お客様の声
・課題発見に期待できそう(調査会社様)
・アウトプットに納得感がある(調査会社様)
・手間の軽減にもなるし、深い結果を引き出せていると思う(調味料メーカー様)
・最大6語のつながりがとても分かりやすい(調味料メーカー様)
・アウトプットが分かりやすいので、そのまま報告書に使えそう(調味料メーカー様)
・チューニングなしでも、素早く、ざっと傾向が把握できて、納得感もある(情報関連会社様)
・操作が簡単で、分かりやすい(コンサルティング会社様)
・セグメントでの傾向確認が分かりやすい(広告代理店様)
・このようなアウトプットが出るのであれば、テキストを分析するのも有効だと思う(製造業様)
・テキストをきれいに表現できるのがいい(IT関連企業様)
・目視を軽減できる(IT関連企業様)
分析事例
■生活者向けアンケート
▼商品調査
アルコール飲料:ブランドごとの試飲の感想
各商品の味の特徴だけでなく、カテゴリ共通で重視するべきポイントが見えた。
加工食品:その商品カテゴリ全体への不満を抽出
住宅購入:注文住宅を検討する際に気にしていることを、購入の検討ステップごとに特徴抽出
注文用紙の評価:通販注文用記入用紙についてのユーザー不満を把握
▼広告・プロモーション評価
イベント参加者へのアンケート:参加した理由を解析し、次回企画への参考とした。
CM評価:CMを見た感想を分析
■社内データ
小売り量販店の販売員の日報:日報を解析し、全体像をマッピングで示した。
顧客からの問い合わせ:顧客からの問い合わせデータを分析
営業日報: 営業日報の記述を分析。なんとなく思っていた課題が明確になった。
■ソーシャルデータ
クチコミサイト:特定の商品についての使⽤前後の感想
認知・接触ポイント、情報入手経路の特徴が浮き彫りとなった。
ブログデータ:特定の商品名で検索、取得したテキストデータ
データ取得期間中の話題、注目されているポイントの抽出
プレミアムブランド、タイアップ企画が要注目の話題であることがわかった。
Twitter データ:イベント名で検索、取得したテキストデータ
話題とその背景構造、注目されているポイントの抽出
出来事に対しての評価が、時系列的に変化していることが推察できた。