もし、製品が発売された瞬間から、市場がどのように感じているかをリアルタイムで把握できるとしたらどうでしょうか。この知識から得られる洞察は、製品の成功、ブランドの評判、そして企業全体の成長に影響を与える可能性があることをお考えください。
まるで魔法のような話ですね。しかし、AIと機械学習が発達した今日、この魔法は現実のものとなり、視聴者の認識や態度を収集する力を指先に置くことができるようになったのです。それは、センチメント分析と呼ばれる自然言語処理（NLP）技術という形で提供されます。
以前にも探ったことがありますが NLPのテクニックが提供するもの は、マーケティング担当者がデータから豊かな情報を引き出すために必要な機械学習能力を備えています。以下に示すように、センチメント分析が今日のマーケティング担当者に最も人気のある手法の1つになっているのには、それなりの理由があるのです。
センチメント分析とは？
センチメント分析は、オピニオン・マイニングとも呼ばれ、ソーシャルメディアの投稿や会話、顧客フィードバック調査、オンラインレビューなどの非構造化データを分析し、製品、サービス、ブランドに対する顧客の態度や感情を判断することができます。センチメント分析は、最も基本的なもので、データで表現されたお客様の感情がポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルのいずれであるかを判断します。
システムの複雑さに応じて、センチメント分析モデルは以下のアルゴリズムのいずれかを採用する。
- 手動、またはルールベース。このタイプのアプローチでは、データ内のセンチメントを決定するために、ワードリストやレキシコンなど、手動で定義されたルールセットを使用します。
- 自動的、または機械学習ベース。 このタイプのアルゴリズムでは、モデルは機械学習アルゴリズムを使用して、テキストから自動的にセンチメントデータを抽出します。
- ハイブリッド、または複合型。 ハイブリッド・アルゴリズムは、手動と自動のアプローチを組み合わせて、両方の最良の要素を得ることができます。
一般的なセンチメント分析の種類
しかし、異なるタイプのセンチメント分析では、より詳細なレベルで顧客のセンチメントを抽出し、より強力なインサイトを導き出すことができます。
- グレーディング 段階的または詳細なセンチメント分析を使用すると、視聴者の意見の極性をより深く理解することができます。多くのeコマースサイトで見られるようなレビュー評価システムは、段階的センチメント分析を採用するユースケースの1つで、例えば、サイトのレビューセクションで5つ星のレビュー（非常にポジティブな経験を反映）と1つ星のレビュー、または非常にネガティブなレビューを区別することが可能です。
- 感情検出感情検出の感情分析は、一般的な認識を超えて、データからオーディエンスの感情を抽出します（たとえば、喜んでいるか、悲しんでいるか、怒っているか、イライラしているかなど）。これらのインサイトは、カスタマーサポートから製品改善まで、あらゆることに影響を与えることができます。
- インテント分析。 インテント分析とは、その名の通り、センチメント分析をさらに一歩進めて、データの中から顧客の意図を示す言葉を特定するものです。顧客は購買を目的としているのか、それとも閲覧や調査をしているのか。このようなインサイトを手にすることで、顧客の特定の意図に合ったメッセージを発信することができます。
- アスペクトベース。 アスペクトベースの感情分析は、議論されている特定の機能または要素、およびこれらの機能または要素に関連する感情を確認することができます。例えば、ある車のレビューが全体的に肯定的であっても、アスペクトベースの分析では、その車のカップホルダーに対する否定的な認識が示され、次のモデルで対処できるような製品設計の欠陥が明らかになる場合があります。
センチメントを超えるもの：センチメント分析がもたらすその他のメリット
センチメント分析は、視聴者の意見に関する洞察を抽出する能力に加えて、マーケティング担当者に以下のような多くの利点を提供します。
- スケーラビリティ（拡張性）。 センチメント分析では、蓄積されたファーストパーティデータやアクセスできるデータの山を簡単に分析することができます。
- 顧客中心の優先順位セ ンチメント分析により、顧客の認識と意見をすべての行動の最前線に置くことで、顧客の優先順位を決めることができます。
- リアルタイムの対応 ブランドモニタリングやカスタマーサービスなど、センチメント分析によって、危機管理モードや顧客維持に必要なアクションにすばやく移行することができます。
人間の言葉のクセへの対応
一方、センチメント分析には、機械語のバイナリ環境には存在しない、人間の言語の多くの特殊性と曖昧さから生じる課題もあります。これらの課題には次のようなものがあります。
