レビュー分析のやり方とは？口コミ活用の手法や無料ツールも解説
レビュー分析のやり方とは？口コミ活用の手法や無料ツールも解説
ECサイトやSNSに投稿される顧客の声をビジネスに活かすレビュー分析は、商品開発やサービス改善に不可欠です。
この記事では、レビュー分析の基本的な概要から、初心者でも実践できる具体的な4つのステップ、代表的な分析手法、そしてExcelなどの無料ツールから専門ツールまでを詳しく解説します。
顧客のインサイトを深く理解し、ビジネス成長に繋げるための実践的なノウハウを提供します。
そもそもレビュー分析とは？
レビュー分析とは、ECサイト、SNS、アンケートなどで収集した顧客の声を体系的に分析し、商品やサービスの改善、マーケティング戦略の立案に役立てるプロセスです。
顧客の生の声をデータとして捉え、そこからニーズや課題、満足・不満の要因を客観的に把握することが目的となります。
このプロセスを通じて、データに基づいた意思決定を支援し、ビジネスの成長を促進させます。
レビュー分析とは顧客の本音をデータから読み解くこと
レビュー分析の本質は、ECサイトやSNSに寄せられる個々の口コミに一喜一一憂することなく、膨大なテキストデータから顧客の潜在的なニーズや本音を客観的に読み解く活動にあります。
例えば、商品の星評価だけでは「なぜその評価なのか」という具体的な理由までは分かりません。
しかし、レビューのテキスト内容を分析することで、「デザインは良いが、バッテリーの持ちが悪い」といった具体的な評価の背景や文脈を把握できます。
このように、顧客がどのような点に価値を感じ、何に不満を抱いているのかを深く理解することが、データに基づいた的確な意思決定の第一歩です。
レビュー分析がビジネスの成長に不可欠な理由
レビュー分析がビジネス成長に不可欠なのは、顧客のリアルな声が商品開発やサービス改善の最も信頼できる指針となるためです。
顧客の不満点を特定し改善すれば解約率の低下に繋がり、高評価のポイントを伸ばせば製品の強みを明確化できます。
また、顧客がどのような言葉で商品を表現しているかを知ることは、マーケティングメッセージの最適化にも役立ちます。
さらに、競合製品のレビューを分析すれば、市場における自社の立ち位置や差別化ポイントを客観的に把握することも可能です。
このように、顧客の声をデータに基づいて活用することで、勘や経験だけに頼らない、的確な事業戦略の立案ができます。
初心者でもできるレビュー分析の4つのステップ
レビュー分析は、特別なスキルがなくても基本的なステップを踏むことで実践可能です。
ここでは、初心者でも迷わずに進められるよう、分析のプロセスを4つの具体的なステップに分けて解説します。
「分析の元となるレビューデータの収集」から始め、「収集したデータの整理と可視化」「可視化したデータからの傾向分析」、そして最終的な「分析結果を基にした具体的な改善策の立案」まで、一連の流れを順を追って見ていきます。
Step1. 分析の元となるレビューデータを収集する
レビュー分析の最初のステップは、分析対象となる顧客の声を収集することです。
収集先は多岐にわたり、Amazonや楽天市場などのECサイト、X（旧Twitter）やInstagramといったSNS、特定のジャンルに特化した口コミサイトなどが挙げられます。
自社で実施したアンケートの自由回答欄も貴重なデータソースです。
近年では、商品のレビュー動画が投稿されるyoutubeのコメント欄も、顧客の率直な意見が集まる場所として注目されています。
これらのデータを手動で収集する方法もありますが、量が多い場合はウェブスクレイピングツールや各プラットフォームが提供するAPIを利用すると効率的にデータを集められます。
Step2. 収集したデータを整理して可視化する
収集したレビューデータは、そのままでは分析が困難なため、整理と可視化の工程が必要です。
まず、テキストデータに含まれる表記の揺れ（例：「カメラ」と「写真」）を統一したり、絵文字やURLなどのノイズを除去したりする「データクレンジング」を行います。
この前処理によって分析の精度が向上します。
次に、整理したデータをExcelやスプレッドシートなどを用いて集計し、グラフや表に変換して可視化します。
例えば、特定の単語の出現頻度を棒グラフで示したり、単語の関連性をワードクラウドで表現したりすることで、膨大なテキストデータの中から直感的に特徴やパターンを把握できるようになります。
Step3. 可視化したデータから傾向を分析する
データを可視化したら、次はその中から具体的な傾向やパターンを読み解く分析フェーズに移ります。
例えば、ワードクラウドで大きく表示された単語は、顧客が特に注目している機能や特徴を示唆している可能性があります。
また、ポジティブな評価とネガティブな評価で頻出する単語を比較することで、製品の強みと弱みを具体的に特定できます。
「価格」に関する言及が多い場合、それが「安い」という肯定的な文脈なのか、「高い」という否定的な文脈なのかを深掘りします。
