NLPで営業トークを分析！成約率を高める会話パターンとは？【ChatGPT統計解析】
営業トークと成約率の関係を明らかにするため、会話内容を自然言語処理（NLP）で分析します。この方法では、まず営業会話を記録し、その中で使われた単語をNLPで抽出して分析データを作成。このデータと成約結果を組み合わせたデータマートを分析することで、成約率の高い会話のパターンが見えてきます。しかし、この技術はまだ単語抽出には成功しているものの、単語の意味や言葉遣いのより深い分析は技術的に未成熟な面があります。データ分析には、mecabやKHCoderといったツールが利用され、これらは単語の抽出や、単語同士の関連性を図示する機能を持っています。
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成約率の高い営業トークを分析する
自然言語処理で分析しよう
会話中の単語と成約率から割り出す
営業中の会話を記録しておき、会話の内容を分析することで、成約率の高い営業トークがわかります。
会話の内容は、自然言語処理（NLP）という方法で分析します。
まず自然言語処理によって、会話中にどのような単語が使われたかを表すデータを作成します。
そのデータを要因項目とし、成約したかどうかを表すターゲット項目と組み合わせてデータマートを作成します。
そのデータマートで分析することで、どのような会話をすると、成約につながりやすいのかがわかります。
ただ、自然言語解析は単語を抽出することは簡単ですが、それ以上の分析をするにはまだ技術が成熟していません。
単語の意味や、言葉遣いといったものを検出する分析は、まだ技術的に不完全な分野です。
単語の抽出は、mecabというオープンソース言語や、KHCoderというフリーソフトによって行うことができます。
KHCoderは、単語の抽出だけでなく、単語同士のつながりを図示することもできます。
成約率の高い営業トークを知る方法
①営業中の会話を記録する
②自然言語処理（NLP）という方法で分析し、会話中使われた単語を集計する
③会話中のデータ＋営業結果（成約データ）⇒データマート
データマートを分析することにより、どのような会話をすると成約につながりやすいのか知ることができます。
注意点として、自然言語解析の単語を抽出する以上の分析は技術的に未成熟であること、単語の意味や言葉遣いといったものの検出・分析は不完全な分野であることは留意すべきである。
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