皮肉サ ーキャズムとは皮肉を使うことであり、それによると メリアム-ウェブスター, 皮肉とは、"文字通りの意味とは異なる、特に反対のことを表現するために言葉を使うこと "です。これがいかに機械学習を混乱させるかは容易に想像がつく。
例例 えば、あるお客様が「保温性の高いコーヒーカップを手にするために、車のカップホルダーと格闘するのは本当に楽しい」と言った場合、この「楽しい 」という言葉をそのまま読むと、この感情は「非常に好ましい」カテゴリーに分類され、不正確なものになりかねないのです。
主観性。セ ンチメント分析は、テキストのトーンを正確に識別することに基づいていますが、主観的な文と客観的な文を区別することが困難な場合があり、この区別がトーンを決定する上で非常に重要です。
例T he views are spectacular, but the space is just too small to accommodate all my wedding guests」という文章は、客観的要素と主観的要素の両方を含んでいますが、肯定的な主観的意見にもかかわらず、全体としては否定的なトーンになっています。
イディオム。 人間の言葉には慣用句がたくさんありますが、慣用句は文字通りに受け取られることを意図していないため、うまく機能します。一方、機械アルゴリズムは、通常、文字通りの観点から物事を判断するため、感情を正確に解釈できないことがあります。
例例：「このスカーフはゴージャスですが、お金がかかります」という文では、感情分析モデルは、慣用句が全体の感情に与える影響を理解するのではなく、フレーズを文字通りの意味で評価すると、「お金がかかります」によって表される否定的な意見を無視する可能性があります。
コンテキスト（文脈）。 私たち人間は、日常的に文脈に頼って言語を解釈しているため、非常に快適に動作します。しかし、機械語は文脈にうまく対応できず、さらに言葉の曖昧さが加わると、その困難さは明らかです。
例" I can't recommend this microwave oven more highly "という文に正確な感情を割り当てるには、文脈を正しく解釈する必要がある。
幸いなことに、このような人間の言語の問題は克服できないものではなく、一般的には、センチメント分析モデルが直面する特定の言語の問題に対処できるようにトレーニングすることで解決します。
感情分析の主な使用例
センチメント分析は、視聴者の認識や態度に関する洞察から利益を得ることができるあらゆるユースケースで採用することができます。つまり、センチメント分析を以下のような多くのユースケースに使用できます。
ソーシャルメディアのモニタリング ソーシャルメディアの影響を受けた今日の世界では、「どんな宣伝も良い宣伝になる」という格言は、もはや通用しません。ブランドに関するツイートやTikTokの動画はバイラルになるかもしれませんが、バイラルが必ずしも良いPRを意味するとは限りません。センチメント分析では、ソーシャルメディアにおける自社ブランドに関する話題の背後にある主観的なセンチメントを判断することができます。これにより、ブランドに対する世間の認知度を測定し、否定的なコメントに迅速に対応し、潜在的なPRの失敗を回避することができます。
競合他社調査。タ ーゲット市場が競合他社をどう思っているかを調べるのに、企業スパイをする必要はありません。センチメント分析では、厳選されたデータプロバイダーの高品質データや一般に公開されているデータなど、他のデータソースも活用して、オーディエンスがどの競合に好意的な反応を示しているのか、その理由を確認することができます。
カスタマーサービスの充実 カスタマーサポートシステムは、日々膨大な量の情報を扱っています。センチメント分析により、緊急の対応が必要なメール、メッセージ、チケットに優先順位をつけることで、サポートチームのワークフローを効率化することができます。
マーケティングメッセージ顧客の意図を把握することで、マーケティングメッセージのパーソナライズが可能になり、セールスファネル内の顧客の位置をより正確に特定することができます。センチメント分析により、ファネルの底辺にいる顧客には割引コードを、まだ調査中の顧客には教育リソースを提供するなど、顧客のニーズに合わせたメッセージを作成することができます。
結論
NLPの技術は、AIと機械学習の力をマーケティング担当者の手に委ねるものです。収集したデータを手作業で処理するような、コストのかかる時代は終わったのです。このデータを、ShareThis が提供するデータソリューションのような他の豊富なデータソースで補えば、センチメント分析を使用して、さらに広い範囲のインサイトを収集することができます。大量のデータから重要なセンチメント情報を抽出できるセンチメント分析は、最も広く使用されている NLP テクニックの 1 つであることは、容易に理解できます。
