データ分析・解析 (セールス・マーケティング分析 感情分析) の依頼・外注

ネーミングの「語感」は、消費者の印象やブランドイメージに大きな影響を与える重要な要素です。しかし、「どの名前が最も響きが良いのか？」「ターゲットに好印象を与えるネーミングとは？」といった疑問を、感覚だけで判断するのは難しいものです。

本サービスでは、科学的な語感分析を通じて、ネーミングの響きやイメージを88項目で数値化し、最適なネーミング選びをサポートいたします。

こんな方におすすめ！

✅ ネーミングコンペで集まった候補の中から、より効果的な名前を選びたい
✅ 商品やサービス・会社名の響きを客観的に分析し、ブランドの方向性に合ったものを選びたい
✅ 競合他社のネーミングと比較し、差別化を図りたい
✅ 直感だけでなく、データをもとにネーミングを決定したい

分析方法

独自の理論に基づき、以下の3つの分析手法を統合することで、言葉が持つ印象（語感）を高精度に解析します。

・音象徴分析
あるイメージの意味を持つ単語群に着目し、各単語を構成する「音」の使用パターンを、25万音以上の膨大なデータから抽出して解析します。
これにより、単語が発する音が呼び起こす象徴的な印象や感情を、客観的かつ科学的に明らかにすることが可能です。

・調音分析
発音時の舌、唇、軟口蓋などの動きや、音を生み出す際の空気の流れに注目し、その特性がどのように音の印象に影響しているかを解析します。
これにより、微妙な発音の違いが語感に与える効果を、わかりやすく捉えることができます。

・感性評価分析
実際に人々が音を聴いた際に抱いた印象や感情を収集し、データとして体系化。それらを統計的手法で解析することで、音の持つ心理的な影響や感性の傾向を明らかにします。
これにより、音がもたらす感性や情緒を数値化し、客観的なパターンとして可視化します

この3つの手法を独自に組み合わせることで、言葉の持つ印象を高精度に解析し、ネーミング選定において的確な判断をサポートします。

料金プラン

🔹 ベーシックコース（1～5件のネーミング分析）
　📊 分析結果グラフ（PDF形式）　10,000円

🔹 スタンダードコース（6～30件のネーミング分析）
　📊 分析結果グラフ（PDF形式）　30,000円

🔹 プレミアムコース（～1,000件のネーミング分析）
　📄 分析結果一覧（Excel形式）　50,000円

語感分析プラン詳細

① ベーシックプラン
1～10件のネーミング候補に対して、語感分析を行うシンプルで効果的な
プランです。分析結果は、視覚的にわかりやすいPDF形式のグラフで納品
いたします。コンペから選ばれた最終候補や自作・競合ネーミングの語感
を比較したり、採用予定のネーミングがターゲットに与える印象をチェッ
クする際に最適なプランです。

② スタンダードプラン
コンペで集まったネーミングを網羅的に分析し、最適な候補選びをサポー
トするプランです。分析結果はExcel形式でご提供し、多数のネーミングを
データに基づいて比較できます。さらに、希望の語感イメージに合った
ネーミングを検索でき、優れたネーミングを漏れなく見つけ出せます。幅
広い候補の中からより良い選択をしたい方におすすめのプランです。

③ プレミアムプラン
語感分析（Excel形式）に加え、専門的なアドバイスがセットになったプラ
ンです。コンペの依頼概要と分析結果を基に、語感ネーミングの専門知識
を活かしおすすめのネーミング候補をピックアップ、具体的なアドバイス
をご提供します。多数の候補から最適なネーミングを見つけたい方、デー
タと専門的な視点をもとに選定したい方におすすめのプランです。

ご依頼の流れ

1️⃣ ヒアリング（（分析対象のネーミングを確認）　　　
🔹 スタンダード・プレミアムプランの場合はExcel・CSV形式でご提出ください。
2️⃣ 語感分析の実施（ネーミングの響きを科学的に評価）
3️⃣ レポート作成・納品（分析結果をPDFまたはExcelでお届け）

アンケートの結果、満足度は高い。しかし売上は伸びなかった・・・
このようなことでお悩みはありませんか？

定量集計の結果だけでは、「なぜ」満足度が高いのか、「なぜ」満足度が低いのか
その理由を見逃している可能性があります。

そこで注目したいのがアンケートの自由回答に書かれた「お客さまの声」です。

テキストマイニングの技術により「お客さまの声」を可視化したレポートを
作成いたします。今後のマーケティング戦略のヒントとしてご活用ください。

【納品物（例）】
分析レポートの内容は以下になります。（通常、5ページを想定）
・全体の話題構成
・主要なトピック分析
・SWOT分析
・プロモーションの効果測定
・満足度ごとの特徴分析
・ポジネガ分析
・時系列分析
・属性ごとの深掘分析

【特記事項】
・データは１件あたり200文字までを想定しています。
・パワーポイント又はPDFで納品します。
・分析には自社開発のテキスト分析AI『よくきくよ』を使用します。

最初の2社は半額にさせて頂きます！
※「○○したいけれど、できるかわからない/どのようにやればよいかわからない」等のスポット的な無料相談も受け付けております。お気軽にご連絡ください。

