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ビジネスを成長させる上で、顧客の抱える課題やニーズを正確に把握することは非常に重要。
しかし、日々蓄積されるアンケート結果や購買履歴などの膨大なデータを手作業で集計し、意味のあるインサイトを引き出すのは簡単なことではありません。
そこで近年注目を集めているのが、生成AIを活用したデータ処理の手法！
特にChatGPTを使えば、専門的なデータサイエンスの知識がなくても、自然言語による指示だけで高度な顧客分析が可能となるのです！
本記事では、ChatGPTを用いた顧客分析の概要や基本的な使い方に加え、実際に試してみた検証結果を詳しくお伝えしていきます。
効率的に情報を分析していきたいと考えている方にとって、有用な情報が満載です。
ぜひ最後までご覧あれ！
Yoomは、毎日業務で利用しているさまざまなSaaSアプリ同士を連携し、定型業務をノーコードで自動化できるプラットフォーム。
複数のツールをまたぐ煩雑な作業を一つのフローにまとめ、データドリブンな意思決定をスムーズに実現できるのが大きな強みといえます。
[Yoomとは]
顧客分析を行う際、データの収集や整形といった準備作業に多くの時間を奪われてしまうケースは少なくないはずです。
Yoomを活用すれば、例えばGoogleフォームやTypeformなどのアンケートツールに新しい回答が送信された瞬間に自動でデータを分析し、指定したメールアドレスに結果を素早く送信する、という自動化フローがノーコードで実現可能！
他にも、収集したテキストデータの感情分析やカテゴリー分類までを自動化するフローボットを構築できます。
手作業でファイルをダウンロードしてAIに読み込ませる手間が省けるため、「分析結果をもとにどのような施策を打つか」といった後続業務に集中できるようになるでしょう。
■概要
Googleフォームで収集したアンケートや問い合わせの回答を、一件ずつ確認し分析するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。ChatGPTを活用して内容を要約する際も、手作業での転記には限界があり非効率です。
このワークフローは、Googleフォームに回答があった際にChatGPTが自動で内容を分析し、その結果を指定のアドレスへメールで通知するため、こうした一連の対応を効率化し、迅速な情報共有を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
■概要
フォームへの回答データを手作業でMicrosoft Excelに転記し、都度グラフを更新するのは手間がかかり、ミスも発生しやすいのではないでしょうか？特に定期的な報告資料作成などで、同様の作業を繰り返している場合、その負担は少なくありません。このワークフローを活用すれば、フォームが送信されると自動でMicrosoft Excelにデータが追加され、グラフもリアルタイムに更新されるため、こうした課題をスムーズに解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
https://intercom.help/yoom/ja/articles/9003081
ChatGPTは、OpenAIが開発した高度な自然言語処理能力を持つAIチャットボット。
顧客分析においては、単に人間と会話をするだけでなく、入力されたテキストや数値データからパターンを見つけ出し、要約や分類を行う強力なアシスタントとして機能します。
例えば、SNSの口コミやお問い合わせログといった「定性データ」を瞬時に読み解き、顧客の感情や不満の傾向を可視化することが得意なツールです。
また、「Advanced Data Analysis」という強力な機能を活用すれば、CSVやExcelファイルなどの「定量データ」の処理も対話形式で行えます。
従来であればExcelの複雑な関数やPythonなどのプログラミング知識が必要だったデータのクレンジング、集計、さらにはインタラクティブなグラフの作成までを、日本語で指示を出すだけで完結させられるのが魅力です。
ChatGPTを顧客分析に導入する最大のメリットは、圧倒的なスピードと手軽さにあります。
膨大なデータから潜在的なニーズや隠れたインサイトを抽出する作業を自動化できるため、市場の変化に迅速に対応し、的確なマーケティング施策を打ち出すことが可能になるでしょう！
ChatGPTで顧客分析を始めるための使い方は非常にシンプルですが、正確な結果を得るためにはいくつかのポイントを押さえておく必要があります。
CSVやExcelファイル、PDF、音声ファイル（Plus以上の有料プラン、またはEnterpriseプランで処理可能）といった分析対象データを用意しておきましょう。
