[GPT活用術]顧客の声をGPTで分析してみる 〜口コミ分析編〜

ChatGPTを利用して顧客の声を定量的に評価する方法を思いついた（後発です）ので、記事にします。この記事は、前回スクレイピングしたデータを実際に分析します。

概要

ChatGPTを利用して顧客の声を定量的に評価する方法を思いついた（後発です）ので、記事にします。この記事は、前回スクレイピングしたデータを実際に分析します。 前回の記事はこちらから

方法

1. CSVデータをスプレッドシートにインポートする
2. 不要なデータを削除したり、フォーマットを作ってデータ整形をする
   1. カラム名を作成して、必要なデータのみに整形を行ったものがこちらです。
3. スプレッドシートの拡張機能でChatGPTを導入
   1. 導入の詳しい方法は、こちらの記事をご覧ください。
4. クエリを作成して、口コミを数値化
   1. ChatGPTを利用する関数は基本的にGPT()です。これを利用して、口コミを数値に変換します。
   2. 口コミは４段階評価に分けてみます。また出力の形式を固定して、データとして扱いやすくします。今回は接客・サービスを軸に分析してみるので、関数は下記のようにしてみます。

   3. =GPT("これは都内のホテルの口コミです。ユーザーが接客やサービスに関してどれだけ満足しているかを評価してください、評価は、0,1,2,3で、3が最高評価になります。 基準は、接客・サービスに関して言及なし→０、接客・サービスで不快な思いをした（例：愛想がない。アメニティが足りない）→1、接客・サービスは可もなく不可もなく（例：特に気になった点はないなど）→2、接客・サービスに満足している（例：スタッフの方が丁寧に教えてくれたなど）→3返信の形式は、評価：[評価結果]",該当口コミのセル番号)

   4. この関数をそれぞれの口コミで実行すると下記のようになります。ちゃんと指定した形で出力されているようです。なお関数のGPTへの命令で改行を使ったりすると、なぜか出力がブレます。
5. 結果
   1.  下記のように、概ね正しく口コミを判別ができているようです。なおこれは2が多くなる傾向がありました。
      1. 評価：３

         1. とても綺麗で 騒音など全くなく 過ごしやすかったです。 フロントの方も丁寧で親切な対応をしてくださいました。

         2. チェックインの時も最後、エレベーターの方角まで教えていただけて嬉しかったです！ 別の店舗ではルームキーが出た後、無言で放置されたので… 良い男性スタッフさんに当たって良かったです。 ありがとうございました！

      2. 評価：２

         1. スタッフの態度は普通だった。（この口コミは私が試しに作成したものです）

活用

評価をright関数などを使って数値だけ抜き出して、ユーザーのつけた星の数と分布を比べたり、他の軸での評価との違いを比較したりと、新しいインサイトを見つけることができます。 こうした分析によって、化粧品などの訴求ポイントが競合と付けにくい商材においても、自社では気づかなかった視点や、より刺さるものを発見することができるかもしれません。

まとめ

口コミデータを定性的に分析するのは時間がかかりますが、このような形なら手軽にユーザーの声の集計を行えます。GPTのシートは定性分析の民主化とも言えるツールの組み合わせなので、ぜひ利用してみてください。