素晴らしい関係を築く秘訣は、相手を真に理解し、相手の気持ちに細心の注意を払うことです。
ブランドも消費者も同じです。

ブランドは、「顧客は私のブランドについてどう思っているのか?」、「私の顧客は私から離れて競合に行くのだろうか?」などの質問をして、市場のセンチメントを常にウオッチして傾聴する必要があります。
または「顧客が最も好むコンテンツ（情報だったり、話題、着こなし、綺麗になる方法など）は何ですか?」

感情分析などの AI 技術により、カンに頼った推量が不要になりつつあります。
顧客ロイヤルティが気まぐれで競争が急速に激しくなっているコマースの世界では、センチメント分析を使用すると、ソーシャルリスニングや顧客レビューから重要な気づきを効率的に見つけることができます。
市場シェアを拡大​​し、長期にわたるブランドロイヤルティを促進する有意義な関係をオーディエンスと構築するための新しい道を見つけることができます。

このブログでは、センチメント分析とは何か、それがビジネスにとって重要である理由、ブランド戦略を高めるためにセンチメント分析を最大限に活用する方法について説明してみます。

センチメント・感情分析とは

感情分析またはマイニングは、データで表現された感情が肯定的、否定的、または中立的であるかを理解するために使用される AI 技術です。
これらのアルゴリズムは、固有表現認識(NER)、自然言語処理(NLP)、機械学習 (ML)などの他の AI タスクと連携して、データ内のセンチメントを迅速かつ効率的に測定してくれます。

AI マーケティングのセンチメント分析ツールを使用して、ソーシャル リスニング、レビュー、調査、コンタクト センターでのやり取りなどのさまざまなソースからの顧客の声 (VoC) データから重要な情報を明らかにして、ブランドの健全性を追跡して、製品を改善して、顧客エンゲージメントを強化するようにします。

AI 自動化の組み込み機能として感情マイニングが含まれているツールは、ソーシャル インサイトを積極的に活用してブランドの健全性を監視し、効率を向上させ、ビジネスを促進することができます。

感情分析にはどのような種類があるか

センチメント分析には、ドキュメントベース、トピックベース、アスペクトベースの 3 つのレベルがあります。

文書ベースの感情分析

これは、単純な文を分析し、それが否定的か肯定的かを判断するために使用される基本的な意見マイニングです。

トピックベースの感情分析

複雑なデータに使用されます。複雑な文や段落を分解して、繰り返し現れる単語やフレーズを特定し、それらをトピックに分類します。そして、トピックごとに感情を個別に測定します。

ソーシャル メディアやレビュー プラットフォーム上の顧客のコメントを分析するためにトピック分析を使用すると、テキストで言及されている重要なポイントをより深く理解し、追跡することができます。

アスペクトベースの感情分析

3 つのうちの最も高度なアスペクトベースの感情分析では、意味分類を使用して、「愛」や「嫌い」などの明確にポジティブな言葉などのあるコメントを理解して、その感情を伝えます。

「食べ物」や「飲み物」などのトピックを特定して分類するだけでなく、それらのトピック内の側面をさらに細分化してセンチメントを測定します。これにより、ビジネス上の意思決定に使用できる詳細な気づきが得られます。

感情分析における課題

感情分析は、機械学習モデルがデータを分析するためにどの程度適切にトレーニングされているかに依存しています。

• 感情の極性:
  感情分析では、高い正 (+1) および負 (-1) の極性スコアを持つ、「愛」、「嫌い」、または「最高」などの感情を表すキーワードを簡単に識別できます。
  テキストにモデルが認識しない「それほど悪くない」などのフレーズが含まれている場合に問題が発生します。これにより、感情スコアが不正確になります。
  特に日本は、２重否定があるので工夫が必要です。

• 皮肉:
  人々はソーシャル メディア上のカジュアルな会話やミームでよく皮肉や皮肉を使います。
  機械学習は、陰口からの褒め言葉を否定的なものとして認識せず、皮肉な発言を肯定的なものとして誤解する可能性があります。

• 絵文字:
  感情分析は感情マイニングのための自然言語処理とテキスト分析に依存していますが、ソーシャル メディア上のコメントには絵文字が使用されている可能性があります。
  この問題を解決するには、テキスト データ内の絵文字を識別し、ブランドや商品のセンチメントを測定するときにそれらの絵文字を考慮するツールが必要です。

