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Yahoo!ショッピングのレビュー分析から見える『想い』

レポート

[アナリスト:池宮 伸次、衣目 麻里]

今回の分析レポートはYahoo!ショッピングのレビューコメントのデータを使った分析について紹介していきたいと思います。

これまでも多くの分析レポートをご報告してきましたが、その多くは「検索キーワード」を使ったものでした。
実際に検索キーワードのデータは汎用性が高く、様々な場面で使われてきました。しかし、実は検索キーワードのデータにも得手不得手が存在しており、不得手なことの一つが「感情」を表すデータの抽出です。

その為、ある商品に対しての悩みや知りたいことを調査するのには検索キーワードは最適でしたが、かっこいいのかどうかとか、好きかどうかといった感情に関する分析は苦手としていました。これは、皆さんが検索をする時を思い浮かべれ頂ければと思いますが、「〇〇 カッコいい」とか「〇〇 とても使いにくい」と検索する人がとても少ないためです。

その一方で、ある商品やサービスに対してどのような感情や評価をしているのかを知りたい、というニーズもたくさんあります。そこで今回はYahoo!ショッピングのレビューコメントデータから、そのような分析ができないかを調べてみました。

【レビューコメントから何がわかる?】
レビューコメントは検索キーワードと何が違うのでしょうか? その特性の違いを簡単ににまとめてみました。


検索データとコメントレビューデータの違い

検索データは「何を知りたいか」 価格は? 修理方法は? 口コミを見たい レビューデータは「どう感じたか」 かっこいい! 耐久性に難あり リピートしたい 検索データは「何を知りたいか」 価格は? 修理方法は? 口コミを見たい レビューデータは「どう感じたか」 かっこいい! 耐久性に難あり リピートしたい


ビッグデータにはユーザーの本音がいっぱい!?

検索データを使ったニーズ調査手法 わからないから知りたい 使い方を調べたい 困ったことを解決したい 検索行動 ユーザーが悩んでいることや、疑問を調査するのに向いている レビューを使ったニーズ調査手法 商品の感想を共有したい 良かった点を伝えたい 悪かった点を伝えたい コメント行動 ユーザーが体験したことや感想、感情を調査するのに向いている 検索データを使ったニーズ調査手法 わからないから知りたい 使い方を調べたい 困ったことを解決したい 検索行動 ユーザーが悩んでいることや、疑問を調査するのに向いている レビューを使ったニーズ調査手法 商品の感想を共有したい 良かった点を伝えたい 悪かった点を伝えたい コメント行動 ユーザーが体験したことや感想、感情を調査するのに向いている

この図で書いている通り、検索キーワードは悩みや疑問といった知りたいこと、レビューコメントには体験した感想や感情が多く含まれており、それぞれを活かした調査をすることができます。
そこで、そういった体験の感想や感情のデータで商品を分析してみようというのが今回の趣旨となります。

その前に、検索データを使ったニーズの調査方法の一例を紹介します。過去にこちらの記事にて紹介した、検索データを使って、洗濯機に対して困っていることを収集できるか?という課題に挑戦したものです。

下記の可視化手法は「共起ネットワーク」とよばれるもので、洗濯機に関する主に「トラブル」に関する検索結果を抽出して、集約したものになります。


検索データを使ったニーズ調査例:洗濯機

洗濯機に関する「トラブル系悩み」の抽出 ティッシュを洗って流してしまった 途中で止めてしまった ダウンを洗ったらシミになってしまった 嘔吐した服を他と一緒に洗ってしまった 洗濯機に関する「トラブル系悩み」の抽出 ティッシュを洗って流してしまった 途中で止めてしまった ダウンを洗ったらシミになってしまった 嘔吐した服を他と一緒に洗ってしまった
シフォンケーキの失敗理由をデータで解明⁉ ビッグデータで簡単にユーザーの声を集める方法
https://about.yahoo.co.jp/info/blog/20190820/bigdata.html

