重要です：

• 購入者の39%はパーソナライズされた体験を提供しないブランドからは購入しません
• 100人中86人の顧客は、優れた消費者体験を提供する企業により多くの支払いをする意思があります

ユーザーセンチメント分析としても知られ、通常はアンケート、ソーシャルメディアの投稿、フィードバック、レビューで実施され、価値のある顧客インサイトを明らかにします。

さらにウェブ検索やプレスリリースも活用できます。

取得した情報は、全体的な顧客感情を追跡し、ユーザー満足度を測定するのに役立ち、機能の向上やマーケティングメッセージの最適化を可能にします。

では、どのように機能するのでしょうか？

カスタマーセンチメント分析は、NLP（自然言語処理）などの機械学習アルゴリズムを使用して、感情をポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルなどの異なる極性に分類します。

NLPは、人間の言語を分析し解釈するために、コンピュータサイエンスと言語学を組み合わせた人工知能の一分野です。比較的短時間で大量の顧客データを処理することができます。

通常、簡単なセンチメント分析プロセスには以下のステップが含まれます：

1. 様々なソースからテキストデータを収集
2. 不要な情報（単語、特殊文字）を削除
3. テキストを単語やフレーズに分割
4. 関連する属性（フレーズ、語彙）を抽出
5. 属性を異なるセンチメントカテゴリーにグループ化

その後、アルゴリズムは極性と大きさ（センチメントの強度）に基づいて属性にカスタマーセンチメントスコアを割り当て、表現されたトーンと感情を判定します。

感情分析の4つの主要タイプ

感情分析アルゴリズムは自然言語処理を使用して、感情と顧客満足度レベルを判定します。

カスタマーレビュー、フィードバック、コメントの形で豊富なデータが入手可能となり、テキスト（そしてバイヤー）の感情を測定することが容易になりました。

では、最も一般的な4つの感情分析手法についてデルブ エーアイしましょう。

I. 詳細分析

詳細感情分析はポジティブまたはネガティブを超えています。さらに一歩進んで、感情を5つの極性に分類します：非常にポジティブ、ポジティブ、中立、ネガティブ、非常にネガティブ。

テキスト分析を使用して、各レビューに顧客感情スコアを1（非常にネガティブ）から10（非常にポジティブ）まで割り当てることができます。

このアプローチは微妙な詳細を明らかにし、より包括的な視点を提供し、製品やサービスの改善点を特定するのに役立ちます。

II. 感情検出

感情的なつながりを形成することは、一部のブランドにとって本当に効果があります。実際、71%のバイヤーは感情的な愛着に基づいてブランドを推奨します。

感情検出モデルは、幸福、怒り、悲しみなどのポジティブとネガティブな感情の両方を解読するのに役立ちます。

これは主に機械学習やレキシコンを使用して行われます。レキシコンは特定のトピックに関連する単語やフレーズで、感情に応じて用語を分類しやすくします。

しかし、人々が自己表現する方法を考慮すると、レキシコンの使用は困難になります。

例えば、ユーザーが「あなたの製品は最高です」と言った場合、どこに分類すればよいかわかりません。しかし、人工知能と機械学習技術を組み合わせることでこの問題を解決できます。

III. アスペクトベース分析

アスペクトベース分析は詳細感情分析に似ています。唯一の違いは、人々が話している特定のトピックや主題に焦点を当てていることです。

企業は製品やサービスの異なる特徴に感情をマッピングすることで、消費者レビューデータを分析するためにこれを使用します。

例を見てみましょう。

スマートフォンのレビューでは、ブランドはカメラ品質、インターフェース、デザインの感情を分析するかもしれません。ユーザーが「デザインはまあまあで、カメラ品質は最悪です」と言ったとします。

このフィードバックを感情分析ソフトウェアに通すと、「まあまあ」と「最悪」をネガティブな顧客感情としてグループ化します。

IV. インテント分析

カスタマーインテントは、バイヤーに購入決定を促す考えです。

インテント分析は、見込み客があなたのブランドとその製品を支持する意図があるかどうかを教えてくれます。また、バイヤーが何を望んでいるか、そして彼らの行動の背後にある目的についてより良い理解を提供します。

