ソーシャルリスニングの効果が倍増！「テキストマイニング」を活用してみよう

テキストマイニングツールを使ってみる

それでは実際にテキストマイニングツールを利用してみましょう。
今回はユーザーローカルのツールを使用します。

ソーシャルリスニングのためのツールはいくつかあるので、自社に合うものを選びましょう。

参考
ソーシャルリスニングとは？顧客のリアルな声を分析する方法を理解しよう

ソーシャルリスニングツールを導入されている方は、ツールで取得したデータをCSVにエクスポートして試してみてください。

参考
TwitterアナリティクスからCSVデータをエクスポートして分析する方法

　

こちらがエクスポートしてきたCSVファイルの中身です。この中からツイート本文の部分を選択し、すべてコピーします。

　

そして本文をテキストマイニングツールの入力画面に貼り付け、「テキストマイニングする」のボタンをクリックします。
すると、次のページにてテキストマイニングの結果がすぐに表示されるようになります。

　

こちらが頻出単語の一覧です。これは個人のTwitterアカウントなので何かの分析結果というわけではないのですが、何かを褒める時によく「最高」という言葉を使うようです。

実際のソーシャルリスニングで活用する際には、これらがそのまま顧客が頻繁に発している単語のランキングとなるわけです。
ここにポジティブなワードがあるか、ネガティブなワードが目立つかによっても、世間的な評価もなんとなく見えてくるのではないでしょうか。

こちらは共起ネットワークです。画像は、頻出単語ランキングでトップになっていた「最高」という単語をクリックしてる状態です。

ここからわかることは、「最高」と言う単語とひも付きが強いのは「イベント」「ライブ」「企画」などの話題だということです。
このように、個人のツイートを共起ネットワークにかけるだけでも、おおまかな人物像を推し量ることができます。

ワードクラウドは、頻出単語を図で示すことで視覚的に理解できるようになる機能です。「音楽」「聴く」「サマソニ」などの単語が多いことから、音楽ファンのパーソナリティがなんとなく浮き彫りになっているのがわかります。
特に頻度が多く重要な単語ほど大きく表示されているので、直感的にわかりやすいことも特徴です。

ツールによって名称が異なる場合が多いですが、頻出単語を図で表示する機能は多くのソーシャルリスニングツールに実装されています。

ある程度想定され得る単語が表示されてくることが多いですが、「なぜこれが表示されているのだろう？」と疑問に思う単語が上がってくるようなケースも多々あります。それらの単語を深掘りして紐解いて行くことで、マーケティングに役立つような新たな発見をすくい上げることができるのです。

また、ワードクラウドはデータのクレンジングを行う際にも便利です。調査目的と明らかに関係のないワードがワードクラウド上に現れた際、その単語を除外キーワードに設定すれば不要なデータを取り除くことが可能になります。