【2024年】データマイニングツールのランキング！おすすめサービス

ソーシャルメディアの運用を支援するために必要なあらゆる機能を備えています。SNSに投稿された口コミを分析してデータ化することで、目に見える形にします。自社に対するものだけでなく、自社以外への投稿もモニタリングし、情報を計測可能なデータに変換します。また、ユーザーの特性やアカウントの分析も可能です。自社と同業の企業の比較が容易になり、自社の投稿管理のスピードアップや、返信の一元管理もできます。

メディア運営特化型サイトをグロースさせるためには、各記事が反響率（価値）が重要になります。メディアインサイトでは、各記事がSNSで反響したのか否かを可視化します。 また、トラフィック流入率や記事の読まれ方の分析も行えるため、価値ある記事作りに繋げられます。提供会社がビッグデータ解析に特化しているため、インターネット上のあらゆるデータを分析してメディア特価がサイトの運営や制作に役立つ情報が豊富に得られます。

ピーシーキッド アナライザーは、統計データ解析やディープラーニングといった人工知能技術を応用し、Excelデータを自動的に分析、明確な数字によるマネージメントを支援する、クラウド型データ解析プラットフォームです。

NTTデータ数理システムが提供するAlkanoは、直感的な操作で高度なデータ分析を実現するプラットフォームです。 プログラミング不要で、データ取り込みから可視化、モデリング、運用まで一貫して行えます。PythonやRのコードで拡張でき、データ駆動型の意思決定を行いたい企業や、分析知識がないチームに最適です。また、数値データだけでなく、アンケートやコールセンターの記録、特許文書などの自由形式テキストに対しても分析可能です。形態素解析やテキスト分割を通じて、文脈を理解する高度な文書分類モデルの構築ができ、これらのプロセスはAlkano一つで完結します。 Alkanoは、経験豊富なデータサイエンティストによる伴走型サポートや、データサイエンティスト育成プログラムを通じて、組織全体のデータ活用力の底上げを図りたい企業に適しています。

株式会社DataCurrentが提供するvizは、マーケティングをデータで革新するデータマイニングツールです。シンプルかつ直感的なインターフェースで、AIが高度な分析を自動で実行できます。 データセットを入力するだけで、各施策の影響度と貢献度を横断的に抽出し、各プロジェクトの影響度と貢献度を把握できます。また、AIの自動機械学習により、最適な施策の組合せや目標達成効果を予測。クライアントデータのスコアリングにより、高LTV期待度や将来行動の予測が可能となり、事業予測やターゲット抽出が容易になります。 マーケティング施策の高度分析を必要としている企業や、データ活用に問題を抱える企業、コストパフォーマンスを求める企業に最適です。

【サービス概要】 アイタスクラウドは、企業のお客さまやユーザーから寄せられるご意見：VOC（Voice of Customer）のテキストデータから課題解決のヒントを見つけるダッシュボードサービスです。 京都大学と共同開発した最先端の自然言語処理技術を用いた文章解析AI「アイタス」と、独自のフレームワークによりVOCのテキストデータから優先課題をあぶりだします。 【解決する課題】 課題1：CS（顧客満足度）やNPS（他者推奨意向）といった顧客ロイヤルティを高めるためのカギを見つけたい 課題2：コンタクトセンターに寄せられたVOC（お客さまの声）から改善策を見つけたいが優先順位付けができない 課題3：サービスの解約・離反につながるお客さまのご意見・不満が分からずリテンション施策が立案できない 【課題の詳細】 ■5段階評価アンケート等により満足度合いやスコアは把握しているが、改善するために具体的に何をすれば良いか分からない。 ■不満内容や改善要望を具体的に書いているテキストデータを社内で蓄積しているが、それが解約・離反にいかほど寄与しているか判断できず、分析担当者の主観的な評価になりがちで、どの意見の優先度が高いのか判断できない。 【アイタスクラウドの特徴】 特徴１：意見の「対象」を抽出、意見の「変化」を知ることができる 構文解析技術を用いVOCのテキストデータから「何に対して」「どのような意見」が言われているのかを抽出。 これを時系列でモニタリング。単語ではなくフレーズで意見を理解できるためVOCの変化にいち早く気づくことが出来ます。 特徴２：辞書設定なしで類似する意見を「束ね」、「俯瞰」することができる 類似する意見を辞書設定なく束ねることができ、視覚的なマップで表現します。どんな意見がどれくらいあるのかを瞬時に理解でき、クリック操作のみで原文を参照しながら新たな気づきを得ることが出来ます。 特徴３：意見の「質」×「量」から優先課題を発見し打ち手につなげることができる 感情を分類する独自AIや自社のCRMデータと掛け合わせ、意見の重要性を質的に評価。意見の量と掛け合わせることで、VOCのテキストから優先的に対応すべき課題を発見できます。 ※ご利用にあたりデータ分析の知識も複雑な操作も一切不要です。 【分析対象データの例】 ■アンケートFA（顧客又は従業員アンケートの自由回答） ■問合せログ（オペレーター入力ログ、メール、チャット） ■クチコミ・レビュー ■不満データ（インサイトテックが運営する「不満買取センター」にて収集した生活者の日常の不満 / 累計3,300万件） 【直近の導入事例】　※「導入部署」 ×「 利用目的」 × 「対象データ」の形式で記載しております　 ■コールセンター × 問合せ集計業務の効率化 × 問合せログ ■コールセンター × 急増問合せの早期アラート × 問合せログ ■人事部 × 従業員の離職防止（リテンション強化）× 従業員アンケート・クチコミ ■営業企画部 × プロダクト改善 × 顧客アンケート ■新規事業開発室 × 新商品開発 × 不満データ 【下記に該当する場合はオススメ】 #問合せ分析　＃アンケート分析　＃クチコミ分析　＃口コミ分析　＃レビュー分析　＃テキスト分析　＃スコアでなく改善ポイントを知りたい　＃属人的な解釈・評価から脱却したい

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