ユーザーの心の中で何が起こっているのか？ センチメント分析で明らかに。

フィードバックの分析は、労働力に負担をかける骨折り仕事であり、効率が悪い作業でもあります。しかし、自然言語処理（NLP）の適用により、フィードバックの分析を効率化し、従業員の負担を軽減し、顧客フィードバックデータを数量化して後続の分析および戦略的な適用において精度を向上させることができます。

NLPはセンチメント分析の領域では欠かせません。これは、人間の言語における微妙なニュアンスを解析して理解するために、コンピューテーショナルな手法を用いるものです。この技術にはセンチメント分析、固有名詞の認識、品詞のタグ付け、テキストのトークン化など、さまざまなプロセスが含まれます。

例えば、「これは私が使った中では最高のデートアプリです！」というユーザーレビューがあるとします。センチメント分析のアルゴリズムは、「最高」と「使った中では最高」というキーフレーズ、そして全体的なポジティブなトーンを検知し、フィードバックのセンチメントを数量化することができます。

FoxDataでは、最新バージョンでReview Sentiment Analysisという機能を追加しました！

お客様のセンチメントをより深く理解したいですか？ この機能がもたらすものをぜひ見つけてみてください！

Review Sentiment Analysisとは何ですか？

コメントセンチメント分析は、コメント中のセンチメントの傾向を把握するための手法であり、その内容を分析・評価することにより、コメントが肯定的、否定的、または中立的であるかを判断します。自然言語処理の技術とアルゴリズムを用いて、コメントのテキスト処理とセンチメント認識を行い、肯定的、否定的、中立的なセンチメントを判定します。この手法は、ユーザーのアプリやゲームに対する感情的な態度を理解し、開発者がユーザーのニーズをよりよく把握し、製品やサービスを改善し、適切に対応するのに役立ちます。

なぜReview Sentiment Analysisは重要ですか？

顧客の言葉の裏にある感情を理解することができたら、ビジネスはいかほど跳躍することでしょうか？

では、なぜセンチメント分析が重要なのでしょうか？以下でお答えします。

公正なインサイトを得るためのAIの活用

AIによるセンチメント分析ツールを利用することで、企業は人間の分析に内在するバイアスを軽減することができます。この手法により、顧客のフィードバックから一貫性のある客観的なインサイトを抽出することが可能となります。

例えば、以下のコメントを考えてみましょう：

「このアプリのコミュニティの多様性には驚きましたが、コミュニティがウェブとのやり取りに関しては物足りなかったです。」

マーケティングチームは、このフィードバックの負の側面を見落とし、アプリのコミュニティの多様性の肯定的な言及にだけ焦点を当てるかもしれません。それに対して、洗練されたセンチメント分析ツールはテキスト全体を公平に評価し、伝えられる感情の全てを捉えることができます。

センチメント分析による製品とサービスの改善

センチメント分析技術は、正確な顧客フィードバックを活用することで、製品とサービスの改善に重要な役割を果たします。AIシステムは、ネガティブな感情に関連する特定の要素やシナリオ（エンティティ）を検出します。先ほどの例から引用すると、センチメント分析アプリは、表現された失望の感情をネットワークのパフォーマンスに関連付け、コミュニティネットワークの性能向上を優先するよう製品開発者に示唆することができます。

アジャイルなレスポンスのためのリアルタイムなインサイトの利用

現代ビジネスのダイナミックな環境では、新興の危機や市場のダイナミクスの変化に迅速に対応する必要があります。マーケターはセンチメント分析ツールを利用して、リアルタイムにブランドやその提供物、サービスに対する顧客のセンチメントを把握することができます。このリアルタイムな理解に基づいて、企業は得られたインサイトに基づいて迅速かつ明確な行動を起こすことができます。

その機能を業務にどのように活用できますか？

この機能を業務にどのように活用すればよいのか、きっと気になっていますよね。心配しないで、すぐに質問にお答えします。

ユーザーフィードバックの分析

アプリ開発者にとって、アプリストアでのユーザーレビューのセンチメントを分析することで、ユーザーがアプリに満足しているか不満を持っているか、そして直面している問題を把握することができます。これにより、開発者はユーザーのニーズと課題を素早く特定し、改善や修正を迅速に行うことができます。

