「アンケートの自由記述欄をまとめたい」
「自社製品のレビュー情報を分析したい」
「自社のポジショニングを分析したい 」
アンケート調査やtwitterを分析しましょうというのはマーケティング現場でよくある話です。
私がよくみるレポートは、こんな具合です。
・ポジティブなコメントがたくさんあってよかったです。
→何がどうポジティブなの？
・例えばこんなコメントがありました。
→自分に都合のいいコメント探しただろ。
文章の分析って意外に難しい。。。
この記事ではそんな難しいテキストマイニングの説明と簡単に使える無料ツールをご紹介します。
特にMacユーザーは手軽にやるならこれ一択かと思います。
- 1: テキストマイニングとは
- 2: マーケティングにおけるテキストマイニング使用例
- 3: テキストマイニングの方法
- 4: ツール
- 5: ユーザーローカル ”AIテキストマイニング”の使い方
- 6: 最後に
テキストマイニングとは
テキストマイニングとは簡単に言うと、“文章を分解して特徴を調べること”です。
なので、説明には
- 自然言語処理：人間が使う言葉(自然言語)をコンピューターで扱える様にすること
- 形態素解析：動詞や名詞等、品詞単位で分解すること
- 機械学習
- ビックデータ
なんていう言葉がよく出てきます。
例えば、
「今日は天気がいいので散歩しよう。明日の天気は雨らしいから昼寝だな。」
というようなつぶやきをたくさん集めてきて
今日/は/天気/が/いい/ので/散歩/しよう/。/明日/の/天気/は/雨/らしい/から/昼寝/だな/。
と分解
天気が２回使われたから天気の会話が中心だ。
“雨”と”昼寝”は一つの文で一緒に使われることが多いから関係性が深そうだ。
というようなことがわかります。
マーケティングにおけるテキストマイニング使用例
私がよくやったのは、AmazonなどのECサイトから自社と競合のレビューを比べるというものです。
「自社についてはデザインについてのコメントが多いけど、競合のA社は操作性についてのコメントが多いな。しかもあまりいい印象を持たれていないようだ。」
「だったら”ボタンの押しやすさを追求した機能美”を訴求してみよう」
といった具合です。
テキストマイニングの方法
一般的には
- 文章を一文ずつ分ける
- 文を単語に分けてデータ化する
- データクリーニング(“雨”と”あめ”は同じカウントにする等)
- 集計する
- アルゴリズムや可視化などを使って分析する
といった手順です。
アウトプットとして、単語の登場頻度や、wordcloud、共起ネットワーク図等がよく使われますね。
ツール
難易度が高い順に
- 自分でプログラムを作る
- PythonやRなどのプログラミング言語で用意されたPackage(プログラムのセット)を使う
- フリーソフト
- Webツール
になるかと思います。
これからやってみようという場合はWebツールをおすすめします。
日本語は、”考えないこともない” のような曖昧な表現が多いので実は結構大変だったりします。
ユーザーローカル ”AIテキストマイニング”の使い方
ユーザーローカルさんのページはこちらです。
“製品一覧” タブにあるAIテキストマイニングというサービスを使わせて頂くことができます。
他にも様々な製品があって面白そうな会社ですね。
ただ貼ってボタン押せばOKです。
サンプルで「走れメロス」があるのでやってみましょう。
wordcloudが出てきますね。
wordcloudよく見るのですが単純にたくさん使う言葉、もしくは特別な計算方法で出したスコアが大きいものが大きな文字で書かれるというだけです。逆に見にくいような。。。
また、ワードの配置と言葉同士の関係性は表していないことに注意です。
その下に品詞別のスコアや頻度が出ているのでそちらの方が便利です。
その他だと共起キーワードが便利です。
一つの文の中でどのくらい一緒に使われるかという考えで単語同士のつながりを可視化する方法ですね。
こんな便利なものが無料で使えるなんて素晴らしい。
しかもWebサービスなのでインストールも不要でURLを叩けば誰でもすぐに使えます。
最後に
とっても便利なユーザーローカルさんのAIテキストマイニングを紹介しました。
これで都合のいいコメントを拾って披露するような報告はしなくて済みそうです
もう少し自分でカスタムして使いたいという方に向けてまた別の方法を紹介しようと思います。