顧客の感情分析がブランドが買い物客を理解するのにどのように役立つか

人間のコミュニケーションには、多数の感情、アイデア、意見、感情が含まれます。

LinkedInの投稿にコメントを書いている場合でも、友達にテキストメッセージを書いている場合でも、あなたの言葉は、さまざまなトピックに関するあなたの意見や態度を伝えます。

コンピュータプログラムを使用して、あなたとあなたの友人の間のテキストをざっと読むことを想像してみてください。 それぞれを読んで彼らがあなたに伝えたいことを見つける代わりに、それはあなたに簡単な要約を与えるでしょう：

これは、ブランドが感情分析を適用して、定量化および測定可能な顧客の感情を大規模に解き放つための簡単な例です。 基本的に、感情分析は、友達のグループチャットの理解から、ブランドや製品に対する世論の評価まで、幅広い実用的なアプリケーションに適用できます。

多くの場合、世論の評価はソーシャルメディアの言及を見ることによって行われます。 しかし、私たちはブランドのウェブサイトで感情を表現できる世界に参入しています。消費者はますます買い物に時間を費やしています。

同様に、顧客の感情分析は現在、ブランドの標準的な手法です。 適切なeコマースマーケティングソリューションを使用すると、ブランドは、書面による顧客レビュー（場合によっては段落の長さ）を、感情分析を使用して測定可能な消費者感情に変換できます。

感情分析とは何ですか？

感情分析は、意見マイニングのより大きなプロセスに分類されます。 オピニオンマイニングは、データ処理とデータ分析技術の組み合わせを使用して、自然言語処理（NLP）を実行します。 NLPは、人工知能（AI）と機械学習（ML）を使用して、書き言葉を話し言葉として解釈するのに役立つコンピュータープログラムを実行します。

最終的に、意見マイニングは、特定のテキストプール内のさまざまなトピックに関するさまざまな意見を識別します。 これらの意見は、感情分析を使用してポジティブからネガティブのスケールに沿ってスコアリングされ、顧客の感情をより詳細なレベルですばやく分類する消費者データレポートが作成されます。 このプロセスを顧客のレビューに適用すると、企業は、ビジネスに関連する任意の数のトピックに関する態度や気分の傾向を簡単に判断できます。

感情分析とカスタマーレビュー

大量のテキスト、意見マイニング、および感情分析から感情の傾向を抽出する際の効率は、顧客のレビューを大規模に分析するユニークな機会を生み出します。

ターゲットを絞った、潜在的に偏った質問での回答に影響を与える傾向がある調査とは異なり、レビューは、顧客の意見を真に反映する有機的な反応の集中ソースを企業に提供します。 オープンリプライとテキストボックスにより、買い物客は自分の言葉で物事を説明できるようになり、ブランドが考慮していなかった可能性のある予期しない問題を提起できるようになります。

たとえば、意見マイニングを使用してレビューを分析する美容小売業者は、ベストセラーのアイシャドウが香りのトピックに関して否定的な感情の傾向を持っていることをすぐに知ることができます。 また、「強すぎる」または「甘すぎる」香りなど、特定の問題を発見するためにさらに掘り下げることもできます。

意見マイニングと感情分析から得られたデータの助けを借りて、小売業者は、毎月数千件のレビューを受けている場合でも、顧客が自社の製品や全体的なショッピング体験について好きまたは嫌いなものを簡単に見つけることができます。

意見マイニングと感情分析のしくみ

感情分析と顧客レビューは非常に自然な組み合わせです。つまり、顧客感情は顧客レビューから簡単に導き出すことができます。 また、顧客の感情の影響は、顧客の満足度とブランドの成長を示す強力な指標であるため、Yotpoのデータサイエンスチームが買い物客のオンラインレビューで消費者の傾向を調査するのは時間の問題でした。

チームはNLPを使用してレビューからトピックを抽出し、ディープラーニングテクノロジー（機械学習とAIのサブカテゴリ）を活用して、表現された意見に基づいて独自の感情分析モデルをトレーニングしました。 ここで、彼らがファッション業界で発見したより具体的な調査結果を見ることができます。

さらに、データサイエンスチームは、レビューデータベースだけで100万のトピックと7500万の関連する意見を特定しました。

「意見」を定義するだけでも、何度か繰り返す必要がありました。

Yotpoのデータサイエンスチームはまた、意見やトピックを正確に識別し、意味の類似性によってそれらをグループ化する能力に焦点を当てるために、3000万件を超えるレビューでテクノロジーをトレーニングしました。 たとえば、「配送」、「配送」、「配送」という言葉は1つのトピックを形成します。 これにより、より多くの意見を集計し、トピックごとにより統計的に有意なサンプルを作成できます。

