顧客フィードバックでセンチメントを分析する (プレビュー)
[この記事はプレリリース ドキュメントであり、変更されることがあります。]
感情分析を使用すると、顧客の感情を統合し、改善の余地のある特定の業務を把握することができます。 この機能を使用すると、うまく機能している点や対処する必要のある点を把握することができます。 最終的には、顧客が大いに満足しロイヤルティをもたらすエクスペリエンスを実現させるビジネス アクションを推進します。
重要
- これはプレビュー機能です。
- プレビュー機能は運用環境での使用を想定しておらず、機能が制限される可能性があります。 これらの機能を公式リリースの前に使用できるようにすることで、顧客が一足先にアクセスし、そこからフィードバックを得ることができます。
概要
感情分析機能は、顧客 ID ごとに 2 つの派生インサイトを生成します。 センチメント スコア (-5 から 5) と該当する業務 (ビジネスの領域) のリストを一緒に使用すると、顧客からのフィードバックに対する理解をさらに深めることができます。
この分析は、次に役立ちます。
- ブランドまたは組織に対する顧客のセンチメントの概要を把握する
- ネガティブなセンチメントを持つ顧客を特定して、キャンペーンやエンゲージメントをさらに工夫することで、固定客獲得の確率を上げます
- 顧客が指摘した問題で業務を特定する
- センチメントに基づいて顧客をセグメント化し、対象の販売、マーケティング、およびサポート活動でパーソナライズされたキャンペーンを実行します
- 顧客が抱く懸念や機会に対応して事業運営を最適化する
- 順調に進んでいる業務を認識し、ロイヤルティ プログラムや販売促進プログラムを通して満足している顧客にリワードを与えます
このモデルは、特定のセンチメント スコアや業務をフィードバック コメントに割り当てるというモデルの決断に影響を与えた単語のリストを提供します。
2 つの 自然言語処理 (NLP) モデル を使用する: 最初のモデルは、各フィードバック コメントにセンチメント スコアを割り当てます。 2 番目のモデルは、各フィードバックを該当するすべての業務に関連付けます。 これらのモデルは、ソーシャル メディア、小売、レストラン、消費者製品、自動車業界のソースから得た公開データに基づいてトレーニングされています。
フィードバック データに関連付けるモデルの事前定義された業務は次のとおりです。
- アカウント管理
- チェックアウトと支払
- カスタマー サポート
- 店舗での受け取り
- 梱包出荷と取得
- 予約注文
- 料金
- プライバシーとセキュリティ
- 昇格と報酬
- 受け取りおよび保証
- 返品交換およびキャンセル
- フルフィルメント精度
- Web サイトやアプリの品質
Note
現在は、英語での顧客フィードバックに関する感情分析のみをサポートしています。 今後、さらに多くの言語をサポートする予定です。 他の言語のフィードバックがアップロードされた場合でも、モデルは結果を返します。 ただし、結果は正確ではありません。
前提条件
- 少なくとも 共同作成者のアクセス許可
- 統合 テキスト フィードバック データ。 フィードバック データ テーブルをセマンティック タイプのアクティビティ テーブルとして構成する (フィードバック タイプ) ことを強くお勧めします。
- テキスト フィードバック データ レコードを個々の顧客と一致させるためのデータ統合からの統合顧客 ID (UCID)。
- フィードバック ID
- フィードバック タイムスタンプ
- フィードバック テキスト
Dynamics 365 Customer Insights - Data は、1 回のモデル実行で最大 1,000 万件のフィードバック レコードを処理できます。 モデルは、最大 128 語のフィードバック コメントを分析できます。 フィードバック コメントが長い場合、分析では最初の 128 語のみが考慮されます。
注意
構成できるフィードバック テーブルは 1 つだけです。 複数のフィードバック テーブルがある場合は、データ インジェストの前に Power Query で組み合わせます。
感情分析の構成
分析情報>予測 に移動します。
作成 タブで、顧客感情分析 (プレビュー) タイルで モデルを使用する を選択します。
開始するを選択します。
分析に 名前をつけビジネス側面出力テーブル名 と センチメント スコア出力テーブル名 を提供します。
次へを選択します。
顧客フィードバック の データの追加 を選択します。
フィードバック データを含む、感情分析アクティビティ タイプ フィードバック を選択します。 活動が設定されていない場合は、こちら を選択して作成します。
この感情分析に使用する活動を選択し、次へ を選択します。
データ内の属性をモデル属性にマップします。
保存 を選択します。
次へ を選択します。 確認して実行 ステップでは、構成の概要が表示され、分析を作成する前に変更を加えることができます。
確認して変更を加えるには、手順のいずれかで編集 を選択します。
選択内容に問題がなければ、保存して実行 を選択して、モデルの実行を開始します。 完了 を選択します。 自分の予測 タブは、予測の作成中に表示されます。 予測で使用されるデータの量によっては、プロセスの完了までに数時間かかる場合があります。
