本記事では以下の内容を解説します：
- 監視する価値が最も高いデータセットとは
- 顧客フィードバックデータ収集のメリット
- 購入者レビュー収集の5つの最良の方法
監視すべき最も価値のあるデータセットとは
消費者レビューはターゲット層の感情を明らかにするのに役立ち、以下のデータセットを含みます：
- ベンダー・製品・サービスの星評価
- eコマースマーケットプレイスなどの掲載情報に対する書面レビュー
- レストランや地域ビジネスなどに対するGoogle（および他検索エンジン）のレビュー
- 特定のブランドを言及・タグ付け・反応したソーシャルメディア投稿
- Redditなどのディスカッションフォーラムにおける、コストパフォーマンスを判断するための企業比較スレッド
顧客フィードバックデータを収集するメリット
企業は顧客の意見を次のように活用し、それぞれの分野で事業を展開しています：
eコマースにおける顧客レビュー分析
デジタルコマース事業者は、自社カタログに掲載する製品選定の参考とするため、業界内で最高評価と最低評価の製品に関するデータを収集しています。競合他社の優劣を把握し、その知見を自社運営に反映させるため、顧客が書いたレビューをスクレイピングして分析しています。 具体的には、商品の生地品質向上、包装の気密性強化、あるいは商品到着後の組み立て支援をカスタマー担当者が確実に提供できる体制の整備などが挙げられます。
マーケティングチーム向けカスタマーレビュー分析
消費者はソーシャルメディアやディスカッションフォーラムで、テキスト・動画・ミームを用いてマーケティングキャンペーンに反応することが多い。これにより企業はリアルタイムで消費者感情を把握できる：
- メッセージは対象層に響いているか？
- 予想外のどの要素が特に面白がられているか？
こうした知見は、現在の関心領域に応じたコンテンツを迅速に作成・展開する反応策として活用できます。逆に、消費者の議論スレッドやレビューのトレンドを特定し、それをマーケティングキャンペーンの起点とする手法も同様に展開されています。
購入者レビュー収集の5つのベストプラクティス
方法1：Beautiful Soup
Beautiful Soupによるレビュースクレイピングは、サーバーで対象サイトのコンテンツをダウンロードし、HTMLを解析してh3タグを抽出、タグ内のテキストをコピーすることで、コードベースの出力生成を実現します。
二つ目：Javaウェブスクレイピング
Javaを用いたレビュースクレイピングでは、サイトの開発者コンソールにアクセスしてHTMLを取得し、必要な情報をスクレイピング、コードのスクレイピング/パースを行い、XPathを使用して必要な要素をCSVファイルにエクスポートします。
三：PHPベースのデータ収集
PHPでも対象ウェブサイトのコードにアクセス・収集が可能です。『parsecode』と『echo』関数を併用し、コードを取得後に不要テキストを削除します。最後に『$GLOBALS』または『グローバル変数』関数を使用し、対象情報を<p>タグで囲むことで、各要素を適切に分離・抽出できます。
補足：コーディング言語を使用している企業で、その機能を補完する手段を探している場合、高度なWeb Unlockerの使用が最適な解決策となる可能性があります。これにより以下の効果が期待できます：
- ウェブサイトのブロック回避
- IPアドレスの自動ローテーションを実現
- CAPTCHAの解決
- ブラウザのユーザーエージェント（UA）とクッキーの管理
四：ウェブスクレイピングツールと専用スクレイパー
あるいは、レビューデータを収集するための完全自動化ツールとして機能するウェブスクレイパーも存在します。これらは、絶えず変化するターゲットサイトの構造に基づいて特別に構築されたスクレイパーを含む、すぐに使えるターゲットサイトクローラーなどの便利な機能を備えています。顧客レビューデータを収集するために使用されるウェブスクレイパーを以下に示します：
これらのノーコードテンプレートは、レビュー、出品者星評価、販売実績率（STR）、その他のソーシャルプルーフ／センチメント指標を自動的に抽出・パースするのに役立ちます。
あるいは、Amazon用プロキシなどのプロキシを利用し、社内プログラムと統合することも可能です。この方法は手間がかかる場合がありますが、同時リクエスト数を無制限に実現できると同時に、自社のインフラストラクチャ内で実際のユーザー端末を活用することが可能になります。
五：すぐに使えるレビューデータ
例えばAmazonデータセットは、プログラミング言語を必要とする前述のデータスクレイピング手法の代替手段となります。これらの手法を機能させるには、時間とスキルに加え、ソフトウェアとハードウェアが必要です。データセットはデータ取り込みサイクルへの全く異なるアプローチを提供します。類似の結果を得るために通常必要となる時間と労力を最小化しつつ、アクセスを最大化することが核心です。公開されているウェブサイトから顧客レビューデータセットを入手可能です。
結論
レビューのスクレイピングとモニタリングは、ターゲット層や競合環境の動向を把握したい企業にとって有益かつ収益性の高い実践です。こうしたオープンソースのフィードバックループの収集は、リソースを大量に消費する複雑な手法を用いるか、専用のスクレイパーを実行するか、あるいは単に目的のデータセットを購入することで達成できます。
注記：本ガイドは執筆時点で当社チームにより徹底的に検証済みですが、ウェブサイトのコードや構造は頻繁に更新されるため、一部の手順が期待通りに機能しなくなる可能性があります。
