顧客の声、ナレッジ活用のためのテキストマイニングソリューション

「テキストマイニング」は、マーケティング戦略の立案、CS向上施策の発見など、企業活動の様々な場面に 非常に有用な技術として、近年大いに注目されています。また、実際にテキストマイニングを導入して その効果を挙げている企業も増えてきました。
とはいえ、あらゆるテキストマイニングツールが貴社の課題解決に役立つとは限りません。間違いのない ツール選定を行い、より高い導入効果を得るためには、注視すべきポイントをおさえておく必要があります。

テキストマイニングにて、膨大な顧客の声から新たな気づきを発見し、有用なアウトプットを導き出すた めには、探索的な分析が可能となるインターフェイスが必須です。分析データの全体像を常に把握し、いつでも気になる部分だけ掘り下げて分析試行ができる操作性こそ、分析の質や効率の向上に大きく寄与します。

辞書整備は、テキストマイニングの分析精度に関わる根幹であり、そのメンテナンス性は運用コストに直結します。
また、分析の目的に応じて、ユーザが辞書を柔軟に管理できることは、テキストマイニングを行う上での非常に重要なファクターです。分析の目的や結果の活用 を意識した、自由度の高い辞書構築を効率的に行うことができれば、テキストマイニングの活用可能性は大幅に向上します。

テキストマイニングツールを用いると、簡単に定量的な分析結果を得ることができます。
（〜という話題 が○件、○％、etc）。しかし、顧客の声に「なぜ」そのような傾向が現れたのかを探るためには、それだけでは不十分です。
その理由や状況、エピソードといった生の声を効果的にピックアップすることができて初めて、有用な施策に結びつけることが可能となるのです。

膨大なコールログやアンケート調査データの分析において、話題の集計表や自動分類だけでは、その全体像を把握するにとどまり、マーケティング的な施策にはつながりません。顧客のカテゴリによる意見の違いや時間の推移による声の変化などを発見する機能は必須です。

せっかく分析した結果が、その担当者や分析用ＰＣの中にとどまっていては、ツールを導入した意味はありません。分析結果を効果的に報告・共有することができて初めて、期待する導入効果を得ることができるのです。
さらに、分析結果の提供先が製品開発者なのか、コールセンターのSVなのか、あるいは経営層なのかによって、当然見せるべき情報や媒体は違いますので、それに対応できる豊富な情報共有手段が必要です。