つまり、彼らが最初にウェブサイトを訪問したときに何をしたいのか？あるいはなぜ彼らは常にカスタマーサービスチームに連絡するのか？

したがって、購入の意図を示した時点で、すぐに連絡を取ることができます。これにより、かなりの時間とリソースを節約でき、正当なクライアントを追求することができます。

感情分析があなたのビジネスにとって重要な理由は？

顧客基盤を拡大し、収益の前向きな成長を見たいと考える企業は、感情分析を活用することを重視する必要があります。

そうでない理由がありますか？

あなたのブランドや製品に対する購買者の感情を知ることは、顧客とのやり取りをスムーズにするだけでなく、顧客満足度とロイヤルティを向上させます。

これを念頭に置いて、顧客感情分析の多くの利点についてより深く見ていきましょう。

#1 カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズ

購買者の好みやニーズを中心に考えると、顧客の期待に応え、結果として顧客体験を向上させることができます。

これは当然のことです。

感情分析により効果的に感情を測定できます。定性的データに定量的スコアを割り当てることで、有効な洞察を得ることが容易になります。

パーソナライゼーションは難しい仕事であることは分かっています。

購入前に買い手が経験する無数の感情に加えて、多くの要因を考慮する必要があります。

その間、問題を特定し対処して物事をシンプルにします。

感情分析から得られる洞察は、あなたの仕事を容易にし、顧客のニーズやペインポイントについて多くのことを教えてくれ、パーソナライゼーションをわずかに難しいプロセスにするだけです。

#2 顧客離反率の低減

離反率とは、月や年などの一定期間に失う顧客の割合を指します。年次報告書では悪く見えますが、これはどのビジネスでも正常な部分です。

しかし、これは無視して数字を放置してよいという意味ではありません。

顧客感情分析は、この割合を下げ、顧客生涯価値を向上させるのに役立ちます。感情スコアにより、買い手が感じている感情の種類と強さを把握することができます。

彼らは幸せなのか、不満なのか、興奮しているのか、それとも不満足なのか？そしてもしそうなら、どの程度なのか？

苦情に優先順位をつけ、支援を提供し、問題を解決することができます。適切なタイミングで感情に対処することで、カスタマーリテンションとブランドアドボカシーを向上させることができます。

#3 ブランド評判の管理

顧客は、あなたのビジネスが優れたブランドパーソナリティを持っているとき、それを好みます。注目を集めたり、大きなファン層を築いたりするために、Old Spiceのような突飛なものである必要はありません。

あなたのブランドが一貫していて信頼できるものであれば、それで十分です。

ポジティブな感情はブランド価値を高め、ユーザーエンゲージメント（顧客フィードバック、レビュー、取引）を促進します。一方、ネガティブな感情は企業の最悪の悪夢につながる可能性があります。

覚えておいてください、不満を持つ顧客からのたった1つのコメントで、あなたの評判は深刻なダメージを受ける可能性があります。

感情分析を用いたブランドモニタリングにより、オンラインとオフラインの両方でブランド評判を管理することができます。ソーシャルメディアトラッカーを使用して、あなたのブランドに関連する言及やコメントを捕捉することができます。

一部の感情分析ツールでは、レビューサイト、フォーラム、オンラインコミュニティを分析することができます。

#4 時間経過に伴うユーザー感情の追跡

人間の感情は変わりやすいものです。ある瞬間に何かを好き、次の瞬間には嫌いになることもあります。

顧客の意見や感情も同じです。

それらは常に変化しており、永遠に同じではありません。したがって、あなたのブランド価値とメッセージが誰も不快にさせないことを一度だけ確認するような計画は機能しません。

