調査結果 Feed

2016年1月22日 (金)

テキストマイニング事例(コンビニ調理品の不満)

マイボイスコムでは「コンビニ調理品」についての調査を継続して実施しており、今回で6回目になります。今回は11,032名の方から回答を得ることができました。
調査内容は、コンビニ調理品(からあげや肉まん、おでん、ソフトクリーム等の店内で調理した食品)について、購入頻度、購入したもの、購入シーン、購入重視点等について聞かせていただきました。
また、「コンビニ調理品への不満」を自由回答で聞いて、約4,600件のコメントが集まりました。

今回はこの「コンビニ調理品への不満」に関する大量のテキストデータを、弊社独自のテキストマイニング・ツール(TextVoice)で分析しました。分析結果の概要を本日リリースしましたのでご紹介します。

【本リリースの電子ファイルは下記にあります】
https://www.textvoice.jp/info/pdf/textvoice_news20160122.pdf

■分析データと分析手法

【データ】
・マイボイスコムの「アンケートデータベース(MyEL;ミエル)」
 「コンビニ調理品の利用に関するアンケート調査(第6回)」
 「コンビニ調理品についての不満」(自由回答)
・自由回答のテキスト数:約4,600件
・調査時期:2015年12月 

 調査概要:http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=20905

【分析手法】
・「テキストマイニング・ツール(TextVoice)」を使ったテキスト分析※

(※TextVoiceでは、CSVファイルのテキストデータを入力するだけで、辞書の事前準備もなしで、以下の4つの分析結果が自動で出力します。) 

 1)サマライズ      :最大6つの言葉のつながりで内容を分類
 2)フォーカス      :強い言葉のつながりで、注目ポイントを抽出
 3)パースペクティブ  :テキストの背後に隠れた意味を見つけ出すマッピング
 4)セグメント      :各チェーンの魅力や、属性ごとの関心点を抽出する属性分析

■「価格が高い」「添加物の多さ」「時間帯による品揃え」
まず、回答者全員の意見の大要を知るために、<サマライズ>を見ます。
●サマライズ
・どんな内容があるのか、最大6つのピース(言葉)の組合せで分類し、内容理解。
・該当する、もともとの原文の件数を数えて、ボリューム把握。原文の確認も可能。

■全体的には「価格が高い」「添加物が多い」「時間帯によって品揃えが悪い」ことが、よく感じられていることがわかりました。
また、種類を増やしてほしいという要望のほか、おでんを販売している容器の蓋や、ほこりの混入について、心配している人が多いことも確認できました。

図1.サマライズ 出現量上位10位まで抜粋

■「おでんのほこり」「混雑時の注文」「材料、産地」が気にかかる
注目すべき「少数意見」を見つける、<フォーカス>機能からは、3つの注目ポイントが示唆されました。

「おでんのほこり」「混雑時の注文しづらさ」「材料、産地の表示」について、強い懸念を持つ生活者がいることが推察されます。

これらへの対応が、顧客満足を生み出す梃子になると思われます。
 

図2.フォーカス

■「価格が高い」「添加物の多さ」「時間帯による品揃え」
生活者の声から、隠れた意識の構造を見出すために、<パースペクティブ>分析を行いました。
●パースペクティブ
・抽出された内容の間の「距離」を計算し、言葉の地図を描くことで、テキストデータに隠れた意識の構造を明らかにする分析。

 お互いが近いか遠いかの位置関係のみから、図の上下左右に関係なく解釈する。

■パースペクティブを見ると、大きく6つの不満に分類できると判断しました。

左端には、「価格の高さ」への不満が独立してひとつの極を作り、右上に行くほど、健康や安全性への関心が集まっていることがわかります。また、下側には、種類や量、時間帯により品揃えが悪いことが集まり、コンビニらしい、便利さを求めていることがわかります。右下~その上にかけては、調理品がちゃんと温かいことや、美味しさへの言及が見られ、購入した後、実際に食べた感想など、購買後の評価が垣間見えます。

