口コミデータの解析による調味料メーカーのウェブマーケティング

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みいかみうら
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1 口コミデータの解析結果を考察した調味料メーカーのウェブマーケティング中央大学理工学部経営システム工学科 4 年山口百合香若海伽奈中央大学大学院理工学研究科経営システム工学専攻修士 1 年伊藤健長田拓也若林憲人

2 目次 1. はじめに 2. 対象企業 3. 現状と問題点の抽出 4.TMSによる口コミデータの解析と改善ポイントの発見 5. 改善活動効果検証 6. まとめ 7. 謝辞 8. 参考文献 9. 付録 2

3 1. はじめに 1.1 研究背景と目的ウェブによるマーケティング活動が一般的となっている商品の認知選択購買情報発信とあらゆる段階にウェブを用いている本研究では実際の企業におけるウェブマーケティングの改善活動を行う - 現状の問題点の整理 - 解決の方向性を市場の評判から分析 - 改善の実施と評価 3

4 1. はじめに 1.2 研究概要目標 : 口コミで得た市場のニーズに対して適切なアプローチ ( ウェブサイトにおける効果的な情報発信 ) を行うウェブサイトの現状把握データの解析改善案の提案改善の実施効果検証ウェブサイトのレイアウトとアクセスデータから現状と問題点を把握する TMS による代表商品の口コミデータの解析を通し改善策を提案する改善案をもとに新しいウェブサイトを作成するアクセスデータから効果検証を行うその結果を考察する 4

5 2. 対象企業味の一醸造株式会社 ( 主な商品味の母みりんの旨みとお酒の風味を併せ持ち熱に強いアルコール成分を多く含む醗酵調味料看板商品酒醂有機のもち米を原料にみりんの基 ( 有機白酒 ) を醸造して食塩を加えた有機醸造調味料 5

6 3. 現状問題点 3.1 ウェブサイトレイアウト改善前ウェブサイト (Top ページ ) 6

7 ウェブサイトのレイアウト上の問題点ページ上部にあるメニューの順番に規則がなくどのような情報がどこにあるか見つけづらい類似したコンテンツのページが混在している ( 例 : 工場見学と製造工程 ) 全体的に統一感がないスマートフォンや携帯電話からでも PC で閲覧する場合と同じ画面になるため文字や図が小さくなってしまい見にくい 7

8 3.2 アクセスデータの解析改善前ウェブサイトのについて一定期間アクセスデータを Google Analytics を利用し分析を行った 20~40 代の女性の訪問者が多い約半分は desktop からだが mobile からのアクセスも多い 2014 年 8 月 ~9 月のアクセスデータの情報 8

9 2014 年 8 月 ~9 月平均滞在時間 ( セッション時間 ) が 1 分 46 秒と短い平均閲覧ページ数 ( ページ / セッション ) が 3.61 ページと少ない直帰率が 42.09% と高い再訪問率が 21.4% と低い 9

10 問題点とその改善策 Top ページをみてすぐに離脱する人が多いウェブサイトのレイアウトや表示情報に原因があると考えられる特に mobile でアクセスした人の直帰率が約 50% と高い再訪問する人が少ない ( 全体の約 20% にとどまる ) わかりやすいメニューの作成 TOP 画面に情報を充実させる Mobile に対応させる 10

11 4. TMS による口コミデータの解析と改善ポイントの発見楽天市場アマゾンケンコーコムに投稿されている口コミ計 913 件を Text Mining Studio を利用し解析口コミ対象商品は味の母 720ml( 右図 ) みりんベストセラー第一位の商品 ( アマゾン ) 口コミ分析結果からデザインや力を入れる点改善点を明らかにする主にネガティブな意見に注目する 11

12 4 TMS による解析手順 4.1 単語頻度分析 4.2 係り受け頻度解析 4.3 評判抽出不評語ランキング 4.4 言葉ネットワーク 4.3 のランキングが高い単語と他と多く繋がっている単語に注目 4.5 原文参照不評語ランキング 1 位 2 位の単語について原文参照を行い不評の詳しい原因を抽出 12

13 TMS の結果 4.1 単語頻度分析ネガティブな単語が見当たらずここから改善策を出すのは難しい一見ネガティブな評価に思えるが原文抽出した結果お酒や砂糖を使わずにすむというポジティブな内容であった 13

14 4.2 係り受け頻度解析ネガティブな言葉が少ない原文抽出の結果他のみりんと何が違うかがわからないという意見が複数あった味の母の特徴をわかりやすく紹介する必要がある 14

15 4.3 評判抽出不評語ランキング砂糖を使わなくて済む他の味醂と比べて甘さが控えめといった味の母に対してはポジティブな意見がネガティブとして受け取られているため砂糖と甘さは考慮しないことにする 15

16 ランキングが高い単語と他と多く繋がっている単語に注目 4.4 言葉ネットワーク購入口コミやランキングを参考に購入する人が多いと推測できるネガティブワードである迷うは使い方に関してであった料理ポジティブワードが多く満足を感じている人が多いことが分かるネガティブワードである下手はそういう人でも上達したと感じられるという意見であった美味しい入れる量と説明が結びついている原文より最初使用量に関して悩む人がいることがわかったまた塩分が入っていることに関する意見も多い 16

