どうも、Kazuです。
ChatGPTの「Code Interpreter」を使ってAmazonの商品レビューを分析してみたいと思います。
「Code Interpreter」はChatGPTにCSVファイルをアップロードして、AIと会話をしながらデータを分析することができる、めちゃくちゃ便利な機能です。
あなたもこの機能を使いこなすことができれば、ビジネスの売上を格段に増やすことができるようになるでしょう。
この記事を見ながら、実際にあなたもレビュー分析をしてみてください。
商品レビューの取得
セラースプライト
ChatGPT「Code Interpreter」でデータを分析するには、まずはAmazonの商品レビューをメモやエクセル(CSV)にまとめる必要があります。
今回はセラースプライトの拡張機能を使い、Amazonの商品レビューを一括でダウンロードしたいと思います。
レビューのダウンロード方法は簡単で、セラースプライトの拡張機能を導入したら、Amazonのレビューを取得したい商品ページ上で「レビューダウンロード」をクリックするだけで商品ページ上のレビュー一覧をCSVにダウンロードすることができます。
クーポンコードの入力でセラースプライトが30%オフの料金で利用できます
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必ずJKLA70のコードを入力してくださいね。
このように拡張機能を使えば、瞬時にAmazonの商品レビューを取得することができました。
ChatGPTにCSVデータをアップロード
データをダウンロードしたら、いよいよChatGPT「Code Interpreter」を使いデータを分析していきます。
GPT4を選択し、「Code Interpreter」をクリックしてください。
※こちらはChatGPTの有料プランでしか使えません。
「Code Interpreter」を選択したら、CSVファイルをアップロードします
あとはCode InterpreterにCSVを読みこんでもらい、会話をしていきながらレビューを分析してもらうことができます。
以下に今回の分析結果をまとめておきます。
ChatGPT「Code Interpreter」
どんなことを分析できる?
まずは、アップロードされたファイルを開いて中身を確認しましょう。その後、どのような分析ができるか提案いたします。
ファイルを読み込んで中身を確認します。
ありがとうございます。ファイルの内容を確認しました。
このデータには以下の情報が含まれています:
1. ASIN(Amazonの商品ID)
2. レビュータイトル
3. レビュー内容
4. 認証購入者かどうか
5. Vine Voice(Amazonのレビュープログラム)の有無
6. 商品の型番(色などのバリエーション)
7. 星評価(1~5までの評価)
8. 役に立った人の数
9. 画像の有無とそのURL
10. 動画の有無とそのURL
11. レビューへのリンク
12. レビューアーの名前とプロフィール
13. レビューアーの国籍
14. レビューの日時
これらの情報を基に、以下のような分析が考えられます:
1. **星評価の分布**:商品の評価の平均やモード、中央値を見ることで、全体的な評価を把握できます。
2. **テキスト分析**:レビューの内容からポジティブやネガティブなキーワードを抽出し、商品の長所や短所を特定することができます。
3. **画像・動画付きのレビューの分析**:画像や動画が付いているレビューは、一般的に詳細であり、商品に対する具体的なフィードバックを得ることができます。
4. **レビューの時系列分析**:レビューの日付を基に、商品の評価の変動やトレンドを確認することができます。
5. **認証購入者と非認証購入者の比較**:認証購入者のレビューと非認証購入者のレビューに差があるかを分析することができます。
この中で、何か特定の分析を希望されますか?