図3.パースペクティブ

■女性と男性で不満のポイントは違う?
次に、性別や年齢、購入頻度などの利用者の属性ごとの特徴を見るため、<セグメント>分析を見ることにしました。セグメント分析では、その属性の人が、他の属性の人に比べて言いやすい傾向のある内容を自動で抽出します。※数値は2以上が重要さの目安

●女性は「添加物や塩分、カロリーが気になる」
女性の特徴としては、「食品添加物の多さ」を気にする傾向があるようです。また、「塩分やカロリー」「材料、産地、表示」についても女性の持ちやすい不満のようです。その他、「出来上がってから時間がたっていること」「肉まんや中華まんなどが温かいこと」等、 女性はいくつも不満を感じていることが伺えます。 

図4.女性

●男性は「値段が高い」の一点のみ
男性の不満の特徴は、「値段が高い」が上がりました。女性に比べると、男性に特徴的な不満は非常に少なく、「価格訴求」が男性にとってわかりやすいポイントだと思われます。
※女性に比べて男性の特徴が少ないのは、コンビニ調理品以外の様々なデータ分析にも共通して見られる傾向です。 

図5 男性

●女性をさらに年代まで追うと・・・
女性については、さらに20代~50代まで、10歳ごとに特徴を追いました。
■女性20代は「衛生面」、女性30代は「いつも食べたいときに限って品切れ」、女性40代は「肉まん・中華まんが温かいこと」、女性50代は「全体的に味付けが濃い」等の不満があることがわかります。

図6 女性20代
 
図7 女性30代
 
図8 女性40代
 
図9 女性50代

●ほとんど毎日購入する人の不満は・・・
購入頻度ごとに見ることもできます。
■ほとんど毎日購入する人は、「種類をもっと増やしてほしい」という不満が特徴的です。
また、週に3~4回購入する人は「店舗ごとの違い」や「時間帯によっては販売してないものがあること」「塩分やカロリー」についても不満のようです。
月に1回程度購入する人については、「全体的な味付けの濃さ」「長く待たされることがあること」「時間帯によっては品揃えが悪いこと」が、足が遠のく要因であることが伺えます。 

図10 ほとんど毎日
図11 週に3~4回
図12 月に1回程度

このように、ターゲットセグメントに特有の不満を捕まえられます。

■TextVoiceを使ってテキストマイニングをすると、お客様の声をより身近に感じられるようになります。
以上のように、コンビニ調理品についての約4,600人から寄せられた不満の声を分析することができました。ニーズ、ウォンツ、ディマンドがますます見えづらい時代、仮説を立てたり、予測をすること自体が困難となっています。
そんなとき、素直にお客様の声自体に向き合ってみることが賢明ではないでしょうか?

TextVoiceは今までにない、使いやすさと分かりやすさを兼ね備えた、全く新しいテキストマイニング・ツールです。簡単な操作で、事前に辞書を準備することもなく、大量のテキストデータの構造を発言の意味で分析することができます。

ご興味があれば、下記サイトをご覧ください。

マイボイスコムでは、インターネット調査で集めた大量の純粋早期のコメントを、「テキストマイニング・ツール(TextVoice)」で分析することで、生活者理解を深めることをお勧めしています。

〇テキストマイニング・ツール(TextVoice)

 https://www.textvoice.jp/info/

2016年4月 5日 (火)

聞き耳・2016年タレントイメージ調査

マイボイスコム と読売広告社でライフスタイルによる生活者分類を行い、77,000人のオリジナルパネル(キキミミパネル33-Voice)を構築して、調査・分析サービスを提供しています。