このように、表面的なデータだけでなく、その背後にある顧客の感情や文脈を読み取り、仮説を立てていくことが分析の核心部分をなします。
Step4. 分析結果を基に具体的な改善策を立案する
レビュー分析の最終ゴールは、分析結果を具体的なビジネス改善のアクションに繋げることです。
例えば、「説明書が分かりにくい」という意見が多数見られた場合、「FAQページを充実させる」「図解を多用したオンラインマニュアルを作成する」といった具体的な改善策を立案します。
分析によって得られた課題や示唆を商品開発部門やマーケティング部門と共有し、具体的な施策に落とし込むための議論が不可欠です。
分析だけで満足せず、次のアクションプランを策定し、実行に移してこそ、レビュー分析の価値が最大化されます。
施策実行後には、再度レビューを収集・分析し、改善効果を測定するサイクルを回すことも重要です。
レビュー分析でよく使われる代表的な3つの手法
レビュー分析には様々な種類の手法が存在しますが、ここでは特に代表的で、初心者でも考え方を理解しやすい3つの手法を紹介します。
顧客の感情を把握する「ポジティブ・ネガティブ分析」、頻出する言葉から課題を探る「テキストマイニング」、そして製品の強みと弱みを視覚的に捉える「レーダーチャート」です。
これらの手法を使い分けることで、多角的な視点からレビューデータを深く分析することが可能になります。
顧客の感情を可視化するポジティブ・ネガティブ分析
ポジティブ・ネガティブ分析（センチメント分析）は、レビューに含まれる文章が肯定的（ポジティブ）、否定的（ネガティブ）、あるいは中立的（ニュートラル）な感情のいずれであるかを判定する手法です。
「最高」「使いやすい」といった単語はポジティブ、「残念」「壊れやすい」といった単語はネガティブに分類されます。
この分析を行うことで、商品やサービスに対する顧客の全体的な感情の傾向を数値で把握できます。
例えば、アップデート後にネガティブなレビューの割合が急増した場合、その変更点に問題があった可能性を迅速に察知できます。
個々のレビューを読むだけでは捉えきれない、全体の評判の風向きを客観的に可視化できるのが特徴です。
頻出単語から課題のヒントを探るテキストマイニング
テキストマイニングは、大量のテキストデータから有益な情報を掘り出すための分析手法です。
レビュー分析においては、特に文章中に出現する単語の頻度や、単語同士の関連性（共起関係）に着目します。
例えば、レビュー全体で「デザイン」や「価格」といった単語が頻繁に出現していれば、それらが顧客の主要な関心事であると分かります。
さらに、「バッテリー」という単語と「持たない」という単語が一緒に出現する頻度を調べることで、具体的な課題点を特定できます。
これらの結果を単語の出現頻度に応じて文字の大きさを変えて表示するワードクラウドで可視化すると、顧客が何について言及しているかを一目で把握できます。
強みと弱みを一目で把握するレーダーチャートの活用
レーダーチャートは、複数の評価項目に対する評価を一覧で比較するのに適した可視化手法です。
「デザイン」「価格」「機能性」「サポート」といった分析したい項目を軸として設定し、各項目の評価点（例えば、ポジティブなレビューの割合や5段階評価の平均点など）を結んで多角形を作成します。
このチャートに自社製品と競合製品のデータを重ねて表示することで、どの項目で優位に立ち（強み）、どの項目で劣っているか（弱み）が一目瞭然になります。
これにより、リソースを集中させるべき改善点の優先順位付けや、マーケティングでアピールすべき自社の強みを客観的なデータに基づいて判断することが可能となります。
【目的別】レビュー分析に活用できるツール
レビュー分析を効率的に行うためには、目的に合ったツールを選ぶことが重要です。
手作業での分析には限界があり、ツールを活用することで時間と労力を大幅に削減できます。
ここでは、「手軽に始めたい」「本格的な分析をしたい」「独自の分析をしたい」といった目的別に、活用できるツールを3つのカテゴリーに分けて紹介します。
無料の表計算ソフトから専門的な有料ツール、さらにはプログラミング言語まで、それぞれの特徴とどのような場合に向いているかを解説します。
Excelやスプレッドシートで手軽に始める無料の分析方法
レビューの件数が比較的少ない場合や、まずは手軽に分析を試してみたい場合には、ExcelやGoogleスプレッドシートが有効なツールとなります。
収集したレビューを1行ずつ貼り付け、各レビューがどのカテゴリ（例：価格、機能、デザイン）に言及しているか、またその内容がポジティブかネガティブかといった情報を手動で入力していきます。
その後、フィルタ機能やCOUNTIF関数、ピボットテーブルなどを使えば、カテゴリごとのポジネガ比率を集計したり、特定のキーワードを含むレビューを抽出したりすることが可能です。
コストをかけずにすぐに始められる手軽さが最大のメリットであり、レビュー分析の基本的な考え方を理解する第一歩として適しています。
本格的な分析を効率化する専門の有料ツール
