2010年6月24日木曜日

リスニング・ソリューション: 会話の構造化

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《第25回》


Steve Rappaport The ARF Listening Playbook

リスニング・マーケティング:

Social Media時代の新しい消費者調査 の第19回目です。

今回は、第3章 リスニング・ソリューション Listening Solutionsの

第2節 テキスト分析ソフトウエア・ソリューション Text Analysis Software Solutions その3です。



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3-4.情報の抽出


リスニング・プロジェクトへの注目の用語の発見は、人々や態度、ブランド、

ジオグラフィー、日付、数字、通貨といったものを特定する

「固有表現抽出」(entity extraction)と呼ばれるプロセスを通して実行される。


多くのベンダーは、競争力のある一連の機能を提供している。

一方、エンタープライズ・ベンダーは、 固有表現が、

特定のビジネスや市場、顧客、ブランドのために定義づけられ

抽出される機能を提供している。



3-5.会話の構造化:分類や、トピックス、サブ・トピックスやテーマ


テキスト分析のソフトウエアを使ったプロジェクトは、

通常は、ブランド関心と課題に焦点を当てたヒエラキーに、会話を構造化する。


そうすることによって、アドバンンテージを提供している。

例えば、トピックや議論されている特定の事や、

時系列分析のおける統一性が何であるかを明らかにしたり、

すべての異なった会話がどのように関連しているか見ることができる点である。

テキスト分析のソフトウエアは、高度なレベルの分類と、

さらにトピックス、サブ・トピックス、テーマに、

会話を構造化する決められた方法(ルーティン)を有している。


実際問題として、ソフトウエア・ベンダーは、ブランドのプロジェクト要求を

見たすことを保証するために、スキームを精緻化し、

微調整するためのユーティリィを提供している。



3―5-1 分類


言語が処理された後で、ソーシャル・メディア・テキストから

抽出された用語や、コンセプト、課題は、情報を高度なグループに

編成する分類スキームに振り分けられる。


テキスト分析のベンダーであるHarris Interactiveは、

IT企業のすばらしい分類スキーム例を提供している。(図42)



図42のそれぞれのボックスは、トップ・グループにおける

ハードウエアや契約、実行のようなトピックや、

第2のグループにおけるコストや価格、価値といったマーケティング課題や、

ビジネスの軽減、ブランドの信用性といったトピックで、

インフォーメーション・テクノロジー企業の機能的視点を提供していている。

分類を展開しているブランドは、スキームが完成し、

さまざまな組織的視点が反映された時、恩恵を受けることになる。



3-5-2. テーマやトピック、サブトピック


テキスト分析は、会話のテーマを特定し、さらに、

テーマをトピックやサブ・トピックに分類する決まった方法(ルーティン)を持っている。

痛みの緩和に関連したテーマの例は、人々が製品カテゴリーにおいて

話す話題の範囲や、ブランドによってそれらがどのように異なるかを示している。


両方の会話は、熱の減少や、ヒーリング、副作用の問題について語っている。

しかし、2つの異なったストーリーになっている。

タイレノールは子供の安全性やブランド信用、やさしさについて、

アドビルは、有効性についてである。



上のテーマから、安全性や有効性といった複数のトピックにまたがっていることがわかる。

そして、テーマはいくつかのサブ・トピックにグループわけすることができる。


例えば、安全性は、子供の安全性や製品の安全性といったサブ・トピックに分類される。

我々が手動で行ったことをベンダー・ソフトウエアの場合、プログラムがやってくれる。


ソフトウエアによるトピックやサブ・トピックの良い例として、携帯電話のブランドがある。



分類によって、トピックや、サブ・トピック、分析、報告が、

顧客サービスや、サービス・プラン、携帯といった携帯ブランドの

ビジネス課題レベルで可能であり、

さらに、顧客サービス課題における知識や対応、礼儀正しさといった

非常に小さな関心事にまで掘り下げることができる。



基本的な投稿メッセージやコメントに問題を掘り下げることによって、

トピックやサブ・トピックに分類するコメントへのアクセスが可能になる。

このようなテーマやトピックについての分析は、広告のメッセージングや、

関心を表したりブランドとのコネクションを強化するための

ユーザーのコミュニティへの関与のような多くの方法で使われる可能性がある。



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