テキスト分析からビジネスに必要なアクションが見えてくる
文字情報として記録されているテキストデータも活用の余地がある。例えば顧客からの問い合わせのやりとりや業務日報などだ。文章になっていると、内容を理解するには人間の言語能力が必要だった。しかし今では、言語分析技術も進んできている。
文章を「形態素」、つまり意味のある単位に区切り、辞書と照らし合わせて内容を解析する技術に「形態素解析」がある。これにより文章で記録されているデータを集計、分析することが可能となる。テキストデータ分析で重要となるのは3つ。頻出語、増加傾向、新出語だ。
頻出語
日報や活動報告で「クレーム」という単語が頻出語であることが分かれば、クレームの背景を調査する必要性に気づくことができる。問題の芽を小さなうちから摘み、サービスや製品改善へとつなげられる。
増加傾向
営業日報に「競合」という単語が増加しているとなれば、営業の現場は何らかの競合の存在に直面していることになる。こうした情報が経営層に届くまでに、果たしてどれだけ時間がかかるだろうか。企業としては競合および市場調査を早急に実施して、競争力を高めることにつなげられる。
新出語
業界動向レポートや顧客とのやりとりで新しい用語（キーワード）が出てきたら、早めに用語を把握する必要がある。市場トレンドをいち早く察知し、ビジネスへの対応を早めることができる。
どれも企業内システムが記録しているデータではあるものの、ただ保存しているだけではもったいない。頻出語、増加傾向にある用語、新出語は目を通している人間なら気づくかもしれないが、集計で把握できれば上層への報告など次の行動にも移しやすいのではないだろうか。