なお、個人情報や機密情報が含まれる場合は、セキュリティの観点から事前にマスキング処理を行うか、AIの学習にデータを利用させない設定（オプトアウト）にしておくことが重要です。
データが準備できたら、ChatGPTのチャット画面にデータファイルを直接アップロードします。
AIに対してどのような視点でデータを読み解いてほしいのか、具体的な「プロンプト（指示文）」、例えば「このデータから年代別の売上傾向を分析して」「このアンケートから製品への不満点を箇条書きで抽出して」といった具合に指示を出します。
指示を出す際のコツは、AIに役割を与え、出力形式を明確に指定すること。
「あなたは優秀なマーケターです。以下のデータをもとに、売上改善のための施策を3つ提案し、それぞれを表形式でまとめてください」のように具体的に指定することで、実務に直結するクオリティの高い回答を得やすくなります。
ChatGPTの基本的な情報をみていったところで、さっそくその実力を図っていく検証を行ってみましょう。
今回は実務を想定したシナリオを考案して操作を進めていこうと思います。
まずは、どれほどの精度で顧客分析ができるのかを検証。
1つ目の検証項目は、顧客アンケートの感情分析とニーズの抽出で、ある架空のソフトウェア製品に対する100件ほどのユーザーコメントをまとめたデータファイルをChatGPTに読み込ませました。
プロンプトは以下を入力します。
入力プロンプト
あなたは優秀な情報アナリストです。
アップロードしたアンケートデータの内容を読み込み、それぞれのコメントを「ポジティブ」「ネガティブ」「中立」の3つに分類してください。
そのうえで、ネガティブなコメントの中から、製品の改善に繋がる具体的な不満点をランキング形式でトップ3まで抽出し、以下の形式で出力してください。
1. コメントごとの分類結果一覧（idとラベル）
2. ネガティブコメントから抽出した不満点トップ3（ラベル名＋簡単な説明＋代表的なコメントid）
プロンプトを投稿すると、わずか10数秒で全てのコメントが分類され、感情分析のラベリングが超特急で行われる様子が表示されていきます。
「不安」「大変」「助かる」といったコメントから、的確にポジネガ判定を行えているようです！
また、判定後に不満点のトップ3（例：1位「アクセスが集中するときに動作が重くなる」、2位「ガントチャートの表示速度が遅い」、3位「過去のタスクやコメントを探すのに時間がかかる」）が明確に提示される形となりました。
手作業で何十件ものテキストを読み込んで分類していく労力を考えると、この処理スピードと要約能力には驚かされます！
ただ、100件ほどの膨大なデータであるにもかかわらず、比較的若い番号（ID）が抽出されているのが気になります...
個人的には20番の「新機能の説明がすぐに見つからなかった」、36番の「ドキュメントが英語で説明の時に苦労した」といった意見の方がネガティブ度合いが高めに感じました。
続けて「再度分析して」と指示したのですが、結果は同じ。
定性的なデータから次に打つべき具体的な改善施策のヒントを瞬時に得るツールとして、非常に優秀ではありますが、抽出結果が必ずしも100点と評価できない場合もあるでしょう。
ChatGPTの分析処理のスピードや分類分けは問題なかったのですが、その他にも該当すると判断できるデータがなかったかなどの重複確認は必須だと感じました。
続いての検証は、定量データを活用した「RFM分析」。
RFM分析とは、顧客を「Recency（最終購入日）」「Frequency（購入頻度）」「Monetary（購入金額）」の3つの指標で分類し、優良顧客や離反見込み顧客などを見極める代表的なマーケティング手法として知られています。
今回は、顧客ID、購入日、購入回数、購入金額が記載されたダミーの売上データをChatGPTにアップロードし、分析を依頼してみました。
指示したプロンプトは以下です。
これからアップロードする売上データを用いて、RFM分析を行ってください。
【前提】
・ファイルには、オンラインストアの購買履歴データが含まれています。
・カラムは「customer_id（顧客ID）」「purchase_date（購入日, YYYY-MM-DD）」「purchase_count（その時点までの累積購入回数）」「purchase_amount（購入金額, 円）」です。
・分析基準日は 2024-12-31 としてください。
〜（省略）〜
5. 最後に、分析結果を踏まえて以下を出してください。
・「各セグメントの特徴と示唆」の要約
・「ビジネス上のネクストアクション」の具体的な提案（例：優良顧客向け施策、離反見込み顧客の掘り起こしキャンペーン案など）
プロンプト投稿後、約1分ほどで出力が完了。