詳細はもとの記事を読んでいただくとして、検索キーワードをつかうことで洗濯機に関するニーズを調査できるということがわかると思います。これはもちろん洗濯機といった大きなくくりに限らず、個別の商品でも可能です。

それでは次に、ユーザーレビューコメントを使ってその商品に対する「想い」といった面が分析できないかに挑戦してみましょう。
皆さん、Yahoo!ショッピングのレビューコメントをご覧になったことはありますか? 中には実際に投稿された方もいるかと思いますが、それぞれの商品に対しての使用した感想などが投稿され、閲覧することができます、これらのテキストデータを分析して、商品に対する「想い」を分析・可視化してみたいと思います


Yahoo!ショッピングのレビューコメントを使った分析


Yahoo!ショッピングには商品レビュー・口コミという機能があり、そこについたレビューコメントを分析すると事で、その商品に対するユーザーの「想い」を可視化する分析

商品レビュー、口コミ一覧

【全体像をとらえよう】
まずはその商品に対する感想の全体像を把握するところから始めてみましょう。
さっそく、某「空気清浄機」についているレビューコメントをノイズなどを除いたうえで抽出して、すべてのコメントに多く含まれている傾向がある単語などをネットワークで表現してみました


某「空気清浄機」製品のレビュー全体感の把握 結婚式のお祝い品としての選定候補になっていることがわかる 両親が安全に使える家電ということが安心材料となり購買のきっかけにつながっていることがわかる 本体の持ち運びに不便を感じている層がいることがわかる 某「空気清浄機」製品のレビュー全体感の把握 結婚式のお祝い品としての選定候補になっていることがわかる 両親が安全に使える家電ということが安心材料となり購買のきっかけにつながっていることがわかる 本体の持ち運びに不便を感じている層がいることがわかる

分析結果を見てみると、いくつかの傾向があることがわかりました。
レビューということもあり、「リモコンが便利」といった良い点や「持ち運びが不便」といった不満のネットワークが見て取れます。
それ以外にも、「結婚のお祝いに喜ばれました」や「両親に安全・安全な家電を贈りたい」といったシチュエーションも読み取ることができます。

このように、その商品についたレビュー全体をひとまず広い視点で眺めてみるだけでも、その商品に対する評価や感想以外にも、なぜその商品を買ったかといったきっかけまでを教えてくれる場合があるのです。

【良い評価と悪い評価を比べよう】
では次に、良い評価と悪い評価を比べてみます。
レビューコメントでは良い評価から悪い評価まで最高5点で評価を付けることができるため、良い評価や悪い評価のレビューコメントのみを集めて分析することも可能です。


Yahoo!ショッピングのレビューコメントを使った分析

★5のレビュー 良い評価のコメント ★1のレビュー 悪い評価のコメント ★5のレビュー 良い評価のコメント ★1のレビュー 悪い評価のコメント

商品レビュー・口コミには★というスコアが付いており、★の点数が高いほど良い評価のレビューコメントとなっている。
そのため、どこがより評価されているのか、またはどこが評価されていないのかを比較・分析することもできる


全体を見る分析でも製品の良い点、悪い点を浮かび上がらせることができますが、コメント数は点数によってばらつきが大きく偏りが起こりがちなため、グルーピングすることでよりクリアに分析することが可能になります。
ここでは某「低価格掃除機」の高評価レビュー(5点)と低評価レビュー(1、2点)のみを抽出したグループを作成して、分析行ってみました。

高評価レビューのみで作成した共起ネットワーク

某「低価格掃除機」製品の高評価レビュー分析 良い評価を付けているユーザーレビューコメントを分析することで、全体的にどこが評価されいているのかを把握しやすい
 このように、どういった点が高評価されているのかがネットワークとして現れる 商品そのものだけではなく、評価のあがったシチュエーションといったものも浮かぶ場合がある 某「低価格掃除機」製品の高評価レビュー分析 良い評価を付けているユーザーレビューコメントを分析することで、全体的にどこが評価されいているのかを把握しやすい
 このように、どういった点が高評価されているのかがネットワークとして現れる 商品そのものだけではなく、評価のあがったシチュエーションといったものも浮かぶ場合がある

