顧客センチメント分析。事例と定義、そして戦略!

センチメント分析とは

センチメント分析とは、文章が持つ感情や態度を特定し、数値化することである。近年、ソーシャルメディアの登場により、センチメント分析は重要性を増しています。企業や製品に関する顧客の感情を理解し、改善が必要な分野を特定するために使用されます。また、政治的な目的では、候補者や政策に対する世論を測定するために使用されることもあります。

顧客感情分析 - 意味

センチメント分析またはセンチメント解析は、大量の顧客レビューや意見、それらが伝えるセンチメントを分析できるテキストマイニングツールである。センチメントスコアは、人々がその製品についてどのように感じているかを教えてくれます。顧客からのセンチメントスコアは、企業が自社製品に関するネガティブなコメントを検出し、そのセンチメントに適切な対応をするのに役立つ。

テキスト感情分析

テキストのセンチメントは手動で分析することができますが、これは時間と労力がかかるプロセスです。センチメント分析は、機械学習アルゴリズムを使って自動的に行うこともできます。これらのアルゴリズムは、肯定的、否定的、および中立的なテキストを含む大規模なデータセットで学習されます。アルゴリズムは、学習データに基づいて、各テキストにセンチメントスコアを割り当てます。このスコアは、テキストの一般的な雰囲気を判断するために使用されます。また、センチメント分析は、カスタマーレビューを分析することで、顧客が何を求めているかを理解するためにも使用されます。

なぜセンチメント分析が重要なのか？

センチメント分析が重要なのは、企業がより正確な顧客像を把握できるようになるからです。センチメント分析によって、企業は自社の製品やサービスについて顧客がどのように考えているかを把握することができます。これにより、企業は顧客が本当に欲しいものは何か、製品についてどう感じているか、改善が必要な部分はないかなどを知ることができます。センチメント分析は、チャットボットやモバイルアプリなどのカスタマーサービスアプリケーションで使用することができます。

機械学習によるセンチメント分析

機械学習は、教師あり学習または教師なし学習のいずれかを通じてセンチメント分析に適用することができる。機械学習に基づくセンチメント分析は、大規模なデータセットを使用してパターンを識別し、新しいテキストについて予測を行うことができるアルゴリズムを訓練するディープラーニングを使用して実装することに成功している。センチメント分析は、マーケティング、市場調査、ビジネスインテリジェンスなどにおいて、いくつかのアプリケーションを持つ活発な研究分野である。機械学習に基づく感情分類モデルは、ニュースの分類やスパムの検出など、様々な活動に広く活用されている。人類はこの世界に多くの進歩をもたらしましたが、まだ十分ではありません。

顧客センチメント分析 - 事例紹介

ここでは、センチメント分析がうまく活用されている事例を紹介します。

文の極性検出

文の極性検出 - センチメント分析の例 - Sentiwordnet 文の極性とは、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルといった文の性質を指し、センチメント分析によって判断することができる。

センティワードネット

Sentiwordnetは、SentiStrengthセンチメントスコアと品詞タグで注釈された英単語の意味ネットワークを含む、意見マイニングと感情分析のための語彙リソースである。Sentiwordnetは、オンライン映画データベースから、映画レビューの極性（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）を分類するために使用された。

センチメント分析」のスコアと分類

テキストを機械学習アルゴリズムに入力すると、0から1のスコアが返され、そのテキストがどの程度肯定的であるかが分かる。また、センチメント分析では、2つの分類を行うことができます。ポジティブセンチメント」と「ネガティブセンチメント」です。これらは、学習用データセットに対してあらかじめ定義されたカテゴリで、ポジティブなテキストかネガティブなテキストかを識別するためのアルゴリズムを学習させるものです。センチメント分析は、さらに3つのタイプに分類することができます。センチメントスコア、センチメントクラシフィケーション、そして

センチメント分析の3つの一般的なタイプ

1.センチメントスコア - これはセンチメント分析の最も単純な形態で、テキストに0から1のスコアを与え、全体としてどの程度ポジティブまたはネガティブであるかを伝えます。

2.Sentiment classification - このアルゴリズムは、学習データセットに基づいて、テキスト内の各センテンスを、事前に定義されたカテゴリ（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）のいずれかに割り当てます。一般的に、このアプローチはテキスト内の各センテンスにセンチメントを割り当てるため、Sentiment Score よりも精度が高くなります。

3.センチメント識別 - センチメント識別は、文のどの部分がポジティブかネガティブかを識別し、それに応じてラベルを付ける。センチメントは、文の言語構造を研究し、名詞、動詞、副詞などの文法的な部分を識別するNLP技術によって識別される。センチメント識別は、顧客のフィードバックを含むテキストから、顧客が何を望んでいるかを見つけ出すために使用できる。

