ツイッターのセンチメント分析。分析とは何か、その手順

Twitterの感情分析では、ツイートのテキストに含まれるネガティブ、ポジティブ、またはニュートラルな感情を識別します。自然言語処理（NLP）と機械学習を用いたテキスト分析です。オリジナルデータから主観的な情報を識別・抽出し、企業のブランドや製品、サービスに対する社会的なセンチメントをより深く理解できるようにします。同時に、お客様のネット上での会話も分析する。

センチメント分析は、顧客からのフィードバック、アンケート回答、製品レビューの分析に頻繁に使用されています。

センチメント分析に関連する分野としては、ソーシャルネットワーク内の既存コミュニティにおける活動のモニタリング、レピュテーションマネジメント、カスタマーエクスペリエンスなどが挙げられます。

ツイッターセンチメント分析とは

Twitterセンチメント分析とは、特にTwitter上で、一連の言葉の背後にある感情的なトーンを決定するプロセスです。センチメント分析ツールは、顧客の態度、感情、意見に関連する有意義な情報を抽出する自動化された技術である。

ブランドに関する顧客との会話を分類することは非常に重要であり、以下のようなラインアップで分類することができます。

ブランドの製品やサービスのうち、顧客にとって最も関連性の高い特性。
そのブランド特性をめぐる顧客の行動と意図。

これらの特性は、顧客からのブランド評価やブランドに関する会話を、より人間的なアプローチで分析するために不可欠なツールです。

なぜセンチメント分析が重要なのか？

企業の定性データが異なるプラットフォームで収集された場合、センチメント分析で意味を理解することができます。

お客様の声（VoC）プログラム

VoC（Voice of Customer）プログラムとは、ブランドに対するお客様の気持ちや懸念を理解するために、より良く集められたフィードバックのことです。これは、顧客体験を向上させるために非常に重要なことです。このデータは、リスク予防や、製品・サービスに関する問題をより良く解決するための戦略として活用されます。

お客様がどのように感じているか、どのような意見を持っているかを評価することは、問題点の洗い出しと解決に役立ちます。このような評価を行うには、NPS（Net Promoter Score）調査が最適です。想定調査により、コンテンツがNPSのドライバーに変わる。

カスタマーサービス経験

クライアントベネフィットへの特別な関与は、企業を成功させるかどうかを左右します。見積もり調査や内容の検討は、いずれもクライアントとのバックディスカッションにつなげることができます。想定問答は、適切な担当者と質問を調整することで、処理時間を短縮し、生産性を向上させることができます。その結果、顧客はより良い距離感を得ることができ、より良い、より強いボルスターの関与が得られ、解約率を減少させることができるようになるのです。

製品体験

センチメント分析では、製品やサービスの見どころやメリットについて、顧客がどのように感じているかを明らかにすることができます。そうすることで、今まで意識していなかった分野での支援やチャンスが見えてくるかもしれません。オンライン商品監査で、特定の商品カテゴリーについて、このショーケースにいるすべての競合他社に対する批判を調査することができます。その際、推定検査を行うことで、クライアントが反対意見を持っている題材を発見することができます。その結果、開口部や関節に問題があることが判明するかもしれません。

ブランドセンチメント分析

ブランドを取り巻く感情は、良い顧客体験を実現するために最も重要な要素の一つです。ブランドセンチメントによって、売上は増減します。これはブランドロイヤリティにも反映されており、ポジティブな感情は良いレビューや推薦につながり、ネガティブな感情は顧客の解約率を高めます。センチメント分析は、ブランドが顧客からどのように思われているかをモニターするためのツールを提供します。

フォーラムやソーシャルメディアプラットフォームのコミュニティを研究することは、自社ブランドの評判を意識する上で望ましいことです。また、企業はブランド、製品名、競合他社の言及を追跡し、全体像の中でブランドイメージを理解する必要があります。これにより、企業は、広報キャンペーンや新製品の発売がブランド全体のセンチメントにどのような影響を与えたかを評価することができます。

ソーシャルメディアセンチメント分析

ソーシャルメディアは、潜在的な顧客にアプローチし、既存の顧客を維持するための最も有効な方法の1つである。顧客からの優れたレビューやソーシャルメディアへの投稿は、他の顧客がその会社から購入する際の力になります。一方、悪い評価やコメントは、世の中で最も有害な広告のひとつになり得ます。

Convergys Corp.の調査によると、YouTube、Twitter、Facebookに掲載された1件のネガティブなレビューによって、企業は30社以上の顧客を失うと断言されています。

市場調査

センチメント分析は、企業が新しいトレンドを見分け、競合他社を分析し、新興市場をテストするのに役立ちます。

企業は、競合他社のレビューのスコアを分析する必要があるかもしれません。この情報を評価するためにセンチメント分析を使用すると、顧客が競合他社に対して何を好み、何を嫌っているのかを認識することができます。