時間とともに調整する必要があります。

顧客感情分析は、消費者行動の変化を追跡する際に非常に価値があります。顧客の反応を注意深く観察し、ビジネス戦略を調整することができます。

AIアシスト型トラッカーはさらにリアルタイムで感情をモニタリングし、それに応じてマーケティングキャンペーンや製品をカスタマイズすることができます。

顧客感情を測定するためのデータ収集方法は？

アンケート、NPSレーティング、ソーシャルメディアモニタリングツール、レビュー、サポートチャット、そしてボイス オブ ザ カスタマープログラムを通じてデータを収集できます。

この定性的アプローチは、製品、マーケティング、顧客サービスを改善するためのデータ駆動型の意思決定を支援します。

1. アンケート

消費者アンケートは、感情分析のための正確な顧客データを収集する最良の方法です。

カスタマージャーニーの各段階でユーザーの感情を説明するように設計された質問でアンケートを作成します。これらは、メール、ソーシャルメディア、またはウェブサイト上で直接配布できます。

より効率的に行うために、SurveyMonkey、Zoho、Google Formsなどのオンラインアンケートツールを使用できます。

2. NPSレーティング

NPSはNet Promoter Scoreの略です。これは、顧客が他者にあなたの製品やサービスを推奨する可能性を測定するマーケティング指標です。

ブランドは通常、この質問をします：「0から10の尺度で、[製品、サービス、または会社]を友人や家族に推奨する可能性はどの程度ですか？」

NPSレーティングは、不満を持つ顧客、無関心な顧客、他者に積極的に推奨する熱心な購入者を区別するのに役立ちます。

3. ソーシャルメディアモニタリング

現在、ブランドに関連するソーシャルメディアの感情を追跡することが必要不可欠になっています。

顧客の感情や声のトーンを分析するために、人々の反応（いいねと嫌い）、コメント、シェア、リシェア、ブランドへの言及を処理する必要があります。

AudienseやMeltwaterなどのソーシャルメディアリスニングツールを使用すると、様々なソーシャルメディアプラットフォームの反応をリアルタイムでモニタリングできます。

4. アプリ内およびウェブサイトのレビュー

以下のような製品やウェブサイトのレビューは、製品やサービスに関する一般的な質問や特定の質問について、顧客データと洞察を収集する迅速な方法を提供します。

G2、Capterra、Amazon、Tripadvisorなどのサイトから製品レビューを収集できます。

さらに、アプリやウェブサイト内でユーザーにフィードバックを残すよう促してください。これにより、ウェブスクレイピングツールで必要なデータを自動的に収集できます。

5. カスタマーサポート

チャットログ、サポートチケット、メール、トランスクリプトなどの顧客サポートでのやり取りは、非常に価値のある情報源です。

構造化データと非構造化データの両方を、カスタマーサポートソフトウェアを使用して処理し、表現される感情に基づいて人々をグループ化できます。

6. ボイス オブ ザ カスタマー データ

プログラムは、アンケート、レビュー、フィードバックフォームから情報を収集して、顧客ロイヤルティを測定し、改善のための方向性を得ます。

MonkeylearnやUserpilotなどの顧客感情分析ツールは、テキストベースのデータを理解するためにNLPと他の機械学習アルゴリズムのセットを使用します。

顧客フィードバックを分析することで、製品やブランドに関連する感情を使用可能な形式で特定しグループ化するのに役立ちます。

カスタマーセンチメント分析の使用例

さまざまな種類のセンチメント分析モデル、その利点、そしてお客様データを収集できるソースについて読んできました。

ここで実世界での応用について学びましょう。一般的に、カスタマーセンチメント分析は企業に以下の点で役立ちます：

• より良い製品やサービスの構築
• マーケティングとコミュニケーションの向上
• カスタマーサービスの改善

以下に、センチメント分析技術から得られた洞察がこれらの各分野でどのように役立つかについて詳しく説明します。

#1 より良い製品やサービスの構築

すべての製品とサービスはシンプルなアイデアから始まります。

例えば、スティーブ・ジョブズは人々のコンピューターに対する見方を変えるために Apple を設立しました。

コンピューターが個人使用には大きすぎて扱いにくい時代に、彼は家庭で使えるほど小さくしたいと考えました。ジョブズは自分のアイデアが商業的な成功につながることを知っていました。

