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原子 徹/鮫島 優美子/松原 和実の『「お客様の声」の活用が商品・サービス力を強くする』(2/4)|システム構築やトータルソリューションをお探しなら、日立ソリューションズをご利用ください。

特集・コラム

「お客様の声」の活用が商品・サービス力を強くする 「お客様の声」の活用が商品・サービス力を強くする

顧客の声の見える化「テキストマイニング」

 これらのような課題に対して、膨大なテキスト情報を自動で分析し、顧客の声を「見える化」することで共有しやすい状態にする技術があります。これを「テキストマイニング」といいます(図2参照)。
 ここでは、テキストマイニングの技術要素とその活用例についてご紹介します。

図2 テキストデータを簡単に分析する「テキストマインニング技術」

図2 テキストデータを簡単に分析する「テキストマインニング技術」

テキストマイニングツールの技術要素

※流通・小売業におけるテキストマイニング活用シーンについてはこちら

■テキストデータの分析
1:テキストデータ内容を詳しく読む前にまずは傾向を把握
 色分けされたひとグループの階層構造でキーワードの関連度が表現され、関連するキーワードをマッピングして見ることで、内容を読む前に話題の傾向を大まかに把握することができます。事前に傾向を把握し、知りたい内容に絞り込んだ分析が可能になります(図3参照)。

図3 詳しく読む前に特徴語から傾向をおおまかに把握

図3 詳しく読む前に特徴語から傾向をおおまかに把握

2:自動分類で客観的に素早く話題を整理
 設定した分類規則に従って、話題を自動で振り分けます。担当者の主観が入りがちな分類作業が客観的に行えるようになり、分類の精度が向上します(図4参照)。
 辞書登録で元データの表記揺れや業種特有の言葉にも対応可能です。 ※図をクリックすると拡大されます。

図4 自動分類で客観的に素早く話題を整理

図4 自動分類で客観的に素早く話題を整理

3:よくある話題や特徴語の関連性を直観的に把握
 図5はテキストデータから特徴となる語句を自動で抽出し、特徴語一覧を表示させた場合の画面例です。各特徴語が定量的に把握でき、頻出する話題を素早く見つけることができます。また、気になる特徴語から、直観的に特徴語間の関連性を把握することができます。

図5 よくある話題や特徴語の関連性を直観的に把握

図5 よくある話題や特徴語の関連性を直観的に把握

■分析結果の「見える化」「共有」
1:分析結果のグラフ化、時系列で傾向を分析
 クリック操作で、頻出する特徴語を棒グラフ、ランキングや円グラフで全体の傾向を把握することができます。特徴語の一覧だけでは気がつきにくい傾向の発見に活用することができます(図6参照)。
 さらに、気になる話題の変動を、時系列グラフを使って把握することができます。例えば、増加傾向のクレームや、クレームが頻繁に寄せられる時期の発見に役立ちます。 ※図をクリックすると拡大されます。

図6 分析結果のグラフ化、時系列で傾向を分析

図6 分析結果のグラフ化、時系列で傾向を分析

2:見える化された分析結果をレポートで共有
 分析結果をそのままレポートとして簡単に出力でき、日々の報告レポート作成時間が短縮できます(図7参照)。また自動レポート機能を使うことにより、設定した条件でレポートを自動出力することができます。さらにログインユーザ別に登録データの参照権限を設定する「データベース参照権限機能」を用意しており、複数の分析者が利用する場合でも登録データの機密性を確保できます。 ※図をクリックすると拡大されます。

図7 見える化された分析結果をレポートで共有

図7 見える化された分析結果をレポートで共有

次ページ流通・小売業におけるテキストマイニング活用シーン

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