[4S1-GS-2] Machine learning:

[4S1-GS-2-02] A Text Analysis Model for Exploring Factors Influencing Repeat of Customer Review Posting

〇Jiayi Wang¹, Tengfei Shao², Tianxiang Yang³, Haruka Yamashita¹, Masayuki Goto² (1. Sophia University, 2. Waseda University, 3. Keio University)

Keywords:user reviews, Repeat posting, NMF, text analysis

顧客レビューは，消費者の購買判断に大きな影響を与えると同時に，企業にとっても製品やサービスの改善点を把握する上で欠かせない情報源である．同じ商品に対して何度も購入してレビューを投稿(以下，リピート投稿)する顧客の声は，複数回の利用経験や購買意欲を反映しており，その投稿要因を把握することは顧客ロイヤルティ向上や継続利用促進につながる重要な課題となる．そこで本研究では，リピート投稿要因を明らかにするため，NMFモデルに基づき顧客属性を考慮したテキスト分析モデルを提案する．またＥＣサイトにおけるファッション商品の購買データを用いて検証を行った．具体的には，投稿者のリピート回数と性別でレビューを分類し，分類された投稿ごとのテキストデータに対してNMFモデルを適用する．抽出した特徴に対して，ChatGPTに基づき感情スコアを分析し，顧客満足度とあわせて比較分析を行った．その結果，リピート回数や性別によって注目されるテーマや感情スコア，満足度に顕著な差異が認められ，異なるリピート投稿回数に応じた傾向が明らかになった．これらの分析要因に基づき，レビューのリピート促進戦略に有益な知見と施策を提示した．