2014 年 8 月 19 日
ニュース・リリース
報道関係者各位
マイボイスコム株式会社【テキストマイニングで見えてきた、家電量販店で感じる不満】
聞きたいときに、聞きたいことを答えられる店員の対応力が期待されている。
ネットショッピングとの価格比較には厳しい目が集まる。
マイボイスコム株式会社（東京都千代田区、代表取締役社長：高井和久）は、当社で提供している新しい「テキストマイニングサービス（Text-Voice）」を用いて、自主調査で実施した「家電量販店の利用（第４回）」の自由回答を分析しました。
「家電量販店を利用した際に感じた不満」に関する、約3,600件の自由回答を分析した結果をご報告いたします。
【自主調査の結果】 https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=18511【Text-Voice 概要】 http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html◆聞きたいときに、聞きたいことを聞ける店員が近くにいる？
「テキストマイニングサービス（Text-Voice）」では文章を最大で６つの言葉の組合せで分類することができます。
今回の約3,600件の自由回答を Text-Voice で解析したところ、家電量販店を利用したときに最もよくある不満は、「販売や商品についての知識がある店員が少ない」であることがわかりました。【図表１】
知識だけでなく、「聞きたいときに店員が近くにいない」場合に、不満が大きくなることもうかがえます。
その他の不満としては、「ネットショッピングと比べて価格が高い」、「品揃えが少ない」「店頭での価格のわかりにくさ」などが多く挙がりました。
【図表１ 発言集計】 ※発言量＝出現の量上位項目のみ抜粋
順番

発言量

結束度

J1J2
J3
J4J5
J6J7J8J9J10
J11J12
J13J15J14668
388371315
253
171159128118114
104
97898888

1.41
1.81
1.52
2.18
1.73
1.38
1.36
1.19
1.43
1.39
1.111.17
1.50
1.59
1.21

ターム1
販売
ネット品揃
聞きたい
接客
詳しく同じ
商品
価格
もっと
店舗
展示
カード
家電
価格

ターム2
知識
高い
数が聞き
態度
説明
違う
探すのに
交渉
ほしい
うるさい
たまに
還元
量販店
表示

ターム3

ターム4

店員
商品
比較
価格
少ない
聞けない
聞けない
近くに悪い客ができる
商品
店舗
店頭
かかる
購入
面倒
値引
安くできる
客が
販売
わかりにくい あるので
ポイント
値引
店舗
良い
わかりにくい 値引

ターム5

ターム6

少ない
安く
店頭
店員
かかる
いない
店員
店員
つかまらない 店頭
価格
面倒

聞いて
店頭

商品

質問
できる

◆利用時の３大不満点とは？
1

家電量販店利用時に感じる不満の全体像を見るため、関連深いものは近くに、関係の薄いものは遠くに配置されるよう、自由回答を視覚的なマップにしました。
大きく分けると、下記のような３つの不満のグループがあることが分かりました。【図表２】（１）店員に対する不満：商品知識、近くにいない、接客がよくない・・・等（２）価格が高い・わかりにくい：ネットと比べて高い、ポイント還元、値引きに不満、表示がわかりにくい（３）店頭で感じる不満：アフターサービスが悪い、品揃えが少ない、商品の種類が多すぎる

以上のような３つの不満が、大きな背景構造となっていることがわかりました。
特に店員の対応については様々な意見があることがわかります。商品や販売の知識だけでなく、タイムリーな接客が受けられない場合に、イライラが募っていることがうかがえます。
【図表２ 発言構造】◆女性と男性では不満を感じるポイントが大きく違う
性別で不満の傾向に違いがあるか確認したところ、女性と男性では大きな違いがあることがわかりました。
【図表３】
女性は、「聞きたいのに近くに店員がいないので聞けない」、「詳しく商品説明できる人がつかまらない」「いろいろ聞いてから購入したい」といった、よく店員と話して、理解してから購入したいという気持ちがある一方で、「詳しくゆっくりと見て検討したいときに（店員）が寄って来てしつこい」という気持ちもあり、その見極めが重要であることがわかります。
男性は、「ネットと比べて高い」、「価格表示や値引きがわかりにくい」、「価格交渉が面倒」といった、価格のわかりにくさに不満が集中していることがわかります。

2

【図表３ 発言量×性別】

以上の他、年齢や利用頻度といった生活者個々人の属性によっても、不満のあり方が異なっていることが分析結果から明らかになりました。

マイボイスコムはテキストマイニングサービス「Text-Voice」を用いて、アンケートやＳＮＳなどの文章データの分析から、新しい発見を今後も発信していきます。

______________________________________________________________________________________※報道関係者様へのお願い
本リリース内容の転載にあたりましては、「マイボイスコム調べ」という表記をお使い頂けますよう、お願い申し上げます。
______________________________________________________________________________________【会社概要】
マイボイスコム株式会社■代表者名 ：代表取締役社長 高井和久
■設立 ： 1999年7月1日■所在地 ：東京都千代田区神田錦町3-17-11 榮葉ビル
■ホームページ： http://www.myvoice.co.jp/3

【お問い合わせ先】
企画開発室

森

TEL：03-5217-1911
mori@myvoice.co.jp

企画営業グループ 第３チーム 栗田

TEL：03-5217-1911
daisuke.kurita@myvoice.co.jp【テキスト分析済みのレポートを販売しております】
販売可能な分析済みのレポートもございます。
詳しくはお問い合わせください。

4【参考】 テキストマイニングサービス（Text-Voice）についてアンケート調査の実施後、自由回答をどのように報告にお使いでしょうか？
ＳＮＳなどで日々発信される発言データの内容を整理したいと悩んでいませんか？
マイボイスコムのテキストマイニングサービスの Text-Voice は、できる限り客観的に、リーズナブルに、書き込まれた文章を内容に応じて分類し、文章全体の背景に隠れた構造を明らかにできる、これまでとは全く異なる、新しいテキストマイニングです。
Text-Voice には、以下の４点の特長があります。
１）文章全体でどのような発言（文章）があるのか、言葉をグループ化して整理します。
２）最大で６つの言葉の組合せで分類するため、意味がわかりやすく、解釈のブレを少なくできます。
３）強い主張を持った発言を識別することで、今後の市場動向の兆しを発見できます。
４）性別や年齢といった、属性と関連性の強い発言を抽出できます。
先入観、事前仮説に捉われず、純粋に生活者の声を聞きたいとき。
仮説構築のために、まずは生活者の「生」の意見を把握したいとき。
あなたはどのようにその「声」を聞き取り、整理しますか？
Text-Voice ならば、大量のテキストデータを、「見れば理解できる」カタチに、整理し、まとめ上げることができます。
詳しいサービス内容は、下記のウェブサイトからサンプルをダウンロードしてご覧ください。
【テキストマイニング（Text-Voice）の概要】
http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html【ＭｙＥＬ（自主調査）テキストデータの分析事例】
http://myel.myvoice.jp/user_data/case2.php#casepage_fa_____________________________________________________________________________※Text-Voice は「組織活性化研究所」の技術協力の下、サービス提供を行っています。
＜技術提供パートナー＞ 組織活性化研究所◆会社概要
会社名：株式会社組織活性化研究所 , ICAS Corporation Co.,Ltd.
創 立：1987年4月 ／ 設立2001年5月
住 所：東京都港区六本木6-12-2 六本木ヒルズレジデンス B 棟
代表取締役：高根 定信
ホームページ：http://corepon.com/5