ツイッターセンチメント分析の概要

Twitterは、世論のためにオープンに作られたプラットフォームです。消費者も例外ではなく、時事問題を扱うプラットフォームでは必ずと言っていいほど、その姿を目にすることができます。オピニオンリーダー、主要なインフルエンサー、関連するブランドをTwitterで探します。 Twitterのセンチメント分析を行うことで、企業は製品やサービスに対するユーザーの感情、市場動向、競合の成功や失敗をより明確に把握することができるようになります。 Twitterは、一般消費者の心理を知る上で優れた指標となります。ニッチな分野とその市場動向を研究することが有効でしょう。

なぜ、センチメント分析にtwitterを使うのか？

Twitterは、社会勉強を測定するための比較的新しいツールです。私たちは、何百万人もの人々が、どんな話題でも自発的に自分の意見を書いていることを話しているのです。データ収集や研究のための有機的なデータソースである。現在、科学やビジネスを中心に、社会学的、政治学的、経済学的、分析的な分析が行われています。ツイッターは、世論のサンプリングに最適な場所かもしれません。

特定の話題に対する個人や集団の反応を調べるのがセンチメント分析です。世論調査は今でもデータ収集のための驚異的なツールであるが、関心のあるテーマに関する特定のツイートの供給は、Twitterでは機能的である。これにより、各ツイートのセンチメントの背後にある振る舞いを計算し、その結果を集計することができます。企業はこれらの情報をもとに、製品やサービスに対する世論の収集、リスクの回避、データに基づいた意思決定を行っています。

これまで、あるブランドや記事、特典に関するツイートを分析するには、手作業で複雑かつ単調な作業が必要でした。トピックに関するツイートを1つずつ確認し、どれが関連性があるかを判断し、慎重に吟味して基準にしたがって分類する必要がありました。持続不可能なだけでなく、コストと時間がかかる。また、人為的なミスに弱くなります。

幸いなことに、AIの技術的進歩により、企業はツイートのセンチメント分析に機械学習モデルを用いることができるようになりました。そうすることで、必要な時に必要な知識を得ることができるのです。

Twitterセンチメント解析の実行手順

1.Twitterのデータを収集する

Twitterから情報を収集するためには、考えなければならないことがあります。

現在のツイート: キーワードやハッシュタグをリアルタイムに追跡するのに便利です。
歴史的なつぶやき: 異なる期間のセンチメントを比較するのに便利です。

2.データを準備する

センチメント分析に関連するツイートを選択した後は、いよいよデータの準備です。調査や感情分析を行うためのデータを選択する際には、キュレーションを行う必要があります。選択されたコンテンツの品質が高ければ高いほど、良い結果が得られます。

絵文字、余分な空白、主題から外れた参照など、無関係な情報または物質を削除する必要があります。その準備の一環として、例えば、重複したツイートやボットで生成されたツイートを除外するために、綿密な調査を行う必要があります。

3.データのセンチメント分析

品質調査の対象となったツイートは、センチメント分析ツールに送信して調査することができるようになりました。

成果の可視化

センチメント分析では、得られたデータをグラフやチャートで公開し、KPI結果を生成します。オンラインレピュテーションスコアを上げるには、オンライン上の存在意義と信頼性を確立することが必要です。 Twitterのセンチメント分析を行うことで、レピュテーションスコアを上げることができるかもしれません。

ブランドのインターネット上での評判は、企業が持つ最も重要な資産です。消費者の97％がオンラインで地元企業を探しています。潜在的な消費者は、御社を知ることで、その印象から意見を形成し、購買の意思決定を行います。

仕事でもプライベートでも、ネットにアップするものは自分を正確に表しています。その足跡は時間とともに大きくなり、写真、コメント、リツイート、TwitterだけでなくFacebook、LinkedIn、Yelpなどの投稿も含まれます。このやりとりは、Googleですぐにたどれるようなデジタルトレイルを残します。オンラインレピュテーションスコアは数値化できるものであり、それを上げる方法を考えつつ、考慮すべき変数がたくさんあります。

リアルタイム解析の可視化には、基本的なテキスト解析と地理空間的なリアルタイム解析の2つの方法があります。

リアルタイム基本テキスト解析

ツイートからテキストを分析し、リアルタイムでセンチメントスコアをつけることは、データをストリーミングで処理しスコア化する必要があるため、困難な作業です。インフルエンサーダッシュボードの作成は、このユースケースでも基本です。なぜなら、ここでは「場所」や「インフルエンサーのランキング」といった他のデータは考慮されないからです。ストリーミングの基礎解析をゼロから構築するために必要なことが気になる方は、こちらをご覧ください。

リアルタイムの地理空間解析

グローバルブランドにとって、世界で何が起こっているかを理解することは重要です。ブランドレピュテーションは、地域ごとに代表者を置き、顧客の期待に焦点を当てたコミュニケーションプロトコルを遵守することで管理することができます。 Googleのような地図インターフェースで「発生」や「傾向」を把握することで、地域や文化の異なるお客様が事象をどのように解釈しているかを容易に理解することができます。ストリーミングデータ（テキストや地理空間データ）、機械学習、リアクティブダッシュボードを扱うため、これはすぐに非常に複雑になってしまいます。