アプリ開発者は Ratings & Reviews と一緒にReview Sentiment Analysis 機能を利用することができます。Review Sentiment Analysisのフィルターを使って、肯定的なタイプと否定的なタイプを個別にフィルタリングすることができます。

青いワードクラウドはポジティブを、赤いワードクラウドはネガティブを、オレンジのワードクラウドは中立を表しています。フォントサイズはホットワードが出現する頻度を表しており、フォントが大きいほど頻度が高くなります。上位25のホットワードが表示されます。

アプリ開発者は、ネガティブなワード、つまり赤いワードクラウドに焦点を当てることができます。ホバーするとホットワードが出現する頻度とその平均評価が表示されます。


この後、アプリ開発者はユーザーの痛点に対応するアプリの改善を迅速に実施するために、トップネガティブ語の具体的なレビューを参照することができます。

コメントセクションに1つずつ目を通す必要があるか不思議に思っているかもしれませんが、そんなに面倒ではありません！私たちの機能を使用すると、ネガティブなワードを通じてユーザーの特定のレビューに直接ジャンプすることができます！

ワードクラウドの下にあるテーブルの特定のワードに対応するレビューの数をクリックするだけで、レビューの詳細を見ることができます。



ネガティブな星の評価をフィルタリングすることで、ユーザーのニーズを直接把握することができるようになります。

👏専門家のヒント：アプリ開発者は、例えば1か月に1度の頻度でレビューパトロールの期間を設定することができます。これにより、ユーザーの問題に迅速に対応し、問題をタイムリーに解決することができます。FoxDataの Ratings & Reviews とReview Sentiment Analysis は、対応した日付をフィルタリングする機能をサポートしています。

競合分析

製品やマーケティングのスペシャリストや開発者は、競合他社のアプリのレビューセンチメントを分析することで、競合他社のアプリのユーザーレビューや意見を把握することができます。これにより、開発者は競合他社の強みと弱点を特定し、競合他社のアプリのユーザーフィードバックから学び、自社のアプリを最適化することができます。

競合他社の分析は、上記のユーザーフィードバックの分析と同じ方法で行われます。ただし、研究対象は競合他社のアプリに切り替わり、赤いワードクラウドにばかり注目するのではなく、ポジティブなワードクラウドにもより注意を払う必要があります。

👏専門家のヒント：競合他社の分析では、Competitors 機能とReview Sentiment Analysisを併用することをお勧めします。これにより、競合他社との評価の差異がより直感的に把握できるようになります。競合他社の評価が常に自社のソフトウェアよりも優れている場合、競合他社のポジティブなレビューに焦点を当てましょう。逆に、ネガティブなレビューに焦点を当てましょう。さらに、異常な増減には注意を払う必要があります。これは、競合他社が製品に調整を加えたり、製品に突発的な障害が発生している可能性があることを意味します。

市場リサーチおよび需要分析

マーケティングスペシャリストにとっては、レビューセンチメント分析は類似アプリに対するユーザーの好みや需要を理解し、市場での課題と機会を発見するのに役立ちます。ユーザーコメントのセンチメント傾向を分析することで、マーケティングスペシャリストは類似アプリの評価や期待を理解することができます。これはアプリの機能開発や市場位置づけに参考となるでしょう。

👏専門家のヒント：マーケターはワードクラウドの大きなフォントのワードに着目することができます。フォントのサイズはホットワードの出現頻度を表しており、フォントが大きいほど頻度が高くなります。これにより、マーケターは消費者の大多数の市場ニーズにより的確に焦点を当てることができます。

ユーザーフィードバック分析で述べたパスのような特定のユーザーコメントに焦点を当てるだけでなく、マーケターは単語の動向にも着目することができます。動向は、単語の時間的な変動に対応し、消費者の最近の関心や要求を間接的に意味します。これはアプリの機能開発や市場位置づけの参考となるでしょう。

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