ユーザーさまのご意見を分析したレポートです！
こんにちは！ こちらリップルトーク分析チームです！
リップルトークでは今生成AIをフル活用し、コメント解析に特化した生成AIを開発しようと試みています。
リップルトーク分析チーム結成しましたので、結成後初のレポートをお届けします！
昔のトピックを分析した経緯
さて、今回はリップルトークリリース当初におこなった公式主催のトピック「【公式】新アプリのご意見をお伺いします！」をトピックまとめレポートにしたので、こちらで公開いたします。
これを実施した当時は生成AIは登場していなく、ユーザーのみなさんのコメントを解析するにも一苦労だったんですね。。
ほんと当時はR言語を使うか、Pythonガリガリ書くかみたいな状況でした。
それが今となれば、ChatGPTのGPT-4が出てからというもの、まあそれはコメント解析がやりやすくなったといいますか、より深くインサイトを追求しやすくなりましたね。いやはや時代の流れは激変です！
今回分析したトピックはこんな感じ
当時、新アプリをリリースしたばかりでしたので、アプリ内でリップルトークアプリについてご意見を伺いました。まあカジュアルインタビューをリップルトーク内で実施したということです。これは後につながるスポンサートピックの原型となったものです。
当時、公式アカウントとしてコメントしていたのは僕です。そのほかはユーザーの方々に参加してもらい話していました。
コメント解析して作成したレポートはこちら！
1. 要約
ユーザーとRippleTalk公式アカウントは、新たにリリースされたRippleTalkプラットフォームについて話し合い、文字数制限の撤廃、返信機能の追加、コメントにいいねした人が誰かが分かる機能などの機能強化を求めるリクエストに焦点を当てました。また、既存のアプリを更新する代わりに新しいアプリを立ち上げた理由についての疑問が提起され、ユーザビリティに関する懸念や、以前のアプリケーションからの大幅な変更に関する意見が交わされました。
ここは今リップルトークアプリでも自動処理しているトピックまとめのところですね。この時のテーマが新アプリのご意見だったので、機能に関することがピックアップされていますね。
2. 5つのポイント
1.機能に関するリクエスト： ユーザーは文字数制限の撤廃、返信機能の追加、コメントにいいねした人が見えるようにする機能など、複数の強化を要求しました。
2. アプリ戦略に関する質問： 既存のアプリを更新する代わりに新しいアプリを立ち上げる必要性について質問があり、戦略的方向性に対する混乱や不同意を示唆しています。
3. ユーザビリティの懸念： ユーザーはアプリのユーザビリティに問題を感じており、以前のバージョンや他のアプリと大きく異なると指摘しています。特にナビゲーションの難しさに言及しています。
4. 公式の反応： RippleTalk公式アカウントは会話に参加しており、フィードバックを受け入れる意志を示し、ユーザーの入力に基づいて将来の更新または変更が行われる可能性を示唆しています。
5. コミュニティエンゲージメント： この対話は、ユーザーが詳細なフィードバックを共有し、改善を期待して快適に感じていることを示しており、アプリ開発プロセスにおけるユーザーフィードバックの重要性を強調しています。
要約だけではわからないので、レポーティング化する時は大体5つのポイントにまとめます。こうすることでより要点がはっきりするようになります。今更ながらですが、このようにポイントが整理されていたら次の機能開発の要点が絞れたなと思いました。
当時はユーザーのご意見に対して回答するのみで、その後もコメント見るだけでしたからね。こうやってまとめられるとユーザーフィードバックを生かせると思います。
3. ワードクラウド
「function」が大きく表示される主要な要因は、ユーザーコメント内でこの単語が頻繁に使用されていることにあります。ワードクラウドでは、テキスト内での単語の出現頻度に基づいて単語のサイズが決定されます。つまり、「function」が大きく表示されるのは、ユーザーが「RippleTalk」に関するフィードバックや提案の中で、特に機能（function）に関する話題や要望を多く提起していることを示しています。これは、ユーザーがアプリの機能性に特に関心を持っており、機能の改善や拡張、追加機能の要望など、機能関連のフィードバックが多いことを反映しています。
これまでnoteで公開したレポートにもワードクラウドは掲載していましたが、今回はそのワードクラウド自体、何を意味しているかをさらに分析しています。このように説明させることで、よりユーザーが何を求めているか理解できます。
ユーザーの方々が”機能”を求めていたのがよくわかります。リリース当時は、旧GIRONアプリとの比較が多かったので、余計機能の話に偏りがちでした。
4. ユーザーインサイト
1. 機能改善の要望が高い：
