商品レビューには、購入を決めた理由、使って良かった点、分かりにくかった情報、不満や要望が含まれています。しかし、件数が増えるほど、一件ずつ読んで傾向を整理することが難しくなります。
AIを使えば、レビューを話題ごとに分類し、繰り返し出てくる言葉や評価の傾向を短時間でまとめられます。ただし、AIの要約だけで判断せず、元のレビューへ戻って内容を確認することが大切です。
この記事では、レビュー分析をEC改善へつなげる手順を紹介します。
分析する目的を一つ決める
最初に、商品の強みを見つけたいのか、低評価の原因を知りたいのか、商品ページの不足情報を探したいのかを決めます。目的が曖昧なまま全レビューを分析すると、結果が広くなり、次の行動を選びにくくなります。
対象商品と期間もそろえます。仕様変更の前後や、季節の違うレビューを混ぜる場合は、分析時に区別できるようにします。
レビューを3つの視点で分類する
レビュー内容を、評価された点、購入前・購入後の不安、改善してほしい点に分けます。さらに、サイズ、色、品質、使いやすさ、配送、梱包など、商品に合う分類を加えます。
AIへは、分類名と出力形式を指定し、該当するレビュー件数と代表的な意見を整理させます。個人が特定できる情報は入力しないようにします。
高評価から選ばれる理由を見つける
高評価レビューで繰り返される言葉は、お客様が実際に感じた商品の価値です。運営側が強みだと思っていた点と、お客様が評価する点が異なる場合もあります。
見つかった強みは、根拠を確認したうえで商品ページの見出し、写真、FAQ、広告へ反映します。レビューを引用するときは、利用条件と表記方法も確認してください。
低評価は原因と対応可能性を分ける
低評価をすべて同じ問題として扱わず、商品仕様、説明不足、配送、利用方法、個別事情に分けます。すぐ直せる説明不足と、商品自体の改善が必要な内容では、担当者と対応期間が異なります。
一件の強い意見だけで判断せず、同じ内容がどの程度繰り返されているかを確認します。
改善案をページと業務へ反映する
サイズの質問が多い場合は比較表を追加し、使い方が分かりにくい場合は写真や動画、FAQを用意します。梱包への意見が多ければ、出荷担当者と改善方法を検討します。
改善後は、同じ内容の問い合わせや低評価が減ったかを確認します。レビュー分析を一度で終わらせず、定期的に見直すことで変化を追えます。
まとめ
AIによるレビュー分析では、目的と対象を決め、評価点・不安・要望を分類します。AIの要約を元レビューで確認し、商品ページ、FAQ、商品や配送の改善へつなげることが重要です。
ママダカラEC AIでは、レビューや問い合わせの整理から、改善するページと優先順位の決定まで支援します。
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