本パネルを対象に、タレントに関するイメージ調査(2016年)を2016年2月に実施致しました。3月にニュースリリースをしたのでお知らせします。

好きな男性タレント、女性タレントを見ると確かにそうだなあ、という方が並んでいます。

そして、キキミミパネルの「聞き耳」と言われている方が好感度を持っている人が、今後ブレークする可能性の高い方です。

NHKの朝ドラで活躍したディーン・フジオカさんや、菅田将暉さん、高畑裕太さんなどが、聞き耳さん達が注目しているタレントです。

そして、聞き耳の方が自由回答で書いたタレントには、男性では町田啓太、浦井健治、間宮祥太郎、上遠野太洸、女性では桜井日奈子、清野菜名、唐田えりか、浜辺美波、アーティストではアレキサンドロスらの名前があがっており、今後の活躍が期待されます。

「キキミミパネル(33-Voice)」は、慶應大学商学部の清水聰教授の「聞き耳・死神研究」をベースに、清水先生と読売広告社、マイボイスコムの3社で構築運用をしているものです。

こちらは消費財ブランドだけでなく、タレントについても、ブランドの将来診断ができるのが面白いところです。興味があれば下記ご覧ください。

〇タレントイメージ調査のニュースリリース
 http://www.myvoice.co.jp/news/pdf/33release160329.pdf
 
〇キキミミパネル(33-Voice)」
 http://www.myvoice.co.jp/menu/33-voice.html
 

◆好きな男性タレントは、ジャニーズグループの躍進が目立つ結果。
20-60代の男女全体で好きな男性タレントを聞いたところ、嵐やSMAP、TOKIOなど、ジャニーズ事務所所属グループのランク上昇も目立つ結果となった。
一昨年首位の阿部寛が昨年首位のマツコ・デラックスを再び抜いて首位へ。

男性ランキング2016

◆好きな女性タレント、3位には結婚を発表した北川景子がランクイン。
◆有村架純が前回29位から4位にジャンプアップ。

好きな女性タレントでは、綾瀬はるか、新垣結衣が昨年と同様、トップ2にランクインし、人気の強さを見せた。3位には先日結婚を発表した北川景子がランクイン。
昨年29位だった有村架純が4位にジャンプアップ、他にも竹内結子、桐谷美玲などが上位へ躍進。

女性ランキング2016

◆聞き耳層が選ぶ!「今後ブレイクすると思うタレント」

高感度な生活者=「聞き耳層」が支持する次世代タレント首位は、ディーン・フジオカ。
「聞き耳層」=この人たちに好かれるとヒット&ロングセラーにつながる可能性が高い、感度の高い生活者。
彼らが注目する次世代のタレントは、今後のブレイクと、その後の長い活躍も期待できる。聞き耳層が
支持する次世代タレントの特長は、「話題性」とともに、「信頼」「個性」「親しみやすさ」をも備えている点。
 
聞き耳ブレイク

◆こんな人にも注目!聞き耳層が選ぶ「ブレイク候補」
じわじわブレイク中?
聞き耳層が注目している、その他・次世代タレントはこの人たち。

トップ10入りした次世代タレント以外にも、“聞き耳層”が今注目しているタレントの自由回答には、
話題のタレントや個性派タレントの名前が挙がった。
男性では町田啓太、浦井健治、間宮祥太郎、上遠野太洸、女性では桜井日奈子、清野菜名、唐田えりか、浜辺美波、アーティストではアレキサンドロスらの名前が。今後の活躍が期待される。

聞き耳ブレイク候補
 

2016年7月26日 (火)

リオデジャネイロオリンピック調査

7月上旬に「リオデジャネイロオリンピックの1万人調査」をやりました。

関心ある人は40%で、ロンドンオリンピック56%、北京オリンピック56%、アテネオリンピック73%と比べてかなり低いようです。

どうして関心が低いのでしょうね?

南米だと距離感があるのでしょうか?

世界中のテロや、ロシアの組織的ドーピングなども微妙に影響しているのでしょうか?

