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アスペクトベースの感情分析ソーシャルメディア用語集

2023年11月28日

オムニチャネルオムニチャネルコマースソーシャルメディア用語集

アスペクトベースのセンチメント分析は、センチメント分析の 3 つのレベルのうちの 1 つです。
他のレベルとはドキュメントベースとトピックベースです。
これらのアルゴリズムは、固有表現認識(NER)、自然言語処理(NLP)、およびその他の AI 技術と連携して感情を測定します。

アスペクトベースのセンチメント分析は、機械学習(ML) 手法です。顧客フィードバックデータをより小さなカテゴリに分類して隠れたブランド感情を見つけて抽出することで、顧客フィードバックデータから詳細で実用的なインサイト：洞察を提供します。

この手法は、ソーシャルメディアのコメントやビデオ、レビュー、オンライン出版物、アンケートなど、さまざまなソースからのデータを分析し、収益を増やすためにビジネスのどの機能や側面を改善する必要があるかを特定するのに役立ちます。

ドキュメントベースの感情分析では、テキスト全体を分析し、表現された感情を単一の分類で提供します。表現された感情に。トピックベースの感情分析では、テキストを単語やフレーズに分割し、「食品」や「顧客サービス」などの特定のトピックに分類して、それぞれの感情を計算します。

アスペクトベースのセンチメント分析は、3 つの分析の中で最も先進的です。

データからさまざまな側面を抽出して感情を測定し、それらを以前に特定されたトピックに帰属させます。
たとえば、「迅速なサービス」、「丁寧なスタッフ」、「清潔さ」などの側面を特定し、顧客の感情を測定し、「顧客サービス」というトピックの下でそれらを照合します。
したがって、トピックベースの感情に加えて、側面ベースの感情も得られます。

業界の側面に基づいて構築された機械学習モデルは、データの詳細から抽出されるため、より精度の高い洞察を提供します。
どの業界でも側面が異なるため、これは重要なポイントです。
たとえば、アパレル業界の「店頭」や「ウインドウショッピング」などの側面は、レストランの「食べ物」や「飲み物」などの側面とは関係がありません。この組み込み機能により、ブランドは、業界に関連するトピックやキーワードのタグやラベルを手動で作成することなく、ビジネスのさまざまな側面に関する顧客センチメントの洞察を自動的に受け取ることができます。

ソーシャルメディア用語集オムニチャネルコマースでの活用方法を踏まえて

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オムニチャネルコマース用語集

EC/eコマース D2C/DTC 用語集

購入後体験（ポストパーチェス）でCX（顧客体験）をアップデザイン

エンゲージメント＆ロイヤルティからAOV×LTVを向上させる

EC/eコマースにおける「購入（購買）後体験：Post Purchase：ポストパーチェス」とは、顧客が商品やサービスを購入した後に行われる一連の活動やコミュニケーションのことです。

購入後のフェーズは、顧客の満足度向上やロイヤルティの構築、再購入促進などに影響を与える重要な顧客体験１つのファネルです。

1. 注文確認と注文確定通知:

顧客が注文を完了すると、自動的に注文確認メールが送信されます。このEメール・SNSのDM・LINEなどには注文の詳細やトラッキング情報などが含まれ、顧客にとって注文が受理され、その後、決済処理承認と在庫確保されたことを確認する手段となります。

2. 出荷通知と追跡情報ページ:

商品が、DC/FC/店舗から出荷されると、商品発送通知が顧客に送信されます。これとパーソナライズ化された配送情報を見えるかされたパーソナル情報ページにより、顧客は商品の注文/追跡状況を追跡して、到着を待つことができます。とともに、CXとしてコンテンツマーケティングを提供することで顧客の期待に応えていきます。

3. 配達完了と開封体験・Unboxing

商品が届いたときのブランドからのメッセージを感謝と感動ともにデザイン・演出します。同梱物でのCEM（Customer Experience Management Service）施策と、ここからオムニチャネルコミュニケーションをMAを活用して展開します。

4. カスタマーサポート:

顧客が購入後に疑問や問題が生じた場合、迅速で効果的なカスタマーサポートが重要になります。顧客のレーダー（感性や関心や悩み）に添ったパーソナライズされたEメール、ライブチャット（AIチャットボットも）、Voice（電話）などを通じて、顧客の問題解決を支援します。

5.アフターサービス:

オムニチャネルコマースに限らず、マルチチャネスでもクロスユースでも、商品が届いた後も、顧客が商品に関して質問や課題を抱えることがあります。適切なアフターサービスを提供して、顧客の満足度を高めてCRMを越えたC X：カスタマーサクセスを一緒に実現しましょう。

6. レビューやフィードバックの促進:

Eメールのパーソナライゼーションのためにも、顧客に購入した商品やサービスのレビューやフィードバックを提供してもらうことは、他の顧客に対する信頼性（社会的証明）や商品の改善につながります。

7. クロスセルとアップセル:

顧客が購入した商品に関連する他の商品を提案するクロスセルや、より高価なバージョンを提案するアップセルと衝動買いは、追加の売上と利益創出の機会の重要な手段です。

8. リピート購入の促進:

購入後のコミュニケーションをEC IntelligenceのようなMA（マーケティングオートメーション）とパーソナルポータルを通じて、顧客に対して実証済みの顧客維持方法とリピート購入の促進を行います。特別なオファーや割引などを提供することや、ロイヤルティプログラムを通じて顧客との信頼と信用を高めていきます。

9.関与とブランドの認知:

購入後のコミュニケーションを通じて、顧客との関係を継続し（CRM）、ブランドと顧客の相互理解と共感を高めます。メール・LINE・SNS-DMなどのデジタルマーケティングで顧客の購買態様を改善する施策としてニュースレターや特別な情報提供を通じて、顧客にブランドに関する情報を提供することができます。

10.顧客満足度の向上:

購入後の体験が顧客の満足度に影響します。商品が期待通りに届いたか、顧客セルフサービスなどでのサポートが迅速かどうかなど、顧客の購買前の期待を越えて、顧客の評価を向上させてエンゲージメントを高まる努力が重要です。

11.フィードバックの収集:

顧客からのアンケートやソーシャルメディアでのフィードバックを収集し、サービスや商品の改善点、オンラインストアの商品説明の改善、を特定します。これから商品のレコメンデーション（推奨）に活用したり、顧客の声を取り入れることでコマースビジネスを向上させることができます。

12.顧客ロイヤルティの構築:

購入後の良好な体験や関与を通じて、顧客のロイヤルティを構築します。満足度の高い顧客は、長期的な関係を築き、ブランドのアンバサダーとしての役割を果たす可能性があります。

13.返品や交換の手続き:

アパレル・ファッションに限らず、商品に不満や問題がある場合、返品や交換の手続きを円滑に進めることが重要です。迅速で透明な対応は顧客の信頼を高めます。商品は再販リ・コマースなどで収益化と潜在層ファンの獲得に活用します。

14.顧客データの活用:

購入前・中・後のデータを収集・分析して（CDPの活用）、顧客行動や傾向を理解しましょう。ターゲットマーケティングやプロモーションの最適化が可能です。

ポストパーチェスは、顧客の購入体験を完了させることではでなく、長期的な関係を築くための大きな機会です。顧客とのコミュニケーションや関与を大切にし、購入後のフェーズを効果的に活用することで、顧客の満足度を高め、ブランドの成長に貢献することができます。

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