第２回 テキストマイニング・シンポジウム

Takahiro Miura @hariktriam

承前）ニッセンへ行ったTwitterでの質問例：「ラピュタに行き方を教えて下さい」->真面目に解答．-> 4200RT．「中二病とは？」->解答->5000RT．商品についての話よりも，対話の方が価値があるのでは． #signlc

shuyo @shuyo

え？　中の人なの？

Takahiro Miura @hariktriam

承前）@nissenのフォロワー増加推移．2011年6月からフォロワーが急増．セールスのみ -> 対話戦略への展開で変化．オーガニックな対応．EC企業フォロワー上位企業を比較すると，nissenのツイート数は他社の10倍．日々の対話量からエンゲージが生まれる． #signlc

山元 @kamiyammmm

ニッセンでTwitter対応したいです…。ｗｗ #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）対話量が増せば増すほど，フォロワーが増加する模様．もう一つの対話戦略@nissenCS．こちらはカスタマーサポートのアカウント．アクティブサポート．通販モデルの基礎構造：バケツの水と蛇口のメタファー．新規客：蛇口の水，固定客：バケツの水．流出が問題． #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）ソーシャルメディアの影響で，流出した固定客のケアが必要．悪評を広めてしまう可能性があるので． #signlc 何か，ときメモっぽいな．

Takahiro Miura @hariktriam

承前）アクティブサポート：自社に入電してくる顧客は氷山の一角，多くは「サイレントマジョリティ」 ．Twitterによって声無き声が顕在化された．月間1.5万件の「ニッセン」つぶやき．慶長と対話のチャンス．「離反するには理由がある」#signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）アクティブサポートの例：困っている／購買してくれたTwitterユーザにサポートが問いかけ，新たに問いかけをしてVOCを導出する．感謝のメッセージなどだけではない． #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）ソーシャルメディアの顧客接点へ，企業が対話することでVOCを拡大可能．企業はソーシャルメディアをコントロール出来るものではない（この結論に至ったのは２，３年前）が，VOCを意図的に爆発させることは出来る．#signlc コントロールしようとした例は某S社ですね，わかります．

Takahiro Miura @hariktriam

承前）VOCの爆発による顧客理解の進化：自社サイトの商品レビュー数の増加．08上半期 -> 12年上半期で2倍以上に．ソーシャルCRMによるVOCの爆発．最近は量が増えすぎて処理が困難に．※ちなみにここでの「爆発」は「情報量の急激な増大」の意． #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）VOC基幹システムを捉え直し，より深いインサイトを抽出．散財する声の統合．非定型データと定型データをTextminerで統合・分析して，様々な分析アウトプットを出し，「気づき」「改善点」を用意に得る．クロス集計ドリルダウン：製品評価指標×年代 #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）色イメージの違いの色名出現頻度：ピンクが多いとか．さらに共起分析の結果：低彩度（ベージュ・グレー・ブラウン）の色は画像と共起 -> ECサイトの見せ方の工夫．ブラックは「生地」と共起->質感（製品自体）の問題．ウェブサイトの画像サイズと色別解像度の見直しへ #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）ソリューションをテコにしたVOC活用基盤：環境構築【環境面の構築（VOC DBの構築），ソリューション（テキストマイニングで分析），分析ノウハウ（アナリスト）】，改善活動サイクル【レポーティング（PDCA），QSC活動（職務LVに合わせダッシュボード配布）】 #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）改善活動サイクルは現場向けと経営層向けのものができている．それぞれルーチンチェックとリスクチェック． #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）まとめ：ソーシャル時代のCRMで「顧客との関係構築を深める」，同時に「VOCを意図的に爆発させる」，VOCから「顧客インサイトを取り出し」，さらなる「顧客理解」へ．サービスや商品への「改善実行」，「顧客へのフィードバック」，問題の声が「ファン化」，これを循環 #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）参考課題：音声認識技術の検討．年間400万call．コールセンタにおけるVOC収集．声データ入力，応対品質チェックに課題が．前者：通話が長いと入力漏れが発生．次の電話が鳴っていると入力に時間が避けない．後者：NG解答をするオペレータへの教育，前チェックは無理 #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）音声認識技術 -> 会話テキストの分析．必要のない部分をクレンジングしたり． #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）情報大航海時代．ソーシャルグラフデータの獲得とマーケティング活用．特にSNSのソーシャルグラフに注目．ソーシャル上の友人の繋がり，コメントとか．ニッセンweb会員の75%が何らかのSNSを利用．原文のままで分析は難しい．如何に有効な変数をマイニングするか． #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）FBの情報．約28項目の個人情報を収集可能．APIで行けるのか−．注意した方が良いかもー． #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）グラフ情報原文からテキストマイニングにより解析．200余りのイベント情報・属性情報を抽出．ライフステージ，世帯情報，パーソナリティを変数化．ライフだと専業主婦と学生，育児，結婚とか．パーソナリティはダイエットするとか旅行に良く行くとか． #signlc

山元 @kamiyammmm

(;_;)(;_;)(;_;)テキストマイニングツール入れたら満足する経営者(;_;)(;_;)(;_;)(;_;)(;_;) #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）タイムリーな「ライフステージ」特定，「生活イベント」特定，「属性情報」の発見へ．VOC，SNSの企業活用：VOCは原石でテキストマイニングはあくまでテクノロジーと捉える．重要なのは「どのようにマーケ全体構造に還元するか」「どのような体制・組織で推進するか」 #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）MKインフラとしてのソーシャル（部分最適化しない！）．VOCに対応する体制の話．あらゆる社内部門が連携してソーシャルメディアを使いこなす時代．それにフィットした組織と，水平な組織間連携の強い意識が必要．広報，商品開発から人事やリスク統制まで． #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

承前）持続的な企業経済活動へ繋げていくための課題：企業は顧客への如何に深い理解ができるか．CRM活動やプロモーションのシナリオにどのように組み込むべきか．パーソナル深度（属性・デモグラ，ジオグラ，興味分野，興味商品まではOK．将来はサイコグラフィ，センチメントも） #signlc

Takahiro Miura @hariktriam

質問）テキストマイニング結果などを分析する人は産学，いずれが育てるべき？ -> 産学での取組が増えると良いが，各企業に育成できる人材がいることが重要．テキストマイニング技術はあくまで技術．使い方を分かっている人，分析が出来る人が必要． #signlc