4年に1度の世界的なスポーツと平和の祭典を素直に楽しめる世の中でありたいですね。

1.リオデジャネイロオリンピックの関心度
〔(全員)あなたは「リオデジャネイロオリンピック」にどの程度関心がありますか。〕

リオデジャネイロオリンピック

リオデジャネイロオリンピック関心層(「非常に関心がある」「やや関心がある」の合計)、非関心層(「あまり関心がない」「全く関心がない」の合計)が各4割です。2012年のロンドンオリンピックと比べ、関心層の比率が低くなっています。
性別による差はあまり大きくありません。年代別にみると、10代と50代以上では関心層が各5割弱で、他の年代よりやや高くなっています。男性20代、女性20・30代では非関心層が各5割強~6割弱で、他の性年代に比べ関心度が低いことがうかがえます。

〇リオデジャネイロオリンピックの1万人調査
http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=21616 

2017年3月 8日 (水)

政策課題の内閣府調査でも

マーケティングリサーチでインターネット調査が占める割合はかなり高く、2016年7月に日本マーケティング・リサーチ協会が発表した「第41回経営業務実態調査」によると、2015年度のアドホック調査の45.9%がインターネット調査となっています。

ただし、2012年度でも44.5%を占めていましたので、もう4、5年前からインターネット調査市場は成熟期に入っています。

〇JMRA「第41回経営業務実態調査」

http://www.jmra-net.or.jp/trend/investigation/index.html

当社が行っているインターネット調査の約7割は民間企業から委託を受けた、マーケティングリサーチです。

そして、残りの2割が大学の先生方からの学術調査で、1割が官公庁向け調査という感じです。

先日も内閣府消費者委員会様に「電力・ガス小売自由化に関する消費者調査」をご利用いただきました。

こちらは人口構成に合わせた4万人から1次調査を回収し、そのうちの電力会社や料金プランを変更済または変更手続中と答えた方を2次調査の対象者に抽出して、約1,600人から詳細な行動や意識を確認したものです。

限られた予算と短い期間で、4万人もの多くの国民から意見を聞けるのもインターネット調査だからできることだと思います。

こちらの調査結果は3月に開催された「公共料金等専門調査会」の審議に活用されて、内閣府のサイトでも公開されています。

この様な国の重要な政策課題の検討にも、インターネット調査が使われています。

私がインターネット調査を始めた1998年には全く想像も付かないことでした。。

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〇内閣府の調査レポート

http://www.cao.go.jp/consumer/kabusoshiki/kokyoryokin/doc/028_170302_shiryou2.pdf

調査名:電力小売自由化ならびに都市ガス小売自由化に関する消費者調査

● 調査対象: (1次調査)全国20-60代の男女40,000人(2次調査)1次調査で電力会社や料金プランを変更済または変更手続中と回答した回 答者のうちの1,600人

● 調査実施時期:平成29年1月~2月(インターネット調査)

● 調査実施会社:マイボイスコム株式会社

〇第28回 公共料金等専門調査会

http://www.cao.go.jp/consumer/kabusoshiki/kokyoryokin/senmon/028/shiryou/index.html

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2017年5月26日 (金)

テキストマイニング(TextVoice)を出展

Kimg03135月10日~13日に東京ビッグサイトで開催された「ビッグデータ活用展」に、当社の「テキストマイニング(TextVoice)」を出展しました。

インターネット調査では豊富ななテキストデータ(FAデータ)が回収できます。

また、ホームページのお問合せにも業態によっては毎週数千件のお客様からの意見や要望が集まる、というのもお客様からお聞きしました。

そして、各種SNSにも沢山のテキストが毎日発信されています。

テキストデータには「私はこう思う。もっとこうして欲しい。こんなことに困っている。こんな商品を望んでいる。」といった純粋想起の情報が、背景やシーン、理由などとともに書かれており、新たな発見や、気づき、潜在ニーズが沢山含まれています。

ここを有効なマーケティング情報にするのに、より簡単で使いやすいテキストマイニングが必要なのだと考えています。

当社の「テキストマイニング(TextVoice)」は、テキストデータのファイルを読込ませるだけで、分析用の辞書も自動で作り、最大6つの言葉の組合せに分類し、少数でも重要な発言の発見や、発言全体の俯瞰、そして、セグメント分析も簡単にできます。

操作が簡単で、結果が分かりやすいのが特徴です。

これを展示会に来ていた技術記者の方が「これは面白い技術ですね。」と言って、マイナビニュースの記事を書いてくれました。

こちら流石にプロで良く書けていて、テキストマイニングの理解にも繋がると思うので紹介させていただきます。

ぜひマイナビニュースのサイトで読んでみて下さい。

=====(以下、2017年5月25日のマイナビニュースより転記)=====

何気ないコトバに秘められた価値を発掘!

