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新人ディレクター奮闘記 ホームページの運用04

こんにちは。岐阜県岐阜市に拠点をかまえるT-labo新入社員のK丸です。

今回で「ホームページサイトの運用方法」は第4回になります。

 

前回は「アクセス解析から導く改善について」お話しましたね。

 

本題に入る前に少し復習しておきましょうか。

 

アクセス解析をもっと詳細にわかりやすく解釈すると、ユーザーの動向を分析していくことなのであり、「ユーザー分析」ともよばれているものになるのです。

 

そして「アクセス解析・ユーザー分析」から導き出す、具体的な改善方法としては例を出して考えたのでした。

 

たとえば、岐阜県を拠点として岐阜県の企業様を応援しつつ活動しているT-laboで想定すると…

 

「T-laboで制作されたホームページへと訪れるユーザー」と「ホームページ内にある“お問い合わせ”または“ホームページ制作について詳細に記載されている資料請求”までのコンバージョン」で両者を比較してみた場合を考えみたのでしたね。

 

さて、それら両者を「アクセス解析・ユーザー分析」で分析・解析をおこなったことで、結果として前者のほうが低いものが出てしまった状態を考え、そのときに改善手段として、「ホームページにやってくるユーザー」すなわち新規訪問者を満足させるために、ホームページ内のコンテンツに「新たにホームページにやってきた方のために」といったような新規コンテンツを制作したり、あるいは新規のお客様用に向けた新規キャンペーンをおこなったりするなど、改善のための政策立案をすることが具体的なアクセス解析から考えだした改善案ということになります。

 

では本題に移りましょうか。

 

今日は「ホームページサイトの運用方法」とは少し話がそれますが、いまブログやフェイスブック・ツイッターなどのSNS普及で重要性が高まっている「テキストマイニング」について説明したいと思います

 

はじめに「テキストマイニング」とはなにかを説明しましょうか。

 

テキストマイニングとは、文字列を対象としたデータにおいて、大量テキストや大量の統計などを、単語や文節、あるいはデータ自体の関連性や意味を見つけだすために、小さな単語や文節、テキストデータへと区切り、出現の頻度、相関関係、傾向などを解析することで、隠れた課題や、ポイント、あるいは使える有益な情報を取り出すことができる分析方法のことをいいます。

 

「小さな単語や文節で区切る」とは例えば

 

「岐阜県岐阜市で活動しているホームページ制作会社」

という文であれば

 

「岐阜」「県」「岐阜」「市」「で」「活動し」「ている」「ホームページ」「制作」「会社」

 

に分けることをいい、テキストマイニングには「共出現」という言葉があり、それは「名詞」「副詞」「形容詞」「動詞」などの品詞に分けて、それぞれの関係性や類似性などの意味づけをおこなうことをいいます。

 

さて「テキストマイニング」の実用性とはいったいなんなのでしょうか?

 

それは、テキストマイニングを使用することで、通常人間ができないようなことを、パソコンを使用して、大量のテキストデータを分析できるのです。

もう少しわかりやすくいうためにたとえをだしましょう。

 

T-laboのホームページ内で考えるなら、(人力でできる程度ですが)さまざまなテキストデータが存在し、それを分節化すると

 

集客・WEB・スマートフォン・サイト・ホームページ・企画・SEO・対策・コンサルティング・グラフィック・チラシ・パンフレット・岐阜

 

へとわけられて、それの関係性、

 

たとえば、

「利便性」「サービス」「希少性」「対応」「信頼性」

 

などの大きな枠組みへと分類することができるのです。

 

これを活用することで、ホームページ内に寄せられたアンケートからその関連性を見出し、ユーザーがなにを求めているのかを探ることもできますし、実際グーグルの検索エンジンなどや分析ツールとしてのも「テキストマイニング」を活用・応用しているのです。

 

まとめると、「テキストマイニング」とは情報過多のインターネット社会において人力などではできないほどの大量のデータが蔓延しているなか、それらを階層化したり、区分したり、類別、種別、派生、位置などのあらゆる関係を分析して「具体的で視覚的な情報」へと還元するものなのです。

 

以上です。

 

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