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!
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。
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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