17 4.4 言葉ネットワーク味醂味醂の役割を果たす味の母に対するポジティブワードが多い使うお勧めレシピ料理本など使い方に関するワードが多いまた具体的な料理があり使い方を口コミに書いている人が何人かいた味素材の味が生きる引き出されるというポジティブな視点と共に決まらない難しい等のネガティブワードがある 17

18 4.5 料理と味の原文参照でわかったこと 1 使う量がわからないという意見が多いレシピページを充実させる Q&A のページお問い合わせフォームの設置 18

19 4.5 料理と味の原文参照でわかったこと 2 購入が容易でないという意見が多い商品注文ページを充実させる 19

20 4.6 TMS による解析結果からのニーズとそれに対する改善点味の母の使い方が知りたいレシピページを充実させる Q&A のページお問い合わせフォームを設置する他のみりんとの違いが知りたい味の母の特徴をわかりやすく紹介する簡単に購入したい商品注文ページを充実させる 20

21 5. 改善活動効果検証 5.1 改善活動メニューを整理サイトマップの設置興味を持ってもらうために 5 枚の特徴画像をスライドするようにした 21 新ウェブサイト

22 5.1 改善活動抽出された問題点に関する改善特徴を伝えるための漫画を作成特徴ページに味の母とは? を設置レシピページを充実させるレシピが簡単にみつけられるようカテゴリ別 ( 例 : 肉料理野菜料理等 ) に表示問い合わせフォームとよくある Q&A の作成商品注文ページの改善知恵袋の作成母のコンセプトに沿って料理の知恵を紹介詳細は付録参照 22

23 5.1 改善活動アクセス数を増やすための活動検索ワードの設置みりん味の母など紹介文の設置 ( 検索された際に表示される文 ) みりんの旨みとお酒の風味を合わせ持った調味料です子供に伝えたい母の味 SNSの活用 Twitter, Facebookのアカウントを作成し定期的にお勧めレシピや特徴についての情報提供をする 23

24 5.2 効果検証アクセスデータ ( 全体 ) 2014 年 8 月 ~9 月改善前セッションあたりの平均閲覧ページ数 3.61 ヘーシ 5.12 ヘーシ滞在時間 ( セッション時間 ) 1 分 46 秒 3 分 4 秒直帰率 42.09% 30.85% 再訪問率 21.5% 30.5% 効果が認められた点改善後年 10 月 10 日 ( ウェブサイト設置日 )~21 日

25 5.2 効果検証アクセスデータ ( ページごと ) その他の殆どがレシピページ ( それぞれの料理のページ ) 最初のページ商品紹介 ( 味の母 ) レシピ ( 味の母 To p) 特徴 Top その他商品紹介 (Top) Top レシピ Top 注文ページ特徴 ( 漫画 ) Q&A TMS による解析結果から改善したページ Text Mining Studio の解析結果から作成したページの閲覧数が多いことが確認できた改善活動は適切であったといえる 25

26 6. まとめ 6.1 結論口コミを TMS による解析の結果を基に新しいウェブサイトを作成しまたウェブからのコミュニケーション活動を行った TMS による解析の結果アクセス解析による結果 HP のレイアウト改善案アクセス解析により改善の効果があったことが認められた HP 改善口コミから抽出された問題点に対して適切な対処ができたといえる効果有り 26

27 6. まとめ 6.2 今後にむけてウェブにおける情報提供については企業が発信したい情報を発信するよりむしろ訪問者が必要とする情報を適切に発信することが重視されてきている今回は口コミデータをもとにインターネット上でのマーケティング活動を改善することの有効性を実際の企業のウェブサイトの改善を軸に行ったその結果口コミデータから得られた情報をウェブマーケティングに活用することの有効性を確認できたこのことから訪問者やユーザのニーズを把握して web マーケティングをより効果的に行っていくためには口コミデータの解析も重要であるといえる今回は一つの商品の口コミデータのみ解析を行った今後新たなニーズを発掘することを目指し他の商品に対する口コミデータを解析し企業活動全体を視野に入れた改善が望まれるまた今回は検証時間が短かった長期的な視点で効果を考察していくために更に観測を続けていく必要がある 27

28 7. 謝辞本研究を行うにあたり全面的にご協力いただきました味の一醸造株式会社様に深謝いたします 28

29 8. 参考文献上田隆穂黒岩祥太戸谷圭子豊田裕貴 ( 編 ) テキストマイニングによるマーケティング調査講談社 (2005) 衣袋宏美 Google Analytics によるアクセス解析入門技術評論社 (2013) エビスコムテックラボこれからの標準をみにつける HTML+CSS デザインレシピマイナビ (2014) 益子貴寛 Web 標準の教科書秀和システム (2005) 29

30 9. 付録サイトページ (22 ページ目の参考 ) 味の母とは 30

31 レシピページ右 : レシピトップページ下 : 各レシピ 31

32 Q&A 32

33 注文のページ 33

34 知恵袋 34

PowerPoint プレゼンテーション

PowerPoint プレゼンテーショングーグルアナリティクスによるアクセス解析基本操作ガイド [ 基本編 ] 目次 1-1 ログイン方法 1-2 アクセス解析期間の指定 1-3 ユーザー [ サイトを見に来る人について知る ] サマリーレポートから分かること地域ごとのアクセス数を調べる方法新規とリピーターのアクセス数を調べる方法 P.2 P.3 P.4 P.5~7 P.8 1-4 集客 [ 訪問者がどこから見に来ているのかを知る

口コミデータの解析による 調味料メーカーのウェブマーケティング

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