顧客センチメント分析：例、定義、戦略！

センチメント分析とは

センチメント分析とは、テキストの感情や態度を特定し、数値化するプロセスである。近年、ソーシャルメディアの出現により重要性を増している。企業や製品に対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る。

センチメント分析はまた、候補者や政策についての世論を測定するために、政治的な目的で使用することもできる。

顧客センチメント分析 - 意味

センチメント分析は、テキストマイニングツールであり、多数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することができる。センチメントスコアは、人々が製品について何を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否定的なコメントを検出し、そのセンチメントに適切な対応策を講じるのに役立つ。

テキスト感情分析

テキストのセンチメントは手作業で分析できるが、これは時間と手間のかかるプロセスである。

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る。これらのアルゴリズムは、肯定的、否定的、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ムードを判断するために使用することができます。センチメント分析はまた、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る。

なぜセンチメント分析が重要なのか？

それは、企業がより正確な顧客像を把握する上で重要だからである。

これにより企業は、顧客が自社の製品やサービスについてどのように考えているかを知ることができる。これによって企業は、顧客が本当は何を求めているのか、製品についてどう感じているのか、改善すべき点はないのかを知ることができる。

チャットボットのようなカスタマーサービス・アプリケーションや、例えばDigitプラットフォームのようなモバイル・アプリで使用することができ、センチメント分析を使用して、ユーザーが最も気にしていることを理解し、この情報をビジネスにフィードバックする。

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の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、様々な分野で応用されている活発な研究分野である。機械学習に基づくセンチメント分類モデルは、ニュースの分類やスパムの検出など、様々な活動に広く利用されている。知覚を持つ存在は、この世界に多くの進歩をもたらしたが、それだけでは十分ではない！

顧客センチメント分析-例

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、それが肯定的、否定的、中立的であるかという文の性質を指し、センチメント分析によって決定することができます。

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

テキストが機械学習アルゴリズムに入力されると、0から1の間のスコアが返され、そのテキストがどの程度ポジティブであるかがわかる。

センチメント分析はまた、2つの分類を提供する：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、肯定的または否定的なテキストとして識別するアルゴリズムを訓練する訓練データセットの事前定義されたカテゴリです。

センチメント分析は、さらに3つのタイプに分けることができる：センチメント・スコア、センチメント分類、そして

センチメント分析の3つの一般的なタイプ

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式で、テキストに0～1のスコアを与え、それが全体としてどの程度肯定的か否定的かを示す。

センチメント分類

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の1つ（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）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よりも正確です。

センチメントの識別

センチメント識別は、文のどの部分が肯定的か否定的かを識別し、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、顧客から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るために使用できる。

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を使用した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最も正確な形式です。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、それらを分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、副詞などの文法部分を識別するNLP技術によって識別される。

企業戦略

センチメント分析が効果的に機能するためには、企業は、人々が自社の製品やサービスについて実際にどう感じているかについての十分なデータにアクセスできなければならない。 

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は、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のに役立ちます。センチメント分析は、人々がそれについて何を言っているかを理解するために、ビジネスのソーシャルメディアチャンネルを監視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秒以内に提供するウェブ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、それがどのようなタイプの表現であるかを識別します - 賞賛、批判、または中立。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実装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は、「肯定的」、「否定的」、「中立的」などの事前に定義されたカテゴリーに基づいてセンチメントを検出する分類子を使用するセンチメント分析の機能を提供します。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します。センチメント分析ツールは、センチメントスコアを出すためにキーワードを見るだけでなく、文章の構造も見るので、より正確です。

最終的な感想

この記事をお読みいただきありがとうございます。お役に立てたなら幸いです。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あり、多くの企業が自社の製品やサービスに対する顧客の意見を理解するためにAPIを利用している。センチメントアナライザーは、テキストが肯定的な意味を持つか否定的な意味を持つかを教えてくれるだけでなく、フレーズを満足、喜び、悲しみなどのあらかじめ定義されたカテゴリーに分類することもできます。 

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ることができ、それに応じてビジネス戦略を改善することができる。

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。