クチコミのテキストマイニングで製品開発を支援～大手化粧品メーカーD社様(後編)

WebのクチコミサイトやSNSを、テキストマイニングで分析

大量のテキストデータから「隠れた」情報や特長や傾向、相関関係を発掘するテキストマイニングの手法を製品開発に役立てた、大手化粧品メーカーD社様の事例をご紹介します。

消費者の声を反映させた製品づくりに注力していたD社様では、それまで結果の出なかったアンケート調査から、「Web上でつぶやかれる化粧品のクチコミを製品開発に生かす」という戦略の転換を行いました。

KSKアナリティクスでは、Webの化粧品クチコミサイトおよびSNSの「正しい分析」のために、テキストマイニングという手法をご提案しました。テキストマイニングは、定型化されていないテキストデータを単語やフレーズに分割し、それらの出現頻度や相関関係を分析して有用な情報を抽出する手法です。

KSKアナリティクスがテキストマイニングを行った手順は、次のようなものです。

NYSOL(ニソル)を活用しWeb上のクチコミを表記の違いを統一し、形態素解析で文章を単語に分解します。その後、RapidMinerを活用しクラスター分析、決定木分析などを行います。

テキストマイニングによって、潜在的ニーズを抽出。

KSKアナリティクスが行ったテキストマイニングによって、D社様は、次のようなメリットを享受することができました。

●アンケート調査の継続的で高額な費用が不要になった。
●アンケート調査からは得られない潜在的なニーズを抽出できた。
●ターゲットの兆候、すでにでている製品の評判を正確に把握することができた。

これによって、リップを新発売する際に、テキストマイニングの知見を元にした新色の提案などが行われるようになりました。より、消費者の声をダイレクトに反映した製品開発をすすめることができるようになったのです。

この結果を受けたD社様では、今後、製品開発以外にもビッグデータを積極的に活用していく方針です。たとえば、クレーム分析を行ってその要因を突きとめて改善を行ったり、製品の使い方に関する問い合わせをナレッジ化するなど、ビッグデータ分析は企業内のさまざまな業務に広がっています。　

【ケーススタディまとめ】
―ウェブから消費者の声を収集し分析することで、費用が抑えられ継続的な運用が可能になった。
―アンケートからは得られない潜在的な製品ニーズを抽出できた。
―分析結果から消費者のニーズを把握し、製品開発の参考にできた（30～34歳女性は深い赤系の口紅が好評etc）。