上海物来喜電子商務有限公司

【中国E34】 DEEP MININGを活用した市場ツールによるレポート2025.01.18

 

 1. DEEP MININGを活用したクチコミ分析とは

①DEEP MININGとは

DEEP MININGは、中国人のインサイトを中国SNSから読み解き、「人と企業」
を自然言語の観点から、迅速に解析するAI自然言語処理・テキストマイニングクラウドのこと。

 

 

①AI自然言語処理により、以下のような
多くの気づきを探ることが可能になる。

　　　・ニーズの把握
　　　・製品比較
　　　・新製品開発、改良
　　　・企業比較
　　　・広告効果
　　　・インバウンド対策

 

 

②DEEP MININGの特徴

DEEP MININGは、データの収集・分析・アウト
プットを迅速に自分自身で行うことができる。

 

 

 

 2. DEEP MININGによる分析から分かること

消費者インサイトを中国SNSのクチコミから読み解く
「AIクチコミ分析ツールによるレポートサービス」
には、以下のメニューがあります。

 

【サービスメニュー❶】企業・製品ポジショニングの把握

競合他社と自社の「ポジショニングを比較」する。
　　　　　　↓
消費者から見た市場における各社の特徴や、
差別化要因を中国SNSのクチコミから探る。

 

 

【サービスメニュー❷】 AI感情分析で製品・サービスの向上

AIにより、中国SNSのクチコミを「感情分析」する。
　　　　　↓
ポジティブな文章とネガティブな文章で出現する
特徴的な単語から、製品やサービスの向上を探る。

 

 

【サービスメニュー❸】消費者ニーズの把握

中国SNSのクチコミから、多く出現する「単語」
の発見や、その単語と関連する「言葉」を導き、
消費者の隠れたニーズ、インサイトを探る。

 

 

【サービスメニュー❹】製品開発、改良のヒントを得る

中国SNSのクチコミから探り出した「単語」や、
競合他社の「特徴的な単語」から、新製品開発、
改良へのヒントやサービスの向上に繋げる。

 

 

【サービスメニュー❺】広告効果の検証と確認

広告を出稿している月と、
出稿していない月で比較する。
　　↓
「広告クリエイティブ」や、「広告ワード」
の影響を中国SNSのクチコミから探る。

 

 

 

 3. DEEP MININGによる分析事例【自動車業界】

①電気自動車メーカーとの特徴比較をした。

中国SNSから、ユーザーから見た日本と中国の
自動車メーカーの特徴を比較し現状を把握した。

 

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②日本の自動車メーカーの評価、は以下。

エンジンや燃費に関する特徴は感じられるが、
電気自動車特有のテクノロジーや、走行距離など、
全てにおいて競合他社にイメージを奪われている。
　　　↓
ガソリン車のイメージが定着している現状がある。

 

 

③主な特徴を比較した結果は、以下。

　・ 日本のメーカー：優れた研究開発技術
　・ Avalon：低燃費
　・ 唐：優れた研究開発技術
　・ 汉：乗り心地がいい
　 ・宋：燃費低く乗り心地がいい

 

 

 

 4. DEEP MININGによる分析事例【化粧品業界】

①化粧品のライブ配信音声内容を比較分析した。

ライブ配信者のアピールポイントの分析や、
話の内容を分析し売り上げに繋げる手法や、
ライブ配信者を検討した。
　　　↓
音声データをテキスト化し、各者の話の内容の共通
点や、独自点を分析し、実際の売上データと比較す
ることで、売り上げに繋がるポイントを発見する。

配信者の人気も考慮する必要がある。

 

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②ライブ配信者３名の主な特徴は、以下。

●李佳琦のアピール角度

①景品いっぱい付いているのこと
②限定デザインが珍しいこと
③ファンデーション色違いが多いので、色の推薦をする
　↓
李佳琦は、パッケージ色が限定し、景品が非常に
多いなど自分の生放送特権をメインアピールする。

 

 

●雪莉のアピール角度

①スター単品のまとめ買いセット
②お母さんにプレゼント
③生放送値段が安い
　↓
雪莉は、自分の生放送にスター商品
が安く買えることがメインアピール。

 

 

●薇娅のアピール角度

①技術はアップデート
②アイクリームの効果
③生放送中の抽選キャンペーン（宣伝商品が当たる）
④景品が多い
　↓
薇娅は、商品の効果や、特徴、技術など
の紹介をメインにして、消費者に販売
している商品の凄さを理解させる。

 

 

 

 5. DEEP MININGによる分析事例【生け花業界】

①中国生け花業界での感情分析による特徴語を抽出した。

生花の販売経路や、購入タイミング、購入動機
などを調査し、それぞれの不満点や満足点を知
り、業務改善や製品改善に役立てた。

 

 

②平日帰宅時は店舗で、でも価格が高い等の問題点。

・ECでの購入がお得であるが、届いたとき
にカビていたり、箱がつぶれていたりする。

・花市場では行楽がてら週末に行くなど、
各シーンでのポジティブ・ネガティブや、
改善点が浮き彫りになった。

 

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 6. DEEP MININGによる分析事例【食品業界】

