記事の対象者と解消できるお悩み
対象者
データ分析に関心のあるマーケティング担当者、商品開発担当者、データアナリスト
興味関心
- 口コミデータの効果的なカテゴリ別集計方法
- カテゴリ別の顧客ニーズ把握
- データに基づいた商品開発・マーケティング戦略の立案
解消できるお悩み
- カテゴリ別の売上向上のための施策がわからない
- 顧客ニーズに基づいた商品開発のアイデアがない
- 口コミデータを有効活用できていない
はじめに
近年、消費者の購買行動において口コミ情報の重要性がますます高まっています。多くの消費者は商品やサービスを購入する前に、オンライン上の口コミを参考に意思決定を行っています。特に、レビュープラットフォームであるShareViewは国内最大級の口コミ数を誇り、多様な商品・サービスに関する貴重な顧客の声が集積されています。
本ブログではShareViewに蓄積された膨大な口コミデータをカテゴリ別に集計し、その結果から得られる顧客インサイトについて詳細に解説します。具体的な集計方法から集計結果のマーケティング戦略への活用例まで、実践的な情報を提供します。この記事を読むことで貴社の商品開発・マーケティング戦略に口コミデータを最大限に活かすためのヒントが得られるでしょう。
データ概要
データ内容
本分析では、ShareViewサイトから収集した口コミデータを使用します。主なデータ項目は以下の通りです。
- 提供企業名
- 商品名
- カテゴリ名
- レビュー本文
- 評価（5段階）
- 投稿日時
- 顧客属性（年齢、性別、都道府県）
集計対象期間：2011年4月12日〜2024年5月18日
総レビュー数：584,058件
実際のデータ
本集計では、BigQueryを用いて集計を行いました。以下が実際のデータです。
カテゴリに絞る前の全体データ基礎集計は下記記事にて解説しております。
カテゴリ集計
ShareViewの口コミデータをカテゴリ別に集計することで、各カテゴリにおける顧客の興味関心や満足度を詳細に把握できます。以下に、集計例を示します。
本集計の実際の集計BigQueryは下記記事で解説しております。
カテゴリ別口コミ数
カテゴリ別の口コミ数
口コミ数の多いカテゴリをランキング形式で示すことで、どのカテゴリの商品・サービスに対する関心が高いかを把握できます。
- 1位：お菓子・デザート (237,008件)
- 2位：飲料 (143,293件)
- 3位：食品 (114,433件)
この結果から、お菓子・デザート、飲料、食品といったカテゴリへの関心が高いことがわかります。
また全体の口コミのうち84.71%を上記3カテゴリで占めていることがわかります。
以下集計では上位3カテゴリの集計を行います。
性別での口コミ比率
口コミを性別で区切って集計することは、男性と女性で商品やサービスに対する価値観や評価基準を理解する上で不可欠です。
- 購買行動の違い：一般的に、女性は共感や感情的なつながりを重視する傾向があり、口コミの内容や視覚的な情報に影響を受けやすいと言われています。一方、男性は機能性やスペック、論理的な説明を重視する傾向があります。
- ニーズの差異：例えば、化粧品の場合、女性は肌への効果や使用感を重視する傾向がありますが、男性は手軽さや価格を重視する場合があります。
- マーケティング戦略の最適化：性別ごとの口コミを分析することで、それぞれのニーズに合わせた商品開発や広告戦略を立案し、より効果的なマーケティング施策を展開できます。
集計結果から以下がわかります。
- 男性の口コミ比率が全体集計に比べて飲料カテゴリで高くなっている ※全体集計では男性の比率は25%
- 上記から男性イメージの強いビールやコーヒーなどが口コミ数を牽引している？と仮説が作ることができる
飲料カテゴリを詳細に集計した記事は下記になります。
年代別での口コミ比率
年代別の口コミ比率を集計することは商品やサービスがどの年齢層に支持されているかを把握するために不可欠です。
- ライフスタイルの違い：例えば、子育て世代はベビー用品や家族向けサービスに関心が高く、シニア世代は健康食品や旅行に関心が高いといった傾向があります。年代別の口コミを分析することで、各世代のライフスタイルに合わせた商品やサービスを提供できます。
- 世代間の価値観の差異：若年層はトレンドやSNSでの情報拡散に敏感であり、口コミの影響を受けやすい傾向があります。一方、中高年層は品質や信頼性を重視する傾向があります。
- 購買力の違い：年齢層によって購買力が異なるため、どの年齢層をターゲットとするかによって、商品戦略や価格設定を調整する必要があります。
集計結果から以下がわかります。
- カテゴリによる年代の口コミ比率に偏りはない
都道府県別での口コミ比率
都道府県ごとの口コミ比率を集計することは、地域ごとの特性を考慮したマーケティング戦略を立案するために重要です。
- 地域特性の反映：各都道府県には気候、文化、習慣などの地域特性があり、顧客のニーズや商品に対する評価が異なる場合があります。
- 顧客満足度の向上：地域別の口コミを分析することで各地域における顧客の不満点や改善点を把握し、地域ごとのニーズに合わせた商品やサービスを提供できます。
