こんな人におすすめ：
- 価格調査や市場分析を行うマーケター
- 顧客の声を分析し価格改善を目指す担当者
- テキストデータを活用した戦略立案に興味があるビジネスパーソン
プロンプト例：
「価格調査における顧客の口コミデータをテキストマイニングし、センチメント分析と共起分析を用いて肯定的・否定的意見や関連語を抽出してください。また、それらの結果から価格に関する顧客の感情や商品の特徴を分かりやすくまとめてください。」
プロンプト例の出力結果（想定）：
価格に関する口コミを分析した結果、センチメント分析では「価格が妥当」「コスパが良い」といった肯定的意見が全体の60％を占める一方、「高い」「割引が少ない」といった否定的意見も一定数ありました。共起分析からは「価格」と共に頻出する語として「品質」「セール」「満足」「割引」が多く、価格評価は商品品質やセール状況と密接な関係があることが分かりました。これらの結果は価格戦略の見直しやキャンペーン企画の立案に活用可能です。
テキストマイニングで用いられる主な手法は以下の通りです。
- センチメント分析：文章に込められた感情を「肯定的」「否定的」「中立的」に分類し、顧客の感情を把握します。価格に対する満足度や不満点の抽出に有効です。
- 共起分析：テキスト内で同時に現れる語の組み合わせを調べ、価格に関する語と関連するキーワードを明らかにします。顧客の価格イメージの具体的要素を検出します。
- 対応分析（コレスポンデンス分析）：カテゴリーデータの関係を散布図などで視覚化し、顧客層や商品属性と価格感覚の関係性を分かりやすく表示します。
- 主成分分析：多くの変数を少数の要素に集約し、価格に影響を与える主要因を特定します。データが多い場合に分析を効率化します。
これらの手法を組み合わせ、顧客の口コミや市場データを分析すると、価格調査における的確なインサイト抽出が可能です。価格設定やプロモーション戦略の改善に直結し、競合との差別化にも寄与します。
