テキストマイニング.com

テキストマイニングに取り掛かるには、集めた情報をそのまま利用することは出来ません。まずは、「テキストの洗浄」と呼ばれる作業を行う必要があります。テキストの洗浄とは、自由に書かれた文章の中から、テキストマイニングに利用できる単語を高い精度で抽出する作業のことです。曖昧な表現や、流行語、表記ゆれなどは文章中に頻出していますので、これらを捨てしまうことなくテキストマイニングに活用するための作業です。

テキストマイニングでは、まずは分析の対象となる単語が必要となります。最も一般的に利用されるツールとしては「顧客へのアンケート」が挙げられます。この他にもサポートセンターに寄せられる質問や意見ハガキへの記入欄などもテキストマイニングに活用することが出来る重要な情報収集のツールです。ホームページ上に設置した掲示板からも、テキストマイニングに必要な単語の情報を収集することが出来ます。

品説明を求めにくい」「売り場ごとのテーマが分かりにくいので階層を行ったり来たりで疲れる」というニーズがあることが分かりました。男性の回答からは「喫煙・休憩所が欲しい」というニーズが分かりました。顧客からの要望がはっきりと見えたため、売り場の改装や店舗内の地図作成などに取り掛かることが出来たのです。

テキストマイニングでは、こうした自由回答欄への記入からヒントを見出します。このアンケートのケースでは、「売り場」「分かりにくい」「店員」「少ない」「テーマ」「階」というように共通する単語がいくつも抽出できました。中には男性からの意見もあり、「妻」「娘」「休憩」「喫煙所」「コーヒー」など買い物に付き添って来店した男性が店舗に求めるものを象徴するかのような共通の単語が数多く見つかったのです。

販売業でのテキストマイニングの活用例をご紹介します。ある大型雑貨店が顧客へのアンケートを行いました。雑貨ブームが落ち着き、売上が頭打ちになったため、新しい顧客層の開拓と従来の顧客のリピート率を上げるために。自由回答欄を設け、顧客の自由な発想とニーズを期待して調査を行いました。回答者は女性が多く、自由回答欄への記入の中で、現在の売り場の配置や接客態度・品揃えについての意見が多く寄せられたのです。

テキストマイニングが販売業におけるマーケティング戦略に活用されるということはすでに周知の事実ですが、テキストマイニングを取り入れている業種は、販売業だけにとどまりません。サービス業や製造業においても、テキストマイニングで得られた結果を元にサービスの質の向上や生産数の決定などに用いられています。データマイニングだけでは得られなかった情報を企業の経営指針に取り入れる企業が増えてきているのです。

テキストマイニングが求めるものは、顧客のニーズを知り、その過程を知ることにあります。データでは結果しか見えてきません。商品を買ったという事実は分析できたとしても、「どうしてそれが欲しかったのか」ということまでは見えてこないのです。テキストマイニングはデータマイニングでは求められなかった穴を埋める存在として、これからもデータマイニングとともにマーケティング戦略・分析分野において期待が高まる存在です。

テキストマイニングが難しい分析手法だといわれ続けたのは、やはり単語の抽出の難しさからでしょう。コンピューターは人間が作り上げる機械ですから、機械に感情の分析をさせるは困難です。ですから、テキストマイニングを行う過程として最も重要とされるのは単語の抽出精度をいかに上げることができるかということでした。現在も次々と新しい言葉が生まれています。テキストマイニングの研究にも終わりはありません。

テキストマイニングでは顧客から寄せられたアンケートの自由回答欄などから単語を抽出し分析します。アンケートの自由回答欄やサポートセンターに寄せられる顧客からの自由な意見については、データマイニングが主流の時代には担当者が目を通す程度でした。しかし、本音がうかがえるのも自由回答欄だと気が付いた企業がテキストマイニングを採用し、自由回答欄の分析から見えてくる顧客のニーズと本音を発見したのです。

テキストマイニングが注目され始めたのは、今から5年ほど前からでしょうか。データマイニングはそれ以前から様々な分野の分析で活躍している分析手法ですが、数値だけでの明瞭な結果だけではなく、顧客の言葉にさらなるニーズが隠れているのではないか。テキストを分析すれば顧客の本音が見えてくるのではないか。テキストマイニングが注目され始めたのは、こうした事に気が付いた企業の貪欲な姿勢が現れているのです。