• 品詞:
  機械学習プログラムは、イディオムや比喩などの品詞を理解できません。
  たとえば、「天気の下で」のような慣用句は、感情分析ツールでは文脈上意味がありません。テキストは無視されるため、結果の精度が低下します。

• 否定:
  感情マイニング ツールは、「スターバックスを食べないわけにはいかない!」などの文内の二重否定を認識できません。
  このような場合、ツールはコメントを無視するか否定的なものとして分類するため、センチメント スコアが歪められます。

• 比較文:
  比較文は、特に指定しない限り、顧客が幸せであるか不幸であるかを具体的に示すことができないため、注意が必要です。
  たとえば、「Galaxy S22 は Apple iPhone 15 より大きい」というコメントは、顧客の好みに応じて肯定的にも否定的にも解釈できます。

• 多言語の感情分析:
  コメントが複数の言語で書かれている場合、感情分析アルゴリズムの課題はさらに複雑になります。

感情スコアはどのように計算されているか

センチメント スコアは極性で測定されます。
-1 はマイナス、0 は中立、1 はプラスです。

文字数カウント方法

この方法では、センチメント スコアは、ポジティブな発生数からネガティブな発生数を減らすことによって計算されます。
たとえば、1 - 2 = -1 となります。したがって、測定されるセンチメントはネガティブになります。この方法は単純なテキストに使用されます。

文長法

スコアは文の長さに基づいて計算され、肯定的な出現の総数が否定的な出現の総数から減算され、単語の総数で割られます。
たとえば、1-2/42 = -0.0238095 となります。この方法は通常、複雑な文や長いコメントに使用されます。

語数比率法

これはセンチメント スコアを計算する最も一般的な方法です。
テキスト内の肯定的な出現の総数を否定的な出現の総数で割って、1 を加算します。たとえば、1/ 2+1 = 0.33333 となります。

最終的に、これらすべての個別のスコアがパーセンタイル形式で計算され、ブランド、商品、または顧客エクスペリエンスの全体的な感情スコアが得られます。

センチメント分析データのソースは

• ソーシャル メディア リスニング:
  ソーシャル リスニングを使用すると、フィルターをかけずに顧客の考えや意見を活用できます。これは、顧客がブランド、コンテンツ、または顧客サービスについてどのように感じているかについて、深いきづきを得る優れた方法です。
  X:Twitter、Facebook、Instagram などのさまざまなネットワークからこの感情を測定します。

• レビュー プラットフォーム:
  ビジネス レビュー プラットフォームは、ブランドの健全性を測定するための重要な情報源です。
  Google マイ ビジネス、Yahoo、グルメサイトなどのいくつかのレビュー プラットフォームを分析して、実用的なきづきを収集できます。

• ニュース:
  ニュース記事を利用して、ブランドや競合他社に対するセンチメントを追跡します。
  

• アンケート:
  アンケートの回答をセンチメントについて分析することで、ネット プロモーター スコア (NPS) や星評価システムを超えた総合的なブランドの洞察を得ることができます。
  

• カスタマー サービスのやり取り:
  カスタマー ケアのEメール、通話記録、チャット、チケットは、顧客の苦情などを追跡し、共通のテーマに対処するための重要な情報源です。
  

• その他のテキスト ソース:
  テキストで利用可能なあらゆるデータに対してセンチメント分析が可能です。さまざまな業界におけるこれらの例としては、医療データや研究論文などの健康レポート、プラットフォームなどの公開情報、さらには Twitch のようなゲーム サイトが含まれます。

感情分析が重要なの理由

スピードとスケール

感情分析ツールは数分で数百のコメントを処理し、毎日数百万の API 呼び出しを処理します。これにより、ブランドは顧客のインサイトをタイムリーに取得して、ブランドのパフォーマンスを監視してオーディエンスを成長させ、エンゲージメントを高めることができます。

正確さ

機械学習アルゴリズムは、散在する膨大な量の顧客フィードバック データからセンチメントを計算し、手動で行う場合よりもはるかに正確なスコアを測定します。
また、人間の感情による偏見の範囲も減らすことができます。
たとえば、元従業員からの否定的なコメントを無視する店長などです。

