ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) は現在大流行しています。 過去数か月にわたって、ブランドや代理店はこのイノベーションを活用する方法を模索し始めました。
今日は、LLM が非常に役立つユースケースであるレビュー分析に焦点を当てたいと思います。
すぐに洞察を引き出したい カスタマーレビュー? LLM があなたに代わってそれを行います。
これらのツールは進化し続けるため、ビジネスの多くの側面に革命を起こすことになります。 レビューの分析は、自然言語テキストの解釈が必要なため、論理的な初期のユースケースに過ぎません。Intentwise は、このユースケースやその他のユースケースをブランドや代理店にとって実用的なものにする方法について多くの研究を行っています。
レビュー分析に AI を使用する理由
ブランドは長年にわたってレビューを追跡し、製品、パッケージ、クリエイティブ資産などの問題を評価してきました。
しかし、すべての製品のすべてのレビューに目を通すのは信じられないほど時間がかかります。 時間がかかるため、多くの場合、それは大手ブランドのみが担当する領域でした。
今までよりも簡単になりました。 ChatGPT のような効果的な自然言語ツールを使用すると、ついに幅広いブランドが顧客レビューから洞察を抽出できるようになります。
しくみはこうです：
1. レビューを収集します。
世の中には、Intentwise Analytics Cloud など、レビューの集計に役立つツールがたくさんあります。
2. 分析を重ねます。
すべてのレビューをインポートしたら、それを ChatGPT にロードできます。 さまざまなプロンプトを使用してレビューを分析するように指示すると、即座に洞察が得られます。
どのようなプロンプトを使用できますか?
これがどのように機能するかを示すために、Amazon でランダムな掃除機を使用し、その肯定的なレビューと否定的なレビューの小さなサンプルを ChatGPT にロードしました。 次に、ChatGPT にいくつかのプロンプトを与えました。
レビュー分析をどのように始めればよいかわからないですか? 次のような ChatGPT プロンプトを使用することをお勧めします。
1. 「顧客がこれらのレビューで言っていることと、その頻度を示します」
この指示により、次の分析が得られました。
ここでは、ChatGPT にアップロードしたレビュー全体からの肯定的なフィードバックと否定的なフィードバックの合計が頻度順に表示されます。
2.「次のレビューからエンティティを抽出」
このプロンプトを入力すると、すべてのレビューでよく議論される用語と機能の長いリストが返されます。
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さて、しかしこれらの分析は実際にどのように役立つのでしょうか?
レビュー分析の可能性は膨大ですが、それがビジネスに利益をもたらす最も明白な方法を以下に示します。
マーケティングコンテンツを改善します。 多くのレビュー担当者が製品のある点に失望したと言っている場合は、コンテンツを変更する時期が来ている可能性があります。
多くの人が、あなたのライラック色の製品が実際に見るともっとベイビーブルーに見えると不満を抱いているとしましょう。 簡単な解決策は、製品をライラックではなくベビーブルーとして宣伝するように PDP を変更することです。
製品または梱包の問題を特定します。 多くのレビューアーが、あなたのコーヒーマシンが破損して到着したことに気づいていますか? それはパッケージングに問題があることを示している可能性があります。 それともXNUMX年以内に壊れたのでしょうか？ それは調査する価値のある製品の問題である可能性があります。
製品の特定のサイズや色に問題がありますか? レビューセンチメント分析の利点は、商品全体だけではなく、子 ASIN に基づいてレビュー データを収集できることです。
そうすれば、何か問題があった場合でも対処できるようになります 子 ASIN の XNUMX つに固有 製品全体ではありません。
製品の赤色バージョンがすべての問題の原因であるとします。 センチメント分析を使用すると、この一連の問題を子 ASIN に簡単に関連付けることができます。 あなたは問題に焦点を合わせました。
広告用のキーワードを見つけます。 選択した AI ツールに、レビュー全体に現れる一般的な単語やフレーズを識別するように指示できます。 これらのフレーズは、Amazon のスポンサー広告で使用するキーワードとしても使用できます。
たとえば、複数の顧客がレビューの中で掃除機を「軽量」と呼んでいることに気付いた場合は、キーワードのリストに「軽量掃除機」を追加することを検討するとよいでしょう。
