biz-webは「ユーザーの生活を豊かにする」というビジョンを達成すべく、選択という領域の課題を解決したいと考えているサービスです。
ここでは、biz-webのコンテンツ制作・サービス運営におけるポリシーを紹介いたします。
biz-webの5つのユーザーファースト宣言
「biz-webの5つのユーザーファースト」の内容
ユーザー中心のサービス
biz-webでは、ユーザーのニーズと感情を重視し、選択肢を提供する際の問題解決に注力します。すべての年齢層や国籍のユーザーが安全に利用できる親しみやすいサービスを目指します。
公平な競争の維持
ビジネスの運営において公正さは重要です。特に選択肢の提供に携わるbiz-webとして、中立性の維持が必須です。法律や規則の遵守を通じて、その中立性を保ちます。
正確な情報の提供
mybestは、中立性に基づく信頼性のある情報提供を目指します。不正確または誤解を招く情報を避け、特に健康や生命に関わる情報には、信頼できる根拠に基づく正確な情報を提供します。
信頼できるコンテンツと広告
コンテンツと広告を明確に区別し、信頼を裏切る広告は一切使用しません。ステルスマーケティングや非公開の広告は避け、ユーザーの選択を尊重します。
多様性への敬意
様々な価値観を尊重し、特定の思想や信条に偏らないコンテンツ作成に努めます。多様化する社会において、全てのユーザーの価値観に寄り添うことが重要です。
biz-webコンテンツ制作体制
biz-webは、実際に商品を購入し中立な立場にのっとりレビュー記事、その他の情報記事の作成をしています。
biz-webは「優良な商品やサービスの選択体験の提供」という一貫した目標を持っています。
この目標達成のため、ユーザーファーストの姿勢を徹底し、ユーザーのために時間とコストを惜しまない姿勢を持っています。ユーザーのニーズを深く掘り下げ、顕在的なものだけでなく潜在的なニーズも理解します。
商品やメーカーに対する公平性も重要です。biz-webの考える「公平性」は、ユーザーファーストを基盤とし、①広告に影響されない、②対象分野の深い知識、③公正な取材・比較、④正確な情報提供という4つの基準を満たすことです。
これらの基準のいずれかが欠けると、優良な選択体験は最悪のものになってしまいます。
biz-webを通じて適切な商品を選び、最高の体験をしたと感じていただく様つとめること。信頼できるサービスとして、次も利用されるように、常にコンテンツを更新し続けます。
記事公開までの流れ
1. 企画作成：ターゲットとなるユーザーを徹底的にリサーチし、企画書を作成します。
2. 企画検討：作成した企画書を各チームのマネージャーと品質管理部門と合わせ、コンテンツの方針を決定します。
3. 商材の実際の使用。口コミや専門サイト等をリサーチし、ユーザーにとって有益な情報を得ます。
4. 検証：商材を複数の観点から検証し、客観的な評価とおすすめスコアを算出します。
5. 執筆：検証結果や取材情報、専門知識を元に執筆します。信頼性の高い情報源も参照します。
6. 校正・公開前チェック：校正者や専門家、厳格なチェックを行います。
7. 公開：公開後も定期的にコンテンツを更新し、誤りがあれば迅速に修正します。
biz-webの法令遵守体制
biz-webは商品やサービスの比較検証と評価において公平な判断を重視しています。ユーザーに有益な情報を提供し、生命財産を保護することを目指しています。
ステルスマーケティング（ステマ）に関しては、2023年10月1日より適用される景品表示法に基づくステマ規制を遵守しています。これは消費者を欺く行為であり、biz-webはステマ行為を一切行っていません。
広告掲載ポリシーに基づき、コンテンツはbiz-webが自主的に企画、編集、制作