次に、チームは感情分析プロセスを使用して、各トピックと意見を-100（最も否定的）から+100（最も肯定的）のスケールでスコアリングしました。

感情分析は、同じレビュー内のさまざまなトピックに関する相反する感情を区別するように設計されています。 例：「すばらしい製品ですが、発送が遅いです。」

プログラミングに組み込まれた入念に作成されたルールのおかげで、複雑で矛盾した人間の書き方、特に皮肉を分類することもできます。

たとえば、この文は否定的な感情を表していることがわかります。

そして、これはトーンがポジティブであること：

レビューからトピックと感情を抽出する

データとディープラーニングはさておき、チームの印象的な発見は、顧客のレビューから抽出された感情の傾向をアルゴリズムが識別できる速度と精度（92％）でした。

忙しいビジネスオーナーなら誰でも知っているように、顧客のレビューをふるいにかけることを夢見る前に、やるべきことは約100万あります。 フルフィルメント、人員、製品開発、サプライヤー、予算などに対する懸念により、時間を見つけることはほぼ不可能になっています。

構築したモデルを評価するためにデータサイエンスチームに行った後、チームはモデルの精度を評価する必要があることに気付きました。 これを行うために、チームは私たちの専門サービス（手動モデレーション）チームにレビューのグループを取り、意見やトピックを手動で抽出し始めるように依頼しました。

ただし、データサイエンスチームが専門サービスチームにプログラミングスクリプトを提供したとき、すべてのレビューで感情分析を実行するのに数時間しかかかりませんでした。

最終的に、Yotpo Data Scienceチームは、レビューに書かれたテキストを分析することで、NLPと意見マイニングが顧客の感情の定量化に与えるプラスの影響を特定しました。 それでは、ブランドの製品やレビューに対する顧客の感情がブランドの感情にどのように影響するかを見てみましょう。

顧客の感情がブランドの感情にどのように影響するか

顧客が製品の購入について決定を下すのを助けるためにレビューに目を向けることは秘密ではありません。 フィット感、品質、サイズ、配送などに関する詳細情報を見つけるためにレビューをフィルタリングするかどうかに関係なく、レビューを通じて商品を探索して学ぶことができる買い物客は、コンバージョン率が高く、53％近く高くなります。

これをさらに一歩進めて、同じ概念をレビューを活用してブランドの感情を理解するために適用することができます。 顧客の感情分析の助けを借りて、企業は次の戦略を通じてブランドの感情を改善することができます。

• オンサイトのレビューウィジェットを介してホームページ上の既存のレビューから肯定的な感情を示し、視覚的なユーザー生成コンテンツ（VUGC）を使用して、新しい顧客とブランドの間の信頼を強化します。
• 星の数に関係なく、否定的な感情のレビューに返信することは、顧客の体験に関心があることを示しています。つまり、ブランドと以前の顧客との感情的なつながりを改善します。
• レビューから実用的な洞察を抽出し、顧客の洞察に見られる変更を実装することで、ブランドの運用およびビジネスの成長を実証し、ブランドの感情を高めるのに役立ちます。 たとえば、ブランドは、フィット感とサイジングに関するレビューの洞察を分析し、製品の説明を強化したり、より詳細なサイジングチャートを提供したりできます。

センチメントは、ブランドが顧客をよりよく理解するのに役立ちます

カスタマーレビューは、製品カタログに直接関連付けられています。 多くの場合、カスタマーサービスに関する貴重なフィードバックが含まれており、ブランドを直接体験した検証済みの顧客から寄せられます。 言い換えれば、彼らはあなたの製品やビジネス全体についての顧客主導の反応や感情の膨大な範囲を探すのに最適な場所です。

しかし、大規模なトレンドを把握するためのツールがなければ、顧客からの重要なフィードバックを見逃しがちです。 星の評価に頼ることは、レビューの山を分析するための迅速な解決策のように見えるかもしれませんが、それはあなたに全体像を与えることはありません。

レビューは白黒ではありません。 5つ星のレビューには、納期を改善するための重要なリクエストが含まれている可能性があります。1つ星のレビューには、誤って「否定的」と評価される可能性がありますが、顧客に購入を促すのに役立つ詳細がたくさん含まれている可能性があります。

顧客の経験が完全に肯定的または完全に否定的であることはめったにないので、星の評価は一目で顧客満足度のアイデアを与えますが、ブランドは顧客感情分析の助けを借りて深く掘り下げないことを怠ります。