テキストマイニングを身近にするツール - マイボイスコムの「TextVoice」

[2017/05/25]

全世界で、それこそ秒単位でつぶやかれる情報。書籍や衣料品等、さまざまな品物が手に入るショッピングサイトでの購買データ。鉄道系ICカードを使用した際に蓄積される乗車記録……。近年、日々蓄積されていくさまざまな情報、いわゆる「ビッグデータ」を有効活用しようとデータマイニング手法が登場している。「Japan IT Week春」でもビッグデータに対して多様なアプローチを試みるサービスやソリューションが出展されていたが、今回ピックアップしたのは、インターネットでのアンケート調査などでお馴染みのマイボイスコムが出展していた「TextVoice」だ。

この「TextVoice」は、例えば「もう少し味付けが薄いほうが好みです」や「ボリューム的にさびしい気がしますが、価格に見合っていると思います」といった自由回答によるテキストデータを驚くほど手軽に分析が行えるASPサービスなのだ。先ほど、「驚くほど手軽」と称した理由は、「TextVoice」にログインして分析したいテキストデータが蓄積されたCSVファイルを指定し、あとは実行ボタンをクリックするだけ。たったこれだけのアクションで任意の情報を、誰でも使うことができるのは特筆すべきだろう。

手軽でありながら、この「TextVoice」は4つの視点での分析結果を得ることができることも本サービスの特徴と言えよう。文章のなかにどのような言葉が登場したか、その出現量や結びつきの強い語句をピースとして最大6個表示してくれる「サマライズ」、結束度の高い注目すべき意見を抽出することが容易な「フォーカス」、グリッド上に配置された語句の位置関係から潜在する大きなパターンを読み解く「パースペクティブ」、性別や年齢といった属性と強く繋がりを持つ内容を抽出する「セグメント」、以上の分析がわずか数分で行えてしまうのだ。ちなみに、用意したCSVデータに約3,000件のレコードが記録されていた場合、2分程度で分析が完了するという。また、1回の分析で最大15MB未満のデータ(おおむね10万件程度)まで分析可能とのこと。

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〇マイナビニュース(2017年5月25日)

http://news.mynavi.jp/articles/2017/05/25/itweek2017myvoicecom/

〇テキストマイニング(TextVoice)

https://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html

https://www.textvoice.jp/info/

2017年6月29日 (木)

ネット上の口コミに関する調査

皆さんは商品やサービスの購入や利用時に、「ネット上の口コミ情報」を利用される方ですか。

マイボイスコムでは4月に「ネット上の口コミに関するアンケート調査(第4回)」をやりましたので、その概要をご紹介します。

商品やサービスの購入時に「ネット上の口コミ情報」を参考にしていると答えた方は55%で、過半数の方が参考にしています。

特に、家電製品40%、旅行33%、パソコン29%、飲食店25%、食料品23%等で口コミ情報を参考にする方が多いようです。

また、口コミ情報をよく利用しているサイトは、価格.comが41%でトップで、2位Amazon31%、3位食べログ27%、4位ぐるなび25%、5位Yahoo!知恵袋20%と続きます。

「口コミ情報を見て買うことを決めた」が32%、「口コミ情報で評判の良い方を買った」が29%、「口コミ情報を見て買うことを止めた」も27%あり、実際の商品やサービスの購入に「ネット上の口コミ情報」が大きく影響していることが推察される結果となりました。

