ビッグデータの活用実践法(コンセプトを創る)

ビッグデータの活用実践法(コンセプトを創る)

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ありがとうございます。

単なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
発信することで、小さな会社でも
小売業の変革を通販で実現する、

をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。

あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して

あなたの売上を最大化しながら
世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。

From:通販プロデューサーの西村公児
大学の職務室にて

ビッグデータの活用法の一つに
テキストマイニングを使ってアウトプット
する方法があります。

本題へ

SNSやメール、口コミサイトなど、
企業と顧客をつなぐ非対話型の
コミュニケーションが増加しているからです。

よって、テキストマイニングによる
データ解析は欠かせない技術となっています。

しかしながら、横文字が多くて拒絶してしまいますので
少し分解した定義から掘り下げていきます。

ビッグデータとは、3Vとも言われて
・データ量(Volume)
・発生頻度(Velocity)
・多様性(Variety)
様々な形の、様々な性質の、様々な種類のデータを指します。

テキストマイニングとは、
文字列データを対象としたデータマイニングで、
大量のテキスト情報の中から様々な
有益な情報を発掘することができる技術です。

大量データの中から有益なテキスト情報を
抽出するために利用されます。

まとめると、
様々な形の、様々な性質の、様々な種類のデータから
有益な情報を発掘することができる技術
と言えます。

また、テキストマイニングでは、
対象ユーザーに合わせて、
適した分析対象を選ぶことも大切です。
ポイントは、
Twitterだけではなく、他のSNSなど
ターゲットにあったツールから柔軟に
選択できることを忘れないでください。

実は、データ分析は、魔法の杖ではありません。
ポイントとして2つあります。
1点目
目的は明確にする
2点目
仮説を立案する

ここを無視すると、データから何かが
見えてくると勘違いをします。

仮説を立案し、目的を明確にしないと
データ分析は全く意味をなしません。

テキストデータといってもさまざまですが、
・ソーシャルメディア(Twitter、Instagram、ブログ、Facebookなど)
・顧客アンケート
・メール
・インターネット掲示板
・口コミサイト

などのお客様の声が
主な分析対象となります。

たとえばTwitterは、非常に即時性が高いSNSです。
ユーザーが思ったことや感じたことをすぐにつぶやく
傾向があるので、本音に近い生の声を拾うことができます。

今回は、大学の講座でも教えている
方法をご紹介したいと思います。

テキストマイニングで取り扱う文字列のデータは、
定性データの代表的なものです。

定性データは、数値化することができないため、
UVP構文に当てはめて現場で使用します。
※UVP構文の説明はここでは割愛します。

テキストマイニングとして分析できる
ことは、

・ワードクラウド
・単語出現頻度
・共起キーワード
・2次元マップ
・係り受け解析
・階層的クラスタリング
などがあります。

更に
・評価や感情分析(センチメント分析)
・対応分析(コレスポンデンス分析)
も可能です。

大学生にもわかるテキストの方法ですが、
ワードクラウドと共起キーワード
の2つを使います。

ワードクラウドとは、
文章中に出現する単語の頻出度を表にしています。

単語ごとに表示されている「スコア」の大きさは、
与えられた文書の中でその単語が
どれだけ特徴的であるかを表しています。

ポイントは、形容詞や動詞です。
学生には、擬態語・擬音語をピックアップ
するように指導をしています。

共起キーワードとは、
文章中に出現する単語の出現パターンが
似たものを線で関係性を描きます。

1)自分のSNSか楽天市場で選択する(楽天市場で展開する)
2)800件以上あるレビューコメントのジャンル(商品)を選択する
・(★1点から★★★★★5点)
3)10件、お客様の声を全てワードにコピペ(コピー&ペースト)する
・良いコメントでも悪いコメントでもOKです。
4)共起キーワード(グループ単位)をUVP構文に自由に組み合わせる
・●●にとって【ターゲット】
・▲▲になるための【メリット&ベネフィット】
・××のサービス【問題解決】
を埋めます。

これが完成するとお客様の声でコンセプトが出来上がります。
スカルプDの事例で
UVPの構文を組み立てる
(例)
抜け毛を減らしたいことを実感したい20代にとって
頭皮の油分が取れるための
洗うことで爽快感がわかるサービス
になります。

追伸1
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3つの数値を押さえて売上を作る方法とは
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追伸2
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西村公児の売れるデジタル・アナログ戦略思考
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【追伸1】
通販専門のコンサルティングって何?

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事業会社で実務を実践し、ゼロイチから11の事業を成功させた専門家である、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
あなたのネット通販事業の業績を大幅に伸ばすコンサルティングを総合的に行います。

これまで年商600億円レベルの通販企業の社員実務の経験から、
あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。

ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため、
全体的な6ステップを踏む事ができていません。

・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない

このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。

これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。

【追伸2】
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名付けて、「ピンクプロジェクト」です。

私達は、女性の「時給単価を上げて働き方改革を実現する」をテーマに活動を
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ABOUTこの記事をかいた人

株式会社ルーチェ代表取締役   年商600億円の上場企業の通信販売会社 で販売企画から債権回収のまで16年経験。 その後、化粧品メーカーの中核 メンバーとして5年マーケティングに参画。 大手エステ系企業の通販ビジネスのサポート で200%売上アップ。 ニュージーランドのシンボルフルーツ企業の 販促支援でレスポンス率を2倍アップ。 某健康食品会社の事業開発及び通販支援で 新規会員数が2,000名増加など、 通販ビジネスと、売れる商品開発のプロ として誰もが知る有名企業の ヒット商品の誕生に多数関わる。 売れる商品を発掘し、ヒット商品に変える 独自メソッド 「ダイレクト通販マーケティング理論」 を提唱。 中小企業から中堅企業をメインに、 企業に眠る“売れる商品”の発掘を数多く サポートしている。 国内の注目ビジネスモデルや経営者に焦点を 当てたテレビ番組「ビジネスフラッシュ」に出演。 また、著書にはベストセラーとなった、 伝説の通販バイブル(日本経済新聞出版社)がある。