[GPT活用術]顧客の声をGPTで分析してみる 〜口コミ分析編〜

ChatGPTを利用して顧客の声を定量的に評価する方法を思いついた(後発です)ので、記事にします。この記事は、前回スクレイピングしたデータを実際に分析します。
概要
ChatGPTを利用して顧客の声を定量的に評価する方法を思いついた(後発です)ので、記事にします。この記事は、前回スクレイピングしたデータを実際に分析します。
前回の記事はこちらから
方法
- CSVデータをスプレッドシートにインポートする
- 不要なデータを削除したり、フォーマットを作ってデータ整形をする
- カラム名を作成して、必要なデータのみに整形を行ったものがこちらです。
- カラム名を作成して、必要なデータのみに整形を行ったものがこちらです。
- スプレッドシートの拡張機能でChatGPTを導入
- 導入の詳しい方法は、こちらの記事をご覧ください。
- クエリを作成して、口コミを数値化
- ChatGPTを利用する関数は基本的にGPT()です。これを利用して、口コミを数値に変換します。
- 口コミは4段階評価に分けてみます。また出力の形式を固定して、データとして扱いやすくします。今回は接客・サービスを軸に分析してみるので、関数は下記のようにしてみます。
=GPT("これは都内のホテルの口コミです。ユーザーが接客やサービスに関してどれだけ満足しているかを評価してください、評価は、0,1,2,3で、3が最高評価になります。 基準は、接客・サービスに関して言及なし→0、接客・サービスで不快な思いをした(例:愛想がない。アメニティが足りない)→1、接客・サービスは可もなく不可もなく(例:特に気になった点はないなど)→2、接客・サービスに満足している(例:スタッフの方が丁寧に教えてくれたなど)→3返信の形式は、評価:[評価結果]",該当口コミのセル番号)
- この関数をそれぞれの口コミで実行すると下記のようになります。ちゃんと指定した形で出力されているようです。なお関数のGPTへの命令で改行を使ったりすると、なぜか出力がブレます。
- 結果
- 下記のように、概ね正しく口コミを判別ができているようです。なおこれは2が多くなる傾向がありました。
- 評価:3
とても綺麗で 騒音など全くなく 過ごしやすかったです。 フロントの方も丁寧で親切な対応をしてくださいました。
チェックインの時も最後、エレベーターの方角まで教えていただけて嬉しかったです! 別の店舗ではルームキーが出た後、無言で放置されたので… 良い男性スタッフさんに当たって良かったです。 ありがとうございました!
- 評価:2
スタッフの態度は普通だった。(この口コミは私が試しに作成したものです)
- 評価:3
- 下記のように、概ね正しく口コミを判別ができているようです。なおこれは2が多くなる傾向がありました。
活用
評価をright関数などを使って数値だけ抜き出して、ユーザーのつけた星の数と分布を比べたり、他の軸での評価との違いを比較したりと、新しいインサイトを見つけることができます。
こうした分析によって、化粧品などの訴求ポイントが競合と付けにくい商材においても、自社では気づかなかった視点や、より刺さるものを発見することができるかもしれません。
まとめ
口コミデータを定性的に分析するのは時間がかかりますが、このような形なら手軽にユーザーの声の集計を行えます。GPTのシートは定性分析の民主化とも言えるツールの組み合わせなので、ぜひ利用してみてください。