調査結果の詳細は、下記ページをご覧ください。

◇ネット上の口コミに関する調査(第4回)

 https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=22515

Q2.商品・サービスの購入・利用時のネット上の口コミ情報の参考度
〔(全員)あなたは、商品・サービス・店舗などを購入・利用する際、インターネット上の口コミ情報(※)をどの程度参考にしますか。※インターネット上のコミュニティサイトやブログ、SNS、ショッピングサイトなどに書き込まれる商品・サービス・店舗などの情報や感想・レビュー〕
  ネット上の口コミ情報

 

Q4.ネット上の口コミ情報を参考にする時によく見るサイト・アプリ
〔(インターネット上の口コミ情報を利用する方)あなたが、商品・サービス・店舗などの購入・利用にあたってインターネット上の口コミ情報を参考にするとき、どのようなサイトやアプリの情報をよく見ますか。(複数回答可)〕
  ネット上の口コミ情報

 

2018年3月29日 (木)

ネット調査×テキストマイニング×BIツール

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TextVoice × Tableau のワークショップに参加させていただきました。

これまでは、インターネット調査で大量のFAを取得して、それを弊社の「テキストマイニング(TextVoice)」にかけると面白い結果が得られる。

こんな『定性分析調査』もありなのではないかと感じていましたし、最近はその様なご依頼も増えてサービスも提供しています。

しかし、今回BIツールのTableauさんとワークショップを開催して、そこに集まった約40人の分析者が2時間で作った分析結果を見て、BIツールを使うメリットを実感することができました。

定性分析のニーズが高まっているのは、大量のテキストデータが集めやすくなったことと、調査設計されていない自由な意見やコメントから、新たな発見や気づきをすることの有益性の認識が広まったからだと思います。

しかし、定性データは分析が難しく、従来の単語のカウントと、2つの単語の係り受けのテキストマイニングでは、分析者の主観での推測が多く、組織のベクトル合わせが難しいという欠点がありました。

弊社の「テキストマイニング(TextVoice)」は、テキストデータのファイルを読込ませるだけで、AIが分析用辞書を自動で作り、最大6つの意味を持った言葉の組合せまで分類するので「操作が簡単で分かり易い」というご評価をいただいています。

しかし、分析や可視化の表現に自由度がないことと、分析結果を情報共有することができない、という点を改善できないかというご指摘も受けていました。

今回、ワークショップ参加者の発表を見たら、色々な発想で定量データと定性データを組み合せた分析ができるということと、それらの分析データを動的に動かしながら考えて、何かの気づきがあったら、それを分かり易く可視化できることが分かりました。

これからは様々なデータを社員が広く共有し、必要な人が必要なデータを自分でいじりながら考えて、その気付きで各自がアクションをして行く時代になるのかもしれません。

集計データやレポートではなく、自由にデータがいじれる環境が共有されているから、皆さん勝手に触って、勝手に考えて、勝手に気づいて行動に移して下さい。という様なイメージです。

そして、データの1部は、お客様の意見要望や、営業報告のコメントや、SNSの発信データといった「テキストデータ」であることが想像できます。

そんなBIツールでの分析ニーズに、お手軽なオプション料金で、テキストマイニングが提供できれば、お役に立てると思うので、BIツール✖テキストマイニング(TextVoice)のソリューションを開発して、皆様にお届けしたいと思います。

そんなに時間がかからずにできると思うので、ご関心のある方は下記フォームからお問合せ下さい。

〇「テキストマイニング(TextVoice)」お問合せフォーム

https://www.textvoice.jp/contact/

〇BIツールでのテキストデータ分析イメージ

https://public.tableau.com/profile/tetsu.yamanaka#!/vizhome/TextVoice_FastFood/sheet0?publish=yes

 

 

プロフィール

フォトアルバム

Takai kazuhisa

伊藤忠系シンクタンクの社内ベンチャーで、1999年にネットリサーチ会社のマイボイスコムを立ち上げて社長をやっています。会社を作ることより続けること、良い会社を目指して経営することの難しさ日々感じながら奮闘している毎日です。夜は神田や神保町あたりの居酒屋に出没し、休日は自然散策やアウトドアを楽しんでいます!