トピックと側面の分析

ソーシャル メディア ネットワーク上の会話からトレンドのトピックやビジネスの側面を明らかにし、ハッシュタグやキーワードを通じてプラットフォームを確認し、ブランドの感情を理解することができます。
これらの正確で実用的な洞察により、商品やサービス、顧客サービス、その他のビジネス側面を強化して、ブランドのパフォーマンスを向上させることができます。

多言語VoCデータの分析

海外では、ソーシャルリスニングでは多言語データが一般的です。センチメント分析ツールを使用すると、ブランドは文化的および民族的に多様な顧客を理解して、ブランドのセンチメントを総合的に理解できるようになります。

KPIを測定する

主要業績評価指標を正確に測定して、戦略のどの側面が機能しており、どの側面を改善する必要があるかを知ることができます。
これは、マーケティング キャンペーンの効果を測定し、リアルタイムで適切な変更を加えて確実に成功させるために不可欠な要素です。
同様に、ソーシャルでの言及や顧客のレビューにおける感情を追跡することで、ブランドの認識を管理し、ブランドに関するきづきを引き出すことができます。

センチメント分析のビジネスへの応用

業界の動向を監視する

ブランドは、変化する業界のトレンドや顧客の好みに常に対応する必要があります。
センチメント分析は、複数のプラットフォームからソーシャルおよびオンラインの会話を同時に監視し、タイムライン全体で新たなトレンドを追跡するのに役立つことになります。
時代の先を行き、商品やサービスを積極的に改善して投資収益率 (ROI) を最大化するように改善するができます。

競合分析の実施

感情分析は、競合ブランドに関する会話を調査して、その強みと弱みを追跡し、ビジネス戦略に情報を提供するのに役立つようです。
また、市場ギャップに関するきづきも得られるため、新しいビジネスを獲得する方法を検討できるかもしれません。
シェア オブ ボイス、エンゲージメント、インプレッション、ユーザー感情など、ソーシャル全体の主要なパフォーマンス指標を競合他社と並べて比較してみます。

魅力的なコンテンツを作成する

顧客の共感を呼ぶ魅力的なコンテンツを作成します。
ソーシャルリスニングの感情を分析し、話題のトピックのレビューデータを利用することで、オーディエンスと顧客が実際に話している内容に基づいてパーソナライズされたコンテンツを使用して緊密な関係を築くことができるかも知れません。
SEOとして有効かは別です。

スタッフのSNSでの発信を育成する

影響力のあるコンテンツのスタッとの配信を自動化することで、ブランドを最大限に拡大して、スタッフの支持をレベルアップします。

ブランドの評判を向上させる

ブランドへの言及の急増に関するアラートをタイムリーに受け取ることができると、オンラインで自分に関する雑談が増加したことを知り、その原因を追跡することができます。
顧客の推奨や賞賛などのポジティブなブランドへの言及も追跡することが同様に重要です。
これにより、ポジティブな言及を再共有してブランドを強化し、社会的証拠を構築できるようになります。

同様に、キーワードや特定のブランド キャンペーンに基づいてアラートを設定し、市場センチメントを測定し、きづきに基づいて必要なアクションを実行します。

受信メッセージの優先順位付け

不満や不満を抱いている顧客とオーディエンスからの受信メッセージを迅速に特定し、カスタマー ケア チームがそれに応じて優先順位を付け、迅速に行動できるようにします。
これは、CSとマーケティングがコラボすることです。（日本ではしていない）

ブランドに関する洞察をより効率的に活用する

ブランド認知を高め、顧客ロイヤルティを深めるには、顧客感情を継続的に監視および測定するといいかもしれません
顧客との長期的な関係を確保して収益を生み出すための持続可能な方法の１つです。

ソーシャル データ＝リアル店舗の顧客の声がそもそも、を使用すると、ターゲット ユーザーの間で上昇傾向にあるトレンドやトピックを特定できるため、関連するデータを迅速にフィルタリングして、キャンペーンを成功に向けて調整できます。
Instagram、Ｘ：Twitter、LINE、YouTube などのプラットフォーム全体でキーワードやハッシュタグのセンチメントを分析し、顧客満足度を測定し、ブランドのパフォーマンスをレベルアップするようにします。

ソーシャルリスニングは、コマースの基本と基礎です。