同じことが Airbnb についても言えます。

どちらのブランドも、購入者が求めているものを提供しました。ユーザーのニーズと感情を理解することで、事業の成功を確実なものにしました。

センチメント分析は、構想から商品化までの製品開発のすべての段階で活用できます。製品のフィードバック、評価、レビュー、コメントに対して分析を行うことで：

• 業界トレンドを予測しニッチ市場を特定する
• 一般的な問題を分析して製品更新の優先順位付けを行う
• 価格変更と製品発売を促進する
• 開発チームに繰り返し発生するバグの修正を促す
• 改善が必要な領域を発見し、製品のパフォーマンスを評価し、採用率を向上させる

#2 マーケティングとコミュニケーションの向上

完璧な製品を作って購入者が来るのを待つことはできません。ハイパーパーソナライズされたマーケティングキャンペーンとメッセージで顧客にアプローチする必要があります。

しかし、彼らが誰なのか、どのように感じているのか、あるいはそもそも反応してくれるのかをどうやって知ることができるでしょうか？

綿密な市場調査により最初の質問に答えることができます。また、顧客満足度調査によってターゲットオーディエンスの概要を把握することができます。

しかし、マーケティングと組み合わせたカスタマーセンチメント分析により、マーケティングキャンペーンに対する感情を詳しく調査することができます。

さらに、以下のことが可能になります：

• 異なる感情に基づいて顧客をセグメント化する
• 感情分析を使用してダイレクトキャンペーンを導く
• 特定のユーザー感情に応えるコンテンツを作成する
• ポジティブな反応を引き出す分野やトピックに焦点を当てる
• 異なるマーケティングチャネル（メール、ソーシャルメディア、オーガニック、ペイドなど）に合わせてトーン、スタイル、言語をカスタマイズする

これにより、すべてのプラットフォームでポジティブな顧客体験を創出し、見込み客をマーケティングファネルの下へと導くことができます。自社の購入者だけでなく、競合他社の購入者も見る必要があります。

競合他社の弱みと強みを理解することで、より確かな情報に基づいたマーケティングキャンペーンを作成することができます。

#3 カスタマーサービスの改善

良好なカスタマーサービス体験により、再購入の可能性が82%増加することをご存知でしょうか？

ポジティブな顧客体験を提供するブランドに顧客が惹かれるのは当然のことです。製品に多少の欠陥があっても、タイムリーなサービスで乗り切ることができます。

解約率を防ぎ、収益性を高めたい場合には不可欠です。

センチメント分析は、以下の方法でカスタマーサポートチームを支援することができます：

• サポートスタッフとのコミュニケーションで人々が不快に感じるトーンや言葉を特定する
• 分析の洞察を用いてチームトレーニングを最適化する
• 反復的なタスクを自動化し、長い応答時間を短縮する
• カスタマーサポートチケットをより迅速に解決し、バックログを減らす
• 顧客が困っているときにチームメンバーに警告する
• パフォーマンスを向上させ、ストレスを軽減し、従業員の定着率を高める

カスタマーサポートは最も困難な仕事の1つです。忍耐を失うことなく、毎日何百万もの顧客の声に耳を傾けなければなりません。

できることはそれほど多くありません。

しかし、感情を分析することで、顧客の問い合わせにより効率的に対応することができます。最も一般的な問題や感情を特定し、それらにより適切に対処できるよう訓練することができます。

さらに、ソーシャルメディアの対応に特化したトレーニングを受けたカスタマーサービスチームを使用して、オンライン上の会話をモニタリングすることができます。

まとめ

カスタマーセンチメント分析には、長所と短所があります。大量のデータを処理できる一方で、皮肉などの複雑な言語表現の解釈に苦労することがあります。

「それほど悪くない」というような単純な発言でも、文脈によってポジティブにもネガティブにもなり得るため、解釈が難しい場合があります。

それでも、センチメント分析ツールは消費者の表現の微妙なニュアンスを捉えるうえで強力なツールとなります。生成された洞察を積極的に活用して、ビジネスの目標達成に向けて前進することができます。