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　支援できる課題例
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会話を可視化したり、深く理解する必要がある業務に発生する課題を全力で支援します。具体的には
・商談の成功にどのようなトーク内容または話し方が貢献的だったのかがわからない
・1on1などでどこが相手にとって＋の効果をもたらしているのかわからない
・退職面談で、面談相手の本音がわからない
・コールセンターにおいて、顧客がどのような理由をベースにして話をしているのかわからない。
等の課題を支援します。

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　内容案内
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具体的には音声認識技術およびテキストマインニング技術を用いて、以下のような指標の可視化、分析を行うことができます。
あくまでも下記は一例です、ご要望があれば遠慮なくおっしゃってください。

①会話内容（What）の可視化
・会話内容比率…どの内容をどれくらい話したのか。商談においては、フェーズごとにどれくらい時間を使ったのか、プランニング通りなのかを解析
・頻出単語分析…その会話の中でよく使われていた単語を分析。
・リーズン分類...トーク内容から相手のコールした理由を分類。

②会話状態（How）の可視化
・トーク比率…商談や1on1の際の、お互いの話の比率。ニーズ把握できているか・部下の話をしっかり聞けているかなどをチェック。
・ラリー回数…1分あたりのラリーの数。オープンクエスチョンがなされているかチェック。
・話速　　　…会話のスピード。適切な速度となっているかをチェック。商談の場合顧客は自分より話速が速い方に専門性や信頼感を抱く傾向があります。
・抑揚　　　…会話の感情の隆起。相手に共感できているかの指標。商談の場合、小さすぎると棒読み、大きすぎると押し売り感が出る。
・感情解析　…特定話者の感情を解析して、その人がポジティブまたはネガティブな感情にあるのかを確認。

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　サービス特徴
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・コンサルティングファームで養った知見を活かし、御社の課題の丁寧なヒアリングおよび認識のすり合わせを意識した、効果性の高いコンサルティングサービスを心がけております。
・会話の分析を下支えするAI技術をフルに活用し、人間では気づかなかったインサイトや定量化による「強く確かな」エビデンスを排出します。

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　納品形式
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※状況に合わせて柔軟にカスタマイズします。
・pptを用いて、様々な分析論点に答えるスライドを納品します。
・他にも納品希望形式があれば遠慮なくおっしゃってください。
・分析パッケージはjupyter noteboook等で納品することも可能です。

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　お見積もり
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【分析】
時給・人月で換算させてください
【資料作成】
2500円/枚
早期に全体のお見積りを出します。

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　業務フロー例
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※状況に合わせて柔軟にカスタマイズします。

①分析目的の設定
御社の課題感をヒアリングし、分析の目的設計、および分析結果の活用イメージのすり合わせを行います。また分析の評価基準もすり合わせます。

②分析フローの設計
様々な分析手法がある中でも、御社の課題の解決に最適なものを選定

③基礎分析・初期モデル構築
必要な会話の分析範囲を選定したのち、分析のためのモデルを構築し、効果性を確かめます。

④本分析
初期モデルをベースにして、全ての会話データを対象に分析をかけ、結果を見ます。
また結果をベースにして新しい分析が必要な場合順次アップデートしていきます。

⑤評価・施策策定
分析結果を評価し、今後の改善案を排出。業務の効果性をアップする施策につなげます。

SQLのエラー修正～作成まで幅広く行います。
必ずヒアリングの時間を設けますので、ご連絡ください。

データ分析は専門的な知識と時間を必要とするタスクであり、これに挑戦するのは難しい場合があり一から始めるのは非効率です。そこで、あなたのマーケティング戦略の策定をデータ分析を通してサポート致します。

具体的な流れはpdfファイルを添付しておりますのでそちらをご覧ください。

データ解析
あなたのニーズに合わせて様々な分析手法の中からカスタマイズしたアプローチを提案致します。「どのようなデータを持っているのか、どのような課題を解決したいのか」、あるいは「何をすればいいのかわからない、分かっていても方法がわからない」でも構いません。あなたのアイデアと目標を共有し、それに基づいて具体化するためのお手伝いを致します。

分析例
１．販売金額に着目して、例えば低額商品と高額商品をクラスタリング(簡単に言えばグループ分け)することで「売上収益のパターンやその影響を与える要因を考慮した戦略」を立てることができる（小売業)

２．販売数量に着目して、クラスタリングすると需要パターンに応じてグループ分けし、需要の季節変動を捉えることができるので、「適切な在庫管理や生産管理が行える」（小売業)

分析結果はレポートとしてスライド、Excelファイルでお渡し致します。

モデル開発（オプション)

モデル開発のアプローチの性格上、少々お時間がかかりますが、もし、モデルがうまく機能すれば「効果は絶大」です。

モデル開発例
１．分析例1でクラスタリングした低額商品グループと高額商品グループを機械学習を使って「売上予測を行うモデル」（小売業)

2．市場参加者や関係者、ソーシャルのテキストデータから自然言語処理を使って感情や意見を数値化し、株式市場の方向性や見通しを理解することで「取引戦略を最適化するモデル」(金融業)

＊モデル開発例1と2では機械学習（いわゆるAIです)を使いますが、この機械学習は使う場面をによりますが、昔ながらの回帰分析などの手法とは一線どころか10線位を画す強力な手法です。従来の手法と機械学習の使い分けは使いどころが大切です。