すべての項目を分析
了解しました。それぞれの項目について分析を行います。
1. **星評価の分布**:商品の評価の平均、モード、中央値、およびヒストグラムを確認します。
1. **星評価の分布**に関する分析結果は以下のとおりです。
– 平均評価:約3.14
– 中央値:3
– 最頻値(モード):3
ヒストグラムから、3つ星の評価が最も多いことが確認できます。また、1つ星と5つ星の評価もそれなりに存在しています。
次に、2. **テキスト分析**に進みます。レビューの内容からポジティブなキーワードとネガティブなキーワードを抽出してみます。この分析は簡単な形で行い、特定のキーワードの出現頻度を基にして行います。
2. **テキスト分析**の結果、レビューの内容から以下のキーワードの出現頻度を確認しました。
– ポジティブなキーワード:
– 良い: 2回
– おすすめ: 1回
– 満足: 1回
– 最高: 1回
– ネガティブなキーワード:
– 残念: 1回
– 最悪: 1回
この結果から、ポジティブなキーワードの方が多少多く出現していることがわかります。ただし、これはサンプルデータの範囲での結果であり、全体のレビューを対象とした詳細なテキスト分析を行うことで、更に詳しい傾向を掴むことができます。
次に、3. **画像・動画付きのレビューの分析**を行います。画像や動画が付いているレビューの数と、それらの平均評価を確認します。
3. **画像・動画付きのレビューの分析**の結果は以下のとおりです。
– 画像付きレビュー数:26件
– 動画付きレビュー数:2件
– 画像付きレビューの平均評価:約2.96
– 動画付きレビューの平均評価:1.0
動画付きのレビューは少なく、その平均評価も1.0と低いことがわかります。一方、画像付きのレビューは多く、平均評価も中立的な値となっています。
次に、4. **レビューの時系列分析**を行います。レビューの日付を基に、月ごとのレビュー数や平均評価の変動を確認します。
4. **レビューの時系列分析**の結果を示すグラフを示しました。
– 青線は月ごとのレビュー数を示しています。
– 赤線は月ごとの平均評価を示しています。
グラフから、過去のある時期にレビュー数が増加しており、その後は減少していることが確認できます。また、平均評価は変動しているものの、特定のトレンドは見られません。
次に、5. **認証購入者と非認証購入者の比較**を行います。認証購入者と非認証購入者のレビュー数と、それぞれの平均評価を確認します。
5. **認証購入者と非認証購入者の比較**の結果は以下のとおりです。
– 認証購入者のレビュー数:442件
– 非認証購入者のレビュー数:7件
– 認証購入者の平均評価:約3.14
– 非認証購入者の平均評価:約3.29
この結果から、認証購入者のレビュー数が非常に多いことがわかります。また、認証購入者と非認証購入者の平均評価には大きな差は見られませんが、非認証購入者の方が少し高い評価をしているようです。
以上、5つの項目についての分析を行いました。他に何かご質問や詳細な分析を希望される点がございましたら、お知らせください。
人気のバリエーション(色)は?
了解しました。商品の型番(色のバリエーション)に関するカラムを使用して、各色の販売傾向を分析します。
具体的には、各色のレビュー数(売れ行きの指標として)と、その平均評価を確認します。
各色のレビュー数(売れ行きの指標)と平均評価は以下のとおりです。
– **ブラック**
– レビュー数:262件
– 平均評価:約3.24
– **ネイビー**
– レビュー数:99件
– 平均評価:約2.99
– **ブラウン**
– レビュー数:88件
– 平均評価:約2.99
この結果から、ブラックが最も多くのレビュー数を持ち、売れ行きが良い傾向にあると言えます。ネイビーとブラウンは似たようなレビュー数と評価を持っていますが、ブラウンの方が少しレビュー数が多いです。
各色の売れ行きや評価に関する追加の情報や分析をご希望の場合は、お知らせください。
商品の改善点を探す
了解しました。
ネガティブなレビューを分析するためのアプローチは以下のとおりです:
1. 星評価が低いレビュー(例えば、1~2星)をネガティブなレビューとして定義します。
2. これらのレビューの内容をテキスト分析し、頻出するキーワードやフレーズを特定します。
3. 特定されたキーワードやフレーズをもとに、商品の改善点をピックアップします。
まず、1~2星のネガティブなレビューをフィルタリングして、その内容をテキスト分析します。
ネガティブなレビューから頻出するキーワードをピックアップしました。以下はその結果の一部です:
– 「また」
– 「返品しました」
– 「hard」(英語で「困難」や「硬い」という意味)
– 「残念です」
– 「小銭が取り出しにくい」
– 「very」(英語で「非常に」という意味)
– 「失敗しました」
– 「使いにくい」
– 「quality」(英語で「品質」という意味)