大量のレビューを継続的に分析したい場合には、専門の有料ツールを導入することで分析業務を大幅に効率化できます。
これらのツールは、SNSやレビューサイトから自動でデータを収集する機能や、自然言語処理技術を用いてテキストマイニングやポジティブ・ネガティブ分析を自動で行う機能を備えています。
分析結果はダッシュボード上でグラフや表として分かりやすく可視化されるため、専門的な知識がなくても容易にインサイトを得ることが可能です。
手作業では時間のかかるデータ収集や前処理、分析のプロセスを自動化できるため、担当者は分析結果の解釈や改善策の立案といった、より本質的な業務に集中できます。
カスタマイズ性の高い分析ならPythonの活用も
より高度でカスタマイズ性の高い分析を求めるなら、プログラミング言語であるPythonを活用する選択肢もあります。
Pythonには、Webサイトから情報を自動収集する「スクレイピング」や、テキストデータを解析する「自然言語処理」のための豊富なライブラリ（機能のまとまり）が用意されています。
これにより、既存のツールでは対応していないサイトからレビューを収集したり、業界特有の専門用語を考慮した独自の分析ロジックを組んだりすることが可能です。
プログラミングの学習コストはかかりますが、分析の自由度が非常に高く、定型的な分析にとどまらない深い洞察を得たい場合に強力な武器となります。
レビュー分析を成功に導くための3つのコツ
レビュー分析は、ツールを使ってデータを眺めるだけでは成果に結びつきません。
分析から得られた知見をビジネスの成長に確実に繋げるためには、いくつかの重要なコツが存在します。
ここでは、レビュー分析を成功に導くために不可欠な、「分析の目的を明確に設定すること」「データの偏りを認識すること」、そして「分析結果を具体的なアクションに繋げること」という3つのポイントについて詳しく解説します。
最も重要！分析の目的を最初に設定する
レビュー分析に取り組む上で最も重要なのは、最初に「何のために分析を行うのか」という目的を明確に設定することです。
「顧客満足度を向上させたい」といった漠然とした目標ではなく、「新製品Aの離脱理由を特定する」「競合Bと比較した際の自社の強みと弱みを明らかにする」など、具体的で測定可能な目的を立てます。
目的が明確であれば、収集すべきデータの範囲、使用する分析手法、そして注目すべき指標が自ずと定まります。
目的が曖昧なまま分析を始めると、どのようなデータを見ればよいか分からず、時間を浪費するだけで終わってしまいがちです。
効果的なレビュー分析は、明確な目的設定から始まります。
一部の声に惑わされないためにデータの偏りを確認する
レビューデータを分析する際は、そのデータに偏り（バイアス）が含まれている可能性を常に念頭に置く必要があります。
一般的に、口コミを投稿するのは商品に非常に満足しているか、あるいは強い不満を持つユーザーが多く、大多数を占める「どちらでもない」と感じている層の声は反映されにくい傾向があります。
また、レビューサイトによってユーザー層が異なるため、特定のサイトの意見だけを鵜呑みにすると判断を誤る危険性も否めません。
一部の過激な意見や目立つ口コミに惑わされることなく、複数のレビューサイトのデータを比較したり、投稿者の属性を確認したりするなど、データ全体の傾向を客観的に捉える視点が重要です。
分析だけで終わらせない！改善アクションへの繋げ方
レビュー分析の価値は、分析結果を基にどれだけ具体的な改善アクションを実行できたかで決まります。
分析によって得られた課題や示唆は、レポートとしてまとめるだけでなく、必ず関係部署と共有する場を設けましょう。
例えば、「商品の起動が遅い」という課題が明らかになった場合、開発部門と協力して改善策を検討し、優先順位と担当者、期限を明確にしたアクションプランを策定します。
そして、施策実行後には再びレビューを収集・分析し、改善の効果があったかを検証するPDCAサイクルを回すことが不可欠です。
分析を単発のイベントで終わらせず、事業改善のプロセスに組み込むことで、レビュー分析は継続的にビジネスの成長に貢献します。
まとめ
本記事では、レビュー分析の基本的な考え方から具体的な手順、代表的な手法、そして成功のコツまでを解説しました。
レビュー分析は、顧客の声を感覚的に捉えるのではなく、データとして客観的に分析し、商品開発やマーケティング戦略の精度を高めるための重要なプロセスです。
明確な目的を設定した上で、「収集」「整理・可視化」「分析」「改善策立案」というステップを着実に実行することが成功の鍵となります。
まずはExcelなどの身近なツールから小規模に始めてみて、その効果を実感することからスタートするのも良いでしょう。
顧客という最も信頼できるパートナーの声に耳を傾けるレビュー分析を、ぜひビジネス成長に役立ててください。
レビュー分析のほかにも、
アパレル・小売業の現場で活用できる さまざまな分析手法 について解説しています。
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