NLPセンチメント分析

NLPセンチメント分析 - センチメント分類器 NLPによるセンチメント分析は、自然言語処理技術を使用してテキスト内のセンチメントを識別するため、センチメント分析の中で最も正確な形式である。アルゴリズムは、文構造を分解し、各文中の動詞、名詞、形容詞、副詞を特定し、それらを解析して品詞を決定します。

センチメントは、トピックに関する肯定的または否定的な意味を伝える文の言語的特性を研究する手段によって識別されます。SentiStrength APIは、センチメントスコアがテキストに対してどのように計算されるかの例を提供します。これは、2つの機械学習アルゴリズムの組み合わせで構築されています。Naive BayesとSupport Vector Machines (SVM)の2つの機械学習アルゴリズムの組み合わせで構築されています。

例：this just had to be the perfect day センチメントスコア = 0.8 センチメント分類 = Positive センチメント識別 = This sentence is positive.センチメントは、文の言語構造を研究し、名詞、動詞、副詞などの文法的な部分を識別するNLP技術によって識別される。

企業におけるセンチメント分析戦略

センチメント分析を効果的に行うには、企業が自社の製品やサービスについて人々が実際にどのように感じているかについての十分なデータを入手する必要があります。既存のレビューでアルゴリズムをトレーニングすることで、顧客のフィードバックに見られる特定のキーワードやブランドに関連する感情を検出することができます。センチメント分析は、ビジネスのソーシャルメディア・チャンネルを監視し、人々がそのビジネスについて何を言っているかを理解するために使用することができます。

優れたセンチメント・アナライザーをいくつか紹介します。

ここでは、最も一般的なセンチメントおよび顧客センチメント分析器を紹介します。

センチメントHQ センチメント分析ツール

Sentiment HQは、あらゆるテキストのセンチメント分析を60秒以内に提供するWebアプリケーションです。センチメントスコアは、テキストが肯定的か否定的かを示し、センチメントクラスは、賞賛、批判、中立など、どのようなタイプの表現かを識別します。Sentiment HQのAPIを使えば、あなたのアプリケーションやウェブサイトにセンチメント分析を導入することができます。

Mentionmapp ソーシャルメディアモニタリング＆アナリティクス

メンションマップは、Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、Google+、YouTubeなどのソーシャルメディア上の投稿を監視し、センチメント分析のためのデータ可視化ツールを使用して、企業が顧客サービスに関するより良い決定を下すためのリアルタイムビジネス分析を提供します。また、メンションマップは、センチメント分析およびセンチメント分類のレポートを視覚化して提供するため、顧客が自社ブランドについて何を言っているかを監視することができます。

Bitext センチメント分析API

Bitextは、あらゆる言語のテキストに含まれるセンチメントを、AIアルゴリズムを用いて分析するWebアプリケーションです。センチメントスコアは、テキストが肯定的か否定的かを示し、センチメントクラスは、賞賛、批判、中立など、どのようなタイプの表現かを識別します。BitextのAPIを使えば、アプリケーションやWebサイトにセンチメント分析を実装することができます。

IBM Watson Analytics センチメント分析ツール

IBM Watson Analyticsでは、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」といったあらかじめ定義されたカテゴリに基づいて、分類子を用いてセンチメントを検出する「センチメント分析」の機能が提供されています。IBMのセンチメントスコアは、テキストがどの程度肯定的か否定的かを推定するものです。センチメント分析ツールは、キーワードだけでなく、文章の構造も見てセンチメント・スコアを出すので、より正確です。

センチメント分析に関する最終的な考察

本記事をお読みいただきありがとうございます。お役に立ったでしょうか？センチメント分析はデータサイエンスにおけるエキサイティングな新分野で、多くの企業がセンチメント分析APIを使用して、製品やサービスに対する顧客の意見を理解しています。センチメント分析器は、テキストが肯定的な意味を持っているか否定的な意味を持っているかを教えてくれるだけでなく、フレーズを満足、喜び、悲しみなど、あらかじめ定義されたカテゴリに分類することができます。センチメント分析によって、企業はソーシャルメディア・チャンネルから消費者のフィードバックを得て、それに応じてビジネス戦略を改善することができるようになるのです。

センチメント分析から得られる情報は、オンライン上で人々が自社ブランドについてどのように考えているかを知りたい企業にとって、非常に重要です。これにより、より良い製品品質やサービスを提供するための変更を行うことができます。