ユーザーからは、文字数制限の撤廃、返信機能の追加、いいねした人が誰かが分かる機能の実装など、サービスの機能改善に関する具体的な要望が多く寄せられています。これは、ユーザーがプラットフォームの使い勝手と対話の質を重視していることを示しています。
2. コミュニケーションの向上への関心：
返信機能の要望や、通知の改善に関するコメントからは、ユーザー間のコミュニケーションをよりスムーズにし、エンゲージメントを高めたいという関心が見て取れます。
3. ユーザーの参加意欲：
影響度が高いコメントの中には、サービスに対する具体的なフィードバックや改善提案が含まれており、ユーザーが積極的にサービスの改善に参加しようとしていることがわかります。これは、ユーザーがサービスに対して一定の愛着を持ち、より良いものにしたいという意欲を持っていることを示しています。
4. 感情の表現と礼儀：
ユーザーは、サービス運営者や他のユーザーに対して感謝の意を表すコメントもしており、コミュニティ内でのポジティブな関係性と礼儀正しい対話を重視していることが伺えます。
5. ユーザビリティとアクセシビリティの懸念：
通知機能やアプリの仕様に関するコメントからは、ユーザビリティとアクセシビリティへの懸念が見られます。ユーザーは、サービスを利用する際の障壁を減らし、よりアクセスしやすい環境を望んでいます。
これらのインサイトは、RippleTalkのようなプラットフォームの運営者にとって非常に価値があり、ユーザー体験の向上、機能の改善、コミュニティのエンゲージメントを高めるためのアクションプランを策定する際の重要な指針となります。
ワードクラウドまで分析した結果をもとに、さらに解析を進めてユーザーインサイトを出してみました。ユーザーインサイトなので、本当に求められているものは何かをコメントの行間を読み取って解析した結果となります。
主な5つのポイントと似通ったところもありますが、例えばコミュニケーションの向上やユーザーの参加意欲、感情の表現と礼儀など、よりユーザーが新アプリに対してどう思っているかが可視化されています。
これについては正直驚きました、ここまでインサイトを抽出するとは思わなかったですね。いやはや、生成AIの進化は凄まじいです、今後教育次第では大変なことになりそうな予感がします。
5. ユーザーマッピング
右上象限（高愛着度、高影響度）：
この象限に位置するユーザーは、リップルトークに対して高い愛着を持ち、その意見がコミュニティに大きな影響を与えています。これらのユーザーは、意見リーダーやブランドアンバサダーと見なすことができます。
左上象限（低愛着度、高影響度）：
ここにいるユーザーは、コミュニティに影響を与える能力は高いものの、リップルトークに対する愛着度は比較的低いです。彼らのフィードバックは価値があるものの、サービスへの愛着を高めるための施策が必要かもしれません。
右下象限（高愛着度、低影響度）：
この象限のユーザーはリップルトークへの愛着は高いものの、コミュニティ内での影響力は低いとされています。彼らはサービスの忠実なユーザーであり、エンゲージメントをさらに促進することで、彼らの影響力を高める機会があるかもしれません。
左下象限（低愛着度、低影響度）：
ここに位置するユーザーは、リップルトークに対する愛着も低く、コミュニティへの影響も低いです。このグループに対しては、エンゲージメントと愛着を高めるための取り組みが特に重要です。
この分布図を通じて、リップルトークの運営者はユーザーを理解し、エンゲージメントを高め、コミュニティ内でのポジティブな影響を促進するための戦略を立てることができます。
今回のトピックは自社サービスの内容だったので、そもそもこのサービスに愛着があるのかを分析した結果、上記のようなマッピングを作成することができました。かなりここまでくるのには工夫がいるのですが、このマッピングにより、ユーザーの方々を定性情報（コメント）だけで分類ができるようになりました。
これをみると左下象限にいるユーザーにはなんらかの対応が必要だったんだなと今になって思いましたね。時すでに遅しですが。。。
さいごに
今回のトピック分析は、リップルトークの開発チームに対してもかなり有効なレポートでした。これが当時から実施できていれば、開発の方向性も変わっていたかもしれません。
今回のトピックまとめレポートは、まだまだ発展途上段階ですが、アンケート調査をしなくても、何かの題材でフリートークするだけでここまで解析できることを示してくれました。ほんと僕自身分析していて驚きました。
ほんと思うのは今までのアンケートやユーザーインタビューのあり方が大きく変わると確信しましたね。
さて、今回の記事はいかがだったでしょうか？
こちらの分析元はリップルトークアプリで検索していただければ、どのような会話が実際に行われていたか見ることができます。気になる方はリップルトークまでどうぞ！ お待ちしております。
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