- 地域限定キャンペーンの最適化：特定の地域で人気のある商品やサービスを特定し、その地域に特化したキャンペーンを実施することで、より効率的な成果を期待できます。
集計結果から以下がわかります。
- カテゴリによる都道府県の口コミ比率に偏りはない
カテゴリ別評価
カテゴリごとの評価を比較することで、顧客満足度の高いカテゴリを特定できます。
- お菓子・デザート：4.25点
- 飲料：4.0点
- 食品：4.17点
※上記評価は中央値(med)
この結果からお菓子・デザートカテゴリの顧客満足度が高いことがわかります。お菓子・デザートカテゴリの成功要因を分析し、他のカテゴリに適用することで全体の顧客満足度向上に繋がるかもしれません。
また、飲料の評価がなぜ低いかを分析することで顧客満足度向上に繋がる施策が生まれるかもしれません。
性別での評価
性別と評価を組み合わせることで商品やサービスに対する男女間の評価の違いを明確に把握し、よりパーソナライズされたマーケティング戦略を展開できます。
- 顧客満足度の差：同じ商品でも、男性と女性では重視するポイントが異なるため、評価に差が出る場合があります。
- ニーズの掘り起こし：男女間で評価が異なる場合、その理由を口コミ内容から分析することで、潜在的なニーズを掘り起こし商品開発に活かすことができます。
- 訴求ポイントの明確化：性別ごとの評価が高い点を分析し広告やプロモーションにおいて、それぞれの性別に響く訴求ポイントを強調することができます。
集計結果から以下がわかります。
- お菓子・デザートカテゴリ、飲料カテゴリは性別による評価の違いは見られない
- 食品カテゴリは女性が男性よりも0.25評価が高い
年代別での評価
年代と評価を組み合わせることで年齢層ごとの顧客満足度や評価ポイントの違いを把握し、ターゲット層に合わせた商品戦略やプロモーション戦略を立案できます。
- 価値観の変遷：年齢層によって商品やサービスに対する価値観が大きく異なる場合があります。
- 課題の発見：特定の年代層で評価が低い場合、その理由を口コミ内容から分析し商品やサービスの改善に繋げることができます。
- ターゲティングの精度向上：年齢層別の評価が高い点を分析し、広告やプロモーションのターゲット層を絞り込むことで、広告効果を高めることができます。
集計結果から以下がわかります。
- お菓子・デザートカテゴリは年代による評価の異なりは見られない
- 食品カテゴリは10代、20代と若者の評価が高い
- 食品カテゴリは多くの年代で評価が異なる
都道府県での評価
都道府県と評価を組み合わせることで、地域ごとの顧客満足度や商品・サービスに対する評価の違いを把握し、地域特性に合わせたマーケティング施策を展開できます。
- 地域戦略の最適化：地域ごとの評価が高い点を分析し広告やプロモーション、販売チャネルの選択など地域特性に合わせたマーケティング戦略を立案できます。
- 地域性の反映：各都道府県には気候、文化、嗜好などの地域特性があり、商品やサービスの評価に影響を与える場合があります。
- 潜在ニーズの発見：地域別の口コミ内容を分析することで、その地域特有の潜在ニーズを掘り起こし、地域限定の商品開発やサービス展開に繋げることができます。
集計結果から以下がわかります。
- 各カテゴリで都道府県の評価が異なる
集計データの活用例
ShareViewの口コミデータを活用することで、以下のマーケティング戦略を高度化できます。
- ターゲット顧客のニーズに最適化された商品開発：カテゴリ別の口コミ分析を通じて、顧客が求める機能や特徴を把握し、商品開発に反映することで、顧客満足度を高めることができます。
- 効果的な広告戦略：ターゲット顧客層の興味関心に合致する広告コピーを作成し、適切な媒体に配信することで、広告効果を最大化できます。
- 顧客体験の向上：口コミから顧客の不満点を特定し、サービスの改善に繋げることで、顧客ロイヤルティを高めることができます。
- 競合分析：競合他社の商品・サービスの評価を分析し、自社の強み・弱みを明確にすることで、競争優位性を確立できます。
当社の強み、サービス紹介
弊社では、お客様のビジネスの成長をデータ活用によって支援するため、以下のサービスを提供しています。
- スクレイピングの受託：お客様のニーズに合わせて様々なウェブサイトから必要なデータを効率的に収集します。
- データの収集・分析：収集したデータをお客様の課題に合わせて多角的に分析し、隠れたインサイトを抽出します。
- 分析レポートの作成と可視化：専門知識がない方でも理解しやすいように、分析結果を分かりやすく可視化しレポートを作成します。
まとめ
ShareViewの口コミデータは顧客インサイトを知るための貴重な情報源です。カテゴリ別に集計することでより詳細な分析が可能となり、データに基づいた戦略的な意思決定を支援します。今回ご紹介した集計例や活用例を参考にぜひ貴社のビジネスに口コミデータを活用してみてください。
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