サイズ小 <レビュー数 <大

カラー４< 総合評価 <５

カスタマーレビューに基づいた美容院業界における地域特性の可視化岩崎友秋 , 永井一平 , 三浦和也 , 齊藤史哲（千葉工業大学）

参考文献

今後の研究内容

ホットペッパービューティーデータセット

本研究で用いたデータセット

今後の予定（解析手法について）

提供データに対する分析の事前調査

1.キャッチコピーとカスタマーレビュー を形態素解析2. 地域ごとにワードクラウドで可視化3. 都内の店舗を地形図にプロット　　総合評価４未満は除外4. レビュー数に比例して半径を大きく　　総合評価５に近いほど明るく5. 地域特性の可視化

背景と目的　厚生労働省が発表した平成 29 年度衛生行政報告例によると，ヘアサロンの店舗数は年々増え続け 2019 年には約 25 万件に達している [1]．これはコンビニエンスストアの店舗数の約 4倍と比べて競争が激しいことがうかがえる．こうしたオーバーストア状態は，客の奪い合いに起因する利益低下の要因となっている [2]．しかしオーバーストア状態なのにも関わらず店舗が一定の地域に偏っていたり，近年高い技術を求めて都内にわざわざ遠方から訪れる人がいること [3] から美容院業界内で地域格差が生じている．

5. 地域特性

分析方法 総合評価をプロットして気づいたこと

分析結果渋谷区

中央区

総合評価に極端な偏り

評価4（高評価っぽく見える）実はあまり高い値でない ↓評価 4未満は除外評価 4～5の間で評価

2012年 1月～2014年 1月の期間に掲載されたもの

・店舗データ：約 10,000 件 - キャッチコピー - 位置情報 ・クチコミデータ：約 360,000 件 -５段階評価（総合評価・テクニックなど） - カスタマーレビュー - 世代・性別などのデモグラフィクス

3. 店舗のプロット

4. ある条件で可視化2. ワードクラウド

1. 形態素解析

キャッチフレーズ /カスタマーレビュー キャッチフレーズ /カスタマーレビュー

１．カスタマーレビューからトピックモデル（LDA：潜在ディリクレ配分法）を用いて美容院業界の地域特性における潜在的な意味を抽出する．２．ディープラーニング（word2vec，doc2vec）で単語の意味の類似性を抽出し，カテゴリ分析や感情分析を行う．３．これらの結果に基づいた共分散構造分析（下図）により，顧客満足度の背後に隠れた構造を明らかにする．

[1] 厚生労働省 ,「平成 29年度衛生行政報告例 ,https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/eisei_houkoku/17/dl/kekka3.pdf,(2019 年 11月 19日閲覧 )

[2] 佐藤由将 , 西條直哉 , 宇佐美俊 , 橋本鴻 , 大竹恒平 , 生田目崇 , 顧客の利便性とニーズを考慮した ヘアサロンスタイリストの店舗再配置 ,Vol64,No.2,pp.79-86(2019)[3] 鵜野いずみ , 後藤寛 , ヘアスタイルの流行はどこから発信されるか - 青山における美容院集積と ファッション誌を手かがかりに -, 日本地理学会秋季学術大会発表要旨集 (2015)[4] 塚井誠人 , 塚野裕太 , トピックモデルによる詳細地理情報分析 , 土木学会論文集D3 ( 土木計画学 ),Vol.74,No.2,pp.111-124(2018)[5] 株式会社リクルートライフスタイル , ホットペッパービューティーアカデミー , 「美容センサス 2018年上期報告書」,http://hba.beauty.hotpepper.jp/wp/wp-content/uploads/2018/07/census_fullreport_201806.pdf,(2019 年 11月 19日閲覧 )

平均年齢ターゲット評価

店舗の売り

25 歳前後若者

人気モデルに合わせたカット甘口

35歳前後大人の女性辛口徒歩圏内

評価5に大きな偏りがある

メニューポイント

サービスポイント

テクニックポイント

ムードポイント

駅と店舗間の距離

特定のクーポンを使ったか否か

topic1：髪型に関するキーワード

topic2：満足に関するキーワード

：

topic1：技術に関するキーワード

：

カスタマーレビューの topic

キャッチフレーズの topic

総合評価：顧客満足度

立地へのロイヤルティ

店舗へのロイヤルティ

美容師へのロイヤルティ

既存の変数

新たな変数

潜在変数

観測変数

　本研究では地理的要因とカスタマーレビューから顧客満足度につながる総合評価の関係性に着目する．そしてカスタマーレビューを解析し美容院業界ごとの地域や店舗のニーズを可視化することで地域特性を明らかにする．

想定される用途データに基づいて以下の改善を支援する．・新たなサービス -顧客の嗜好に合わせた店舗や美容師のレコメンド・店舗および美容師の再配置案 -より満足度の高い出店場所の検討 -得意な技術に応じて地域を指定