従来の分析プロセスは複数のステップを踏む必要がありますが、ChatGPTはデータの読み込みから計算、そしてセグメント割合の円グラフまでをスムーズに出力してくれました！
さらに実施可能な範囲でのネクストアクションの提案まで！
赤線部分のクーポンや割引の数値設定は、コストや実施期間を考えていく必要がありますが、打開策として受理してもいい提案内容だと感じます。
フォローアップメールの送付は今すぐにでも実践できそうなので、メールの内容もAIで叩き台を生成すると良いかもしれません。
時短にもつながりますし、専門知識がなくても対話だけで高度なデータサイエンスを実践できることを確認できた有意義な検証となりました。
最後の検証として、収集した顧客データをベースにした「ペルソナの自動生成」を試してみました。
ターゲットとなる顧客像を具体化するペルソナ設定は、効果的なマーケティング施策を練るための重要な土台となりますが、ゼロからリアリティのある人物像を作り上げるのは想像力と時間を要するハードな作業といえるでしょう。
そこで、自社の既存顧客の属性データ（年齢層、職業の傾向、よく購入されている商品のカテゴリーなど）をChatGPTに渡します。
入力プロンプト（一部抜粋）
当社SaaS（タスク管理・業務効率化ツール）を契約している既存顧客の集計データサマリを整理してください。
【よく利用されている機能】
【導入前に抱えていた代表的な課題】
【導入企業規模の分布（従業員数ベース）】
〜〜
ここで、まずデータを整理しておきます。
その後、以下のように指示しました。
追加プロンプト（一部抜粋）
顧客データの傾向をもとに、当社SaaS（タスク管理・業務効率化ツール）を「もっとも必要としている」架空の顧客ペルソナを1人作成してください。
1. 基本情報
2. 仕事に関する情報
3. 日々の悩み・課題
〜〜
※文章は、実在しそうなリアルな人物像になるように、具体的なシーンやエピソードを交えて描写してください。
すると、「36歳男性プロジェクトマネージャー・メンバー間でタスクの優先順位にズレが生じ、納期直前に遅延が発覚することが多い」といった、非常に解像度の高いペルソナ像が出力される結果となりました。
会社内での業務上のお悩みや休日の過ごし方など、血の通ったストーリーとして出力してくれることで、プロモーションの方向性や広告のコピーライティングを検討する際の大きなインスピレーションにつながります！
「訴求メッセージ」の【タスクの見える化で、納期直前のトラブルを防ぐ！効率的にプロジェクトを進める方法】は、まさしくこのターゲットのお悩みにフィットしていて、これを軸に広告コピーやブログを構成してみてもよさそう！
自分たちの頭の中だけで考えているとどうしてもステレオタイプになりがちですが、AIがデータを処理することで、フラットな視点から論理的に解釈できるようになります。
分析作業の属人化もなくなり、特定のメンバーの負担を減らすこともできるでしょう！
ChatGPTは非常に便利で強力なツールですが、ビジネスの現場で活用するにあたってはいくつか注意すべき点があります。
もっとも警戒すべきなのが、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と呼ばれる現象の存在。
存在しないデータを作り出したり、計算結果に誤りを含んだりするケースはアップデートごとに減ってきていますが、最終的な分析結果や提案された数値については、必ず人の目で不自然な点がないかファクトチェックを行う工程を忘れないようにしましょう。
また、AIは一般的なデータ処理には長けていますが、特定の業界における専門的な文脈や、社内の特殊な事情（ビジネスコンテキスト）までは把握していません。
AIが算出したフラットなデータ結果に対して、人間のマーケターが背景知識を補足して解釈を加えるプロセスが必要不可欠となります。
最後に、入力するデータの量や形式にも制限がある点に留意してください。
無料プランでは高度なデータ分析機能の利用回数や一度に読み込めるファイルの容量に上限が設けられたりしています。
本格的な顧客分析を継続的に行うのであれば、よりセキュリティが強固なEnterpriseプランなどの導入も検討してみてください。
ChatGPTで顧客データを分析できても、結果を別のツールに反映する作業は手動になりがちですよね。
Yoomを活用すれば、分析したあとのデータ連携や記録までまとめて自動化できるので、「分析はしたけど活用しきれていない」という状態から抜け出せます。
たとえば、Googleコンタクトに連絡先が追加されたらAIワーカーが中身を分析して最適なグループへ自動で振り分けてくれるテンプレートもあります。
まずは自分の業務にあったテンプレートから試してみるのがおすすめです👇
出典：
