レビューは300件たまっている。でも最後に読んだのは、先月ついた最新の10件だけ。ECの担当者なら、心当たりがあるはずです。
レビューには、購入を決めた理由、使ってよかった点、分かりにくかった情報、不満や要望が、お客様自身の言葉で書かれています。売上改善のヒントとしてこれ以上の材料はないのに、件数が増えるほど、一件ずつ読んで傾向をつかむのは難しくなります。
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、元のレビューに戻って確認することが欠かせません。この記事では、レビュー分析をEC改善につなげる手順を紹介します。
【この記事でわかること】
- レビューをAIで分類する依頼の仕方
- 高評価と低評価、それぞれから「次の一手」を見つける方法
- 分析結果を商品ページ・FAQ・業務に反映する流れ
分析する目的を一つ決める
最初に、何を知りたいのかを一つに絞ります。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、商品ページに足りない情報を探したいのか。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、次の行動を選べません。
対象商品と期間もそろえてください。仕様変更の前後や、季節の違うレビューを混ぜる場合は、分析のときに区別できるようにしておきます。「この商品の、この半年のレビューから、購入前の不安を知りたい」。この一文が書ければ、分析の半分は終わっています。
レビューを3つの視点で分類する
レビューの内容を、評価された点、購入前・購入後の不安、改善してほしい点、の3つに分けます。さらに、サイズ、色、品質、使いやすさ、配送、梱包など、商品に合った分類を足します。
AIへの依頼は、分類名と出力形式を指定するのがコツです。
「次のレビューを、評価された点／不安／改善要望の3つに分類し、さらにサイズ・使いやすさ・配送・梱包のどれに関する内容かを付けてください。分類ごとの件数と、代表的な意見を3つずつ、表で出してください」
レビューに投稿者名やニックネームが含まれる場合は、除いてから渡します。分析に必要なのは「内容」だけで、「誰が書いたか」は不要です。
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は、しばしばずれています。
たとえば子ども用の水筒で、運営は「保冷力」を推していたのに、レビューで繰り返されていたのは「子どもが自分で開けられる蓋」だった、ということは珍しくありません。お客様が繰り返し口にする言葉を、商品ページの見出し、写真、広告の訴求に持っていく。これがレビュー分析の、いちばん分かりやすい成果です。広告への展開は『AIでEC広告のクリエイティブを改善する方法』で扱っています。
低評価は「原因」と「直せるか」で仕分ける
低評価をすべて同じ問題として扱わないでください。商品仕様、説明不足、配送、使い方の誤解、個別の事情に分けると、対応する担当者と期間が見えてきます。
- 「思ったより小さい」 → 説明不足。サイズ比較の写真を足せば、すぐ直せる
- 「蓋が固くて開けにくい」 → 商品仕様。商品担当と改善を検討する、またはページで正直に伝える
- 「配送が遅かった」 → 配送。出荷担当と確認する
一件の強い意見だけで判断せず、同じ内容がどれくらい繰り返されているかを見ます。1件なら個別事情、10件なら仕様か説明の問題です。
レビューを引用するときのルール
レビューを商品ページや広告に引用する場合は、次の3点を確認してください。
- モールやレビューサービスの利用規約で、引用や転載が認められているか
- 個人が特定できる情報（氏名、ニックネーム、顔写真）を載せていないか
- 良い部分だけを切り取って、意味が変わっていないか
自社やスタッフが書いたレビューをお客様の声のように見せること、報酬を渡して書いてもらったことを隠すことは、景品表示法のステマ規制の対象です。レビューを依頼する場合も、その事実を明示してください。
改善案をページと業務に反映する
サイズの質問が多ければ比較表を、使い方が分かりにくければ写真や動画とFAQを、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。
改善したら、同じ内容の問い合わせや低評価が減ったかを確認してください。高評価で繰り返されている「使い方のコツ」は、購入後のお客様への案内にもそのまま使えます（『AIを使ってECのリピーター施策を考える方法』）。レビュー分析は一度で終わらせず、四半期に一度は見直すと、変化を追えます。商品ページへの反映は『AIでECの商品ページを改善する5つのポイント』、FAQへの反映は『AIで問い合わせ対応とFAQを効率化する方法』で詳しく解説しています。
よくある質問
レビューが少ない商品はどうすればいい？
同じカテゴリーの商品や、競合商品のレビューを参考にして構いません。「不安」と「選ぶ基準」の傾向は、商品が違っても共通することが多いからです。ペルソナの整理は『AIを使ったECのターゲット・ペルソナ設定方法』が参考になります。
明らかに事実と違う低評価は、分析から外していい？
外して構いませんが、「なぜその誤解が生まれたか」は見ておいてください。誤解を生む表現や写真がページ側にあることが、意外と多いものです。
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・要望に分類します。AIの要約を元レビューで確認し、強みは商品ページと広告へ、不安はFAQと写真へ、仕様の問題は商品担当へ。引用するときは、規約・個人情報・ステマ規制の3点を忘れずに。
【今日からできる3ステップ】
- 主力商品を1つ選び、直近半年のレビューから投稿者名を除いて集める
- 上の依頼文でAIに3分類させ、代表的な意見を元レビューで確認する
- 繰り返されている「強み」を1つ、商品ページの見出しか1枚目の写真に反映する
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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