低評価レビューのみで作成した共起ネットワーク

某「低価格掃除機」製品の低評価レビュー分析 悪い評価のレビューコメントを分析すると基本的には不満点のみ抽出されやすい 排気の風が顔に当たる構造が気になるというのが大きなネットワークとして現れている 「音が大きくてびっくりする」といった体感の感想は、検索データからではなかなか分析することが難しい 某「低価格掃除機」製品の低評価レビュー分析 悪い評価のレビューコメントを分析すると基本的には不満点のみ抽出されやすい 排気の風が顔に当たる構造が気になるというのが大きなネットワークとして現れている 「音が大きくてびっくりする」といった体感の感想は、検索データからではなかなか分析することが難しい

良いレビューでは何が評価されたのか、悪いレビューでは何が不満だったのか、よりはっきりとわかる結果が得られました。
また、検索キーワードの分析と異なり、自分の体験した経験の感想が多く現れている点もレビューコメント分析の特徴と言えそうです。

【比較してみよう】
最後に、ほかの製品とレビューコメントを比較してみましょう。
それによって、相対的に自社製品のどこが評価されているのか、逆に弱みはどこなのかといった点が明確に見えるようになります。

ここでは様々な「炊飯器」をレビューコメントを使って比較してみました


Yahoo!ショッピングのレビューコメントを使った比較分析

自社の炊飯器 B社の炊飯器 C社の炊飯器 自社の炊飯器 B社の炊飯器 C社の炊飯器

自社の商品の強みはいったい何か、
どういったところがユーザーに受け入れられていて、逆にどういったところが弱いのかを分析する


縦軸は各製品別、横軸には製品の特長を表していると思われるカテゴリを作成して、そのスコアを集計しました。
点数が高いほど(赤色ほど)他と比較してレビュー内で良く言及されており、点数が低いほど(青いほど)レビュー内で触れられていない、という意味なります。


Yahoo!ショッピングのレビューコメントを使った比較分析

炊飯器の商品別レビュー分析 炊飯器の商品別レビュー分析

これを見るとB社はおしゃれ、かわいい、軽いのスコアが高いため、ほかの商品と比べてどういった点が訴求ポイントとなっているか特徴がはっきり表れています。
またF社(低価格機)はきちんと安さのカテゴリの出現頻度が高く、レビューでも特徴として現れていることがわかります。

商品そのものだけではなく、炊きあがったお米の感想の比較もすることができます


Yahoo!ショッピングのレビューコメントを使った比較分析

炊飯器の商品別レビュー分析(味) 炊飯器の商品別レビュー分析(味)

商品そのものの特徴では際立ったスコア差が出なかったA社ですが、炊きあがったお米の味では圧倒的に「美味しい」のスコアが際立っています。また、F社(低価格機)では他社と比べて、カチカチといったコメントの出現頻度が高いこともわかります。

このコメントレビュー分析の特徴として、「かわいい」や「美味しい」、「ふっくら」といった感想や感情を表す言葉であっても分析が可能となる点です。検索キーワードではこのような言葉ではなかなか検索しないためデータを集めることが難しい点がありましたが、レビューコメント分析では、このような調査も可能となるのです。

ヤフー・データソリューションでは、今後も分析に役立てていただける調査レポートの発信をしていきます。

※今回公開したデータを含め、ヤフー・データソリューションは、お客さまのデータを統計データとしたうえでデータの可視化や分析結果をご提供するサービスであり、個人を識別できるデータ (パーソナルデータ) については、お客さまから新たに同意をいただかない限り外部に提供することはありません。

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