サラダにおける中国SNS媒体別の特徴語を比較した。

広告やKOL施策を実施するために、「サラダ」
の情報が良く集まるSNS媒体を探し出す。
　　　↓
サラダ情報が最もよく集まるSNSは、REDであり、
是非おさえておくべきメディアであると判断する。

 

　　　　　　　　（上図をクリックすると、拡大表示されます。
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■REDから抽出される情報は、以下。
　①サラダレシピ情報
　②ダイエット期間の飲食記録
　③外食の記録
　④レシピ

 

 

■Weiboから抽出される情報は、以下。
　①中式のサラダ＝拌菜
　②会社の昼ご飯投稿　→　サラダを食べる
　③学校の食堂にサラダを注文

 

 

■TIKTOKから抽出される情報は、以下。
　①低卡低脂餐 人気話題の投稿
　②幼稚園の子供向けサラダ

 

 

 

 7. DEEP MININGによる分析事例【肩こり業界】

①世代別に特徴語を抽出して、広告開発に役立てた。

広告キャッチフレーズを検討する際に、消費者が
「肩こりに対する原因や対処法」をどのように考
えているか調査する。
　　　　↓
世代別の肩こりの原因と対処法を分析することで、
メインターゲットの設定と、広告クリエイティブ
開発のヒントとなる。

 

 

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②世代別に肩こりの原因と、対処法の特徴語を分析。
各世代別に特徴を読み解き、広告クリエイティブ開発した。

■20代前半の心理インサイト n=3,214

対策しない元気世代
　　　↓
・原因の特徴はエンタメ関連が多い。
(映画、携帯ゲーム、コンサートなど)

・枕だけでなく椅子やテーブルが原因と考える層
・学生が含まれるため論文なども出現

・生理による腰痛と同時に肩こりを語るのは20代全体の共通性

・唯一、雨などの気候に要因を求める
・解決方法が特に明確ではない世代

 

■20代後半の心理インサイト n=6,652

仕事も遊びも本気OL
　　　↓
原因がインドアであった20代前半と変わっ
てアクティブな外遊びが原因に入り始める。
（ジェットコースターや音楽祭、 フェス、ダンスなど）

この年代がマッサージを受けるコアターゲットになる

 

【この年代から上の共通点】

・仕事関連の要因が発生し始める
（座り作業、オフィス空調、深夜残業）
・枕や布団などの睡眠に気をつけ始める
・解決方法として、貼り薬、痛み止めを使用する

 

 

■30代前半の心理インサイト n=3,285

悩めるキャリアウーマン
　　　↓
・この年代より痛みの悪化により通院、鏡治療を始める
・ヨガ、筋肉などのメンテナンス要素が出現
・仕事は出張などクラスアップしている

 

【30代共通点】

この年代から精神的なストレスが頭著化する。
(人生の焦りや、睡眠の質が低下 など)

 

 

 

■30代後半の心理インサイト n=790

マルチタスク子育てママさん
　　　↓
・基本的に30代前半との共通性が多い
・子供関連の話題に独自性があり、晩婚化
が進んでいる都市部女性を強く想起させる
（赤ちゃんお世話や、子育て など）
・解決方法は基本的に病院の処方箋になる

 

 

 

 8. DEEP MININGによる分析事例【回転寿司業界】

①回転寿司業界の競合分析で自社の強み弱みを明確化した。

消費者から自社や競合他社はどのように見られ
ているのか、を大衆点評コメントから調査した。
　　↓
競合分析を通じて、自社ブランドの強みや弱みを
明確化し、他社の良いところ、自社の悪いところ
を改善することで、サービス向上に繋がる。

 

 

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②競合分析を通じて自社ブランドの強みや弱みを
明確化できる頻出キーワードを活用し、回転寿司
市場での消費者インサイトを発掘可能になる。

 

第１位：好吃（美味しい）
第２位：日料（日本料理）
第３位：上海（上海）
第４位：喜欧（好き）
第５位：回装（回転）
第６位：扭蛋（ガチャ）
第７位：不错（悪くない）
第８位：味道（味）
第９位：打卡 （来店 ）
第10位：周末（週末）
第11位：三文魚（サーモン）
第12位：南京（南京）
第13位：新鮮（新鮮）
第14位：天津（天津）
第15位：鰻魚（ウナギ）
第16位：粒面（ラーメン）
第17位：ー人食（ー人食）
第18位：排队（並ぶ）
第19位：商场（デバート）
第20位：介格（値段）
第21位：自助（自分注文）

 

 

 

※ 物来喜社では、サービスメニューや、分析対象のデータ、
競合企業の選択により、お客様のご要望に応じた「市場分析
サービスのレポート提供」を承っております。

 

物来喜社の市場データ分析によるレポートでの
分析対象となるデータ（中国SNS媒体）は、以下。

　　　・WeChat (微信）
　　　・Weibo (微博）
　　　・料音（Douyin）
　　　・小紅書（RED)
　　　・大众点評（DazongDianping）
　　　・淘宝（Taobao）
　　　・天猫（Tmall）
　　　・天猫国際（Tmall Global）

※ 複数の組み合わせも対象データとして可能です。

 

 

（参考）市場分析ツールによるレポートは、DEEP MINING
という分析システムにより、レポーティングしております。

 

 

 

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