チップ
タスクやプロセスの状態 があります。 ほとんどのプロセスは、データ ソースやデータ プロファイル更新 などの他の上流プロセスに依存しています。
状態を選択して プロセス詳細 ペインを開き、タスクの進行状況を表示します。 ジョブをキャンセルするには、ペインの下部のジョブをキャンセルするを選択します
各タスクの下で、処理時間、最終処理日、タスクまたはプロセスに関連する該当エラーや警告など、詳細な進捗情報について 詳細を表示 を選択します。 パネル下部のシステムの状態を見るを選択すると、システム内の他のプロセスを見ることができます。
分析結果の表示
分析情報>予測 に移動します。
自分の予測 タブで、表示する予測を選択します。
結果には 2 つのタブがあります。
概要タブ
結果ページには、データの主要なセクションが 4 つあります。
平均センチメント スコア: すべての顧客の全体的な感情を理解するのに役立つ戦地面ンと スコア。
- 否定的 (-5 > 2)
- どちらともいえない (-1 > 1)
- 肯定的 (2 > 5)
感情スコア別の顧客の分布: 顧客は、感情スコアに基づいて、否定的、どちらともいえない、肯定的のグループに分類されます。 ヒストグラムのバーにカーソルを合わせると、各グループの顧客数と平均感情スコアが表示されます。 このデータを使用すると、感情スコアに基づいて 顧客のセグメントを作成 しやすくなります。
時間の経過に伴う平均感情スコア: 顧客の感情は時間とともに変化する可能性があります。 データの時間の範囲に対する顧客の感情の傾向を提供します。 このビューを活用して、季節限定の販売促進、製品の発売、その他の期限付きの介入が顧客の感情に与える影響を評価することができます。 ドロップダウン メニューから確認したい年を選択して、グラフを表示します。
ビジネス面全体のセンチメント: ビジネスの各側面における平均センチメントは、ビジネスのどの側面が顧客をすでに満足させているか、またはより注意を払う必要があるかを判断するのに役立ちます。 サポートされている業務のいずれにも一致しないフィードバック レコードは、その他 に分類されます。 任意の列を選択してデータを並べ替えます。
業務名を選択して、モデルによって業務がどのように識別されるかについてを表示します。
影響力のある言葉: 顧客フィードバックで、業務の AI モデルの識別に影響を与えた上位の単語。 不快な言葉を表示する: 元の顧客フィードバック データからの不快な言葉をリストに含めることができます。 既定ではオフです。 AI モデルを利用して不快な単語をマスキングするため、不快な単語を検出できない場合もあります。 予想どおりにフィルター処理されなかった不快な単語を検出した場合は、お問い合わせください。
フィードバック サンプル: データ内の実際のフィードバック レコード。 単語は、業務の識別への影響に応じて色分けされています。
影響力の大きい語彙の分析タブ
感情モデルがどのように機能するかを説明している追加情報のセクションが 3 つあります。
肯定的な感情に使用される上位の単語: 顧客のフィードバックにおいて、AI モデルが肯定的な感情を識別する際に影響を与えた上位の単語。
否定的な感情に使用される上位の単語: 顧客のフィードバックにおいて、AI モデルが否定的な感情を識別する際に影響を与えた上位の単語。
フィードバック サンプル: 実際のフィードバック レコードを表示します (1 つは否定的な感情、もう 1 つは実際の肯定的な感情)。 フィードバック レコード内の単語は、割り当てられた感情スコアへの影響の具合に応じて強調表示されます。 肯定的な感情スコアに影響する単語は緑色で強調表示されます。 否定的な感情スコアに影響する単語は赤で強調表示されます。 さらなるフィードバック サンプルをロードするには、さらに読み込む を選択します。
不快な言葉を表示する: 元の顧客フィードバック データからの不快な言葉をリストに含めることができます。 既定ではオフです。 AI モデルを利用して不快な単語をマスキングするため、不快な単語を検出できない場合もあります。 予想どおりにフィルター処理されなかった不快な単語を検出した場合は、お問い合わせください。
分析結果の操作
感情分析の結果ページから、顧客の新しいセグメントを簡単に作成するには、モデルの結果ページで セグメントを作成する を選択します。
潜在的なバイアス
予測人工知能を使用する他の機能と同様に、顧客の感情予測のために使用するデータの潜在的なバイアスに注意する必要があります。 たとえば、フィードバックをデジタルで収集するだけの場合、主に直接取引を行う顧客からのフィードバックを見逃す可能性があり、機能の出力に影響を与える可能性があります。
この機能は自動化された手段を使用してデータを評価し、そのデータに基づいて予測を行うため、プロファイリングの方法として使用することができます。この条件はプライバシーに関する法律や規制で定義されています。 この機能を使用してデータを処理する場合、これらの法律や規制の対象になる可能性があります。 プライバシー、個人データ、生体認証データ、データ保護、およびコミュニケーションの機密性に関連する法律を含む、適用されるすべての法令および規制に準拠し、感情分析を含む Customer Insights - Data の使用に関する責任はお客様にあります。