データ分析
2023/07/31
SiNCE 編集部

[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


  1. CSVデータをスプレッドシートにインポートする

  2. 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

    1. 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。



  3. スプレッドシートの拡張機能でChatGPTを導入

    1. 導入の詳しい方法は、こちらの記事をご覧ください。



  4. クエリを作成して、口コミを数値化

    1. 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。

    2. 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。


    3. =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)


    4. 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。



  5. 結果

    1.  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。

      1. 評価:3


        1. 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。



        2. 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!




      2. 評価:2


        1. 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)








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。

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