– 「zipper」(英語で「ファスナー」という意味)
これらのキーワードをもとに、商品の改善点を以下のようにピックアップします:
1. **「返品しました」や「失敗しました」**:これらのキーワードは顧客の不満を示しており、商品の品質や機能に問題がある可能性が考えられます。
2. **「小銭が取り出しにくい」や「使いにくい」**:商品の設計に関連する問題を示唆しています。使用時の利便性を改善する必要があるかもしれません。
3. **「hard」や「very」**:これらの英語のキーワードも不満や困難を示している可能性があります。
4. **「quality」**:品質に関する不満がある可能性を示しています。
5. **「zipper」**:ファスナーに関する問題や不満がある可能性が考えられます。
これらのキーワードやフレーズを基に商品の改善点を考えることができます。具体的なレビューの内容を詳しく分析することで、さらに詳しい改善点を特定することができます。
具体的な改善策
了解しました。具体的なレビューの内容を詳しく分析するため、上でピックアップしたキーワードに関連するレビューを抜粋して内容を確認します。
以下のキーワードをもとに関連するレビューを抜粋します:
– 「返品しました」
– 「小銭が取り出しにくい」
– 「使いにくい」
– 「失敗しました」
– 「zipper」(英語の「ファスナー」に関連するキーワード)
これらのキーワードを含むレビューの内容を確認し、具体的な改善点を特定します。
ネガティブなキーワードに関連するレビューの内容を詳しく確認した結果、以下の改善点が考えられます。
1. **「返品しました」に関連するレビュー**:
– 財布の内部に強烈な合成皮革の刺激臭がある。
– ファスナーがすぐに外れる。
– カードポケットの一つがボンドのような物でくっついていて、カードが入れられない。
– 商品に白い汚れや傷がある。
**改善点**:
– 製造過程での品質管理を強化することで、欠陥商品の出荷を防ぐ。
– 使用している材料の品質を見直す。
2. **「小銭が取り出しにくい」や「使いにくい」に関連するレビュー**:
– ファスナーの開口部が狭く、お金の出し入れがしにくい。
– カードの収納スペースが少ない。
– カードの出し入れがファスナーに干渉してやりにくい。
**改善点**:
– ファスナーやカード収納部の設計を見直し、使用時の利便性を向上させる。
3. **「失敗しました」に関連するレビュー**:
– 財布のサイズが大きすぎる。
– 札入れポケットが2つしかない。
**改善点**:
– 複数のサイズやデザインのバリエーションを提供することで、消費者のニーズに応える。
4. **「zipper」に関連するレビュー**:
– ファスナーの品質が低く、すぐに壊れる。
**改善点**:
– ファスナーの品質を向上させるか、信頼性の高い部品メーカーとの取引を検討する。
以上のように、ネガティブなレビューの内容を詳しく分析することで、商品の具体的な改善点を特定しました。これらのフィードバックをもとに、商品の品質や設計を見直すことで、顧客満足度の向上が期待できます。
高評価から分析
ポジティブな評価レビューを分析することで得られる情報や洞察は以下のようなものが考えられます:
1. **商品の強み**: 何が顧客にとって特に気に入られているのか、どの部分や機能が高く評価されているのかを特定できます。
2. **購入の決定要因**: 顧客がこの商品を購入する際に重視したポイントや特徴を知ることができます。
3. **マーケティングやプロモーションの参考**: 高く評価されているポイントを強調して、マーケティングや広告活動の戦略を調整することができます。
4. **新しい商品開発のヒント**: ユーザーが気に入っている機能や特性を基に、新しい商品の開発や既存商品のバージョンアップの方向性を考える参考になります。
5. **顧客セグメントの理解**: どのような顧客が特に満足しているのか、その背景や理由を探ることで、ターゲットとなる顧客セグメントをさらに明確にできます。
具体的に、星評価が高い(例えば、4~5星)レビューの内容をテキスト分析し、頻出するキーワードやフレーズを特定して上記のような洞察を得ることができます。
ポジティブな評価レビューの内容を詳しく分析し、上記のような情報を得ることを希望される場合は、お知らせください。
高評価を細かく分析
それでは、上記の5つの項目を細かく分析してください。
了解しました。ポジティブな評価レビューを分析するため、まずは星評価が4~5のレビューをフィルタリングして内容を確認します。
1. **商品の強み**: 高く評価されている特性や機能を特定します。
2. **購入の決定要因**: レビュー内容から、購入を決意した背景や要因を探ります。
3. **マーケティングやプロモーションの参考**: ポジティブなコメントやフィードバックを基に、マーケティングの方向性を考えます。
4. **新しい商品開発のヒント**: ユーザーの好みや要望を基に、新商品の提案や改善点を考えます。
5. **顧客セグメントの理解**: ポジティブなレビューの背景や特性から、ターゲットとなる顧客層の特性を把握します。
それでは、4~5星のポジティブなレビューの内容をテキスト分析して、上記の洞察を得るための分析を開始します。
ポジティブなレビューから頻出するキーワードをピックアップしました。以下はその結果の一部です:
– 「使いやすいです」
– 「気にいってます」
– 「使いやすい財布です」
– 「とても」
– 「しっかりとした作り」
– 「質感は革より落ちるが耐久性や変色の心配が無い」
– 「ネットで購入した割に素晴らしい製品だと思いました」
これらのキーワードとレビュー内容をもとに、以下のような洞察や分析を行いました:
1. **商品の強み**:
– 「使いやすい」や「しっかりとした作り」といったキーワードから、商品の機能性や品質が高く評価されていることがわかります。
2. **購入の決定要因**:
– 「ネットで購入した割に素晴らしい」というレビューから、オンライン購入に対する期待値を超えた良質な商品として受け取られていることが伺えます。
3. **マーケティングやプロモーションの参考**:
– 「使いやすい」や「気にいってます」というポジティブなフィードバックをマーケティングのキャッチフレーズや広告文に取り入れることで、他の顧客にもその魅力を伝えることができるでしょう。
4. **新しい商品開発のヒント**:
– 「質感は革より落ちるが耐久性や変色の心配が無い」というレビューは、新しい商品の材質やデザインに関するヒントとして利用できます。
5. **顧客セグメントの理解**:
– 「息子に購入しました」というレビューから、商品がギフトとしても選ばれていることがわかります。これは、ギフト需要をターゲットとしたマーケティング戦略を考える上での参考になります。
上記の洞察をもとに、商品のマーケティング戦略や新商品開発の方向性を考えることができます。
新商品開発の方向性
了解しました。上記の洞察をもとに、以下のようなマーケティング戦略や新商品開発の方向性を提案します。
### マーケティング戦略:
1. **キャッチフレーズの活用**:
– 「使いやすさとしっかりした作り」をキャッチフレーズに取り入れ、商品の主要な強みを前面に打ち出す。
2. **ギフト市場のターゲティング**:
– 「息子に購入しました」というレビューを基に、ギフトとしての利用シーンを強化。特定の時期(例:父の日、誕生日、卒業シーズンなど)にギフトとしてのプロモーションを実施。
3. **オンラインマーケティングの強化**:
– 「ネットで購入した割に素晴らしい」という意見を活用して、オンラインショップの評価や信頼性をアピール。レビューやカスタマーテストモニーを前面に押し出すことで、オンラインでの購入意欲を高める。
### 新商品開発の方向性:
1. **異なる素材の導入**:
– 「質感は革より落ちるが耐久性や変色の心配が無い」というレビューから、異なる素材やデザインのバリエーションを提供。例えば、革のような質感を持ちながらも耐久性や変色に優れる新しい材料の探求。
2. **機能性の強化**:
– すでに「使いやすい」との評価があるが、さらにユーザーニーズに合わせた機能性の向上を目指す。例:カードポケットの増加、ファスナーの改善、取り出しやすい小銭入れの設計など。
3. **サイズやデザインのバリエーション提供**:
– 現在の商品に加えて、よりコンパクトなサイズや異なるデザインの商品をラインナップに追加。ユーザーの様々なニーズや好みに応えることで、さらなる市場の拡大を図る。
上記の提案は、現在のレビューから得られる洞察を基にしています。もちろん、具体的な戦略の実施には、市場のトレンドや競合の動向、目的とするターゲット層の詳細な分析など、さらなる情報が必要となります。
新商品開発のアイデア
了解しました。ネガティブなレビューとポジティブなレビューから得られた洞察を基に、最高の商品を開発するための提案を行います。
### 1. 排除すべき部分:
– **欠陥のある商品の出荷**: いくつかのレビューで商品の欠陥(例: ファスナーの不具合、カードポケットの接着、商品に白い汚れや傷など)に関する不満が挙げられていました。これらの問題は品質管理の不備を示している可能性があります。
– **合成皮革の刺激臭**: 使用材料の臭いに関する不満も見られました。特定の材料や製造過程が原因である可能性が考えられます。
### 2. 改善すべき部分:
– **ファスナーの設計**: ファスナーに関する問題や不満が複数のレビューで挙げられていました。ファスナーの品質向上やデザインの改良を検討することで、使いやすさや耐久性を向上させることができます。
– **小銭入れの設計**: 小銭の出し入れがしにくいという意見があったため、小銭入れ部分の設計を見直し、より使いやすくする必要があります。
– **カードポケットの数**: カードの収納スペースが少ないという意見もありました。より多くのカードを収納できるデザインの検討や、カードポケットの配置や大きさの最適化を行うことが考えられます。
### 3. 強みとして残すべき部分:
– **使いやすさ**: 「使いやすい」というポジティブな評価が多く見られました。この使いやすさを維持しつつ、上記の改善点を取り入れることで、より高い顧客満足度を得ることができます。
– **しっかりとした作り**: 品質や堅牢さに対する高い評価も見られました。これは商品の大きな強みとなっており、新商品開発でもこの特性を維持することが重要です。
– **価格に見合った品質**: 「ネットで購入した割に素晴らしい」というレビューから、価格帯に見合った良質な商品としての位置付けができていることが伺えます。価格設定や品質を維持しつつ、上記の改善点を取り入れることで、さらなる価値を提供することが可能です。
### まとめ:
新商品を開発する際には、ユーザーの不満や要望に応える形で上記の改善点を取り入れ、同時に現在の商品の強みを維持することが重要です。具体的には、品質管理の強化や設計の最適化を行いつつ、使いやすさや堅牢さといった強みを維持することで、最高の商品を作り上げることができるでしょう。
セット商品のアイデア
了解しました。現在の商品(財布)の特性や顧客のニーズを考慮しつつ、セットにする商品のアイデアを以下に提案します。
1. **カードケース**:
– 一部のレビューでカードの収納スペースが少ないとの意見がありました。別売りのカードケースをセットにすることで、このニーズに応えることができます。
2. **キーケース**:
– 財布と一緒に鍵を持ち歩くユーザーにとって、デザインや材質が合ったキーケースをセットにすることで、統一感のあるアイテムを持つ喜びを提供できます。
3. **コインケース**:
– 小銭の出し入れが難しいという意見もありましたので、別途コインケースを提供することで、小銭の管理をより便利にすることができます。
4. **メンテナンスキット**:
– 皮革製品のクリーナーや保護スプレーなど、財布のメンテナンスに必要なアイテムをセットにすることで、商品の長持ちをサポートします。
5. **パーソナルカスタマイズオプション**:
– イニシャルの刻印や、選べるチャームなどをセットにすることで、顧客が自分だけのオリジナル商品を持つことができる喜びを提供します。
6. **ギフトラッピングキット**:
– 「息子に購入しました」というレビューを基に、ギフトとしての需要が考えられます。高品質なギフトラッピングキットやメッセージカードをセットにすることで、ギフトニーズに応えることができます。
これらの提案をもとに、セット商品の開発や販売戦略を考える際の参考にしていただければと思います。
最後に
分析をさらに深めることは可能ですが、今回はここで一旦区切らせていただきます。
もっともっと質問をしていけば、多くの情報を引き出すことができます。
今回は5分ほどの会話をしただけで、こんなに大量の情報を引き出すことができました。
悪いレビューを分析してもらうことで、商品の改善点を見つけ出すことができますし、良いレビューを分析することで商品の強みを発見することができます。
ライバル商品の弱みを改善し、強みの部分を取り入れて新規商品を開発することで売れる商品を作り上げることができるでしょう。
あなたもこの機能を使いこなすことができれば、ビジネスの売上を格段に増やすことができるようになります。
「セラースプライト×ChatGPT」を組み合わせれば、何倍も何十倍もリサーチやマーケティグを効率化し、あなたのビジネスの強力なパートナーとなることは間違いありません。
ぜひ、どちらも活用して売上をガンガン増やしていきましょう。
クーポンコードの入力でセラースプライトが30%オフの料金で利用できます
割引コードを入力しないと、割引価格でセラースプライトを使うことができませんので割高になってしまいます。
必ずJKLA70のコードを入力してくださいね。
追伸
これまでもAmazonのレビュー分析の記事はいくつか紹介してきたのですが、今回のレビュー分析が多くの情報を引き出すことができますし、ビジネスに活かすことができると思います。
以下の記事もレビュー分析方法を紹介した記事なので、こちらも参考にしてみてくださいね。
追伸2
- 行動をするのが不安。
- 月収30万円の壁を突破できない。
- 仕組み化が作れず常に忙しい状態
- どんな戦略で取り組めばいいか分からに。
- 月収100万円が一向に思い描けない
- ビジネスの進め方が分からない。
- なかなか一歩を踏み出せない
- どんなリサーチをしたらいいか分からない。
- どんな商品を仕入れたいいか分からない。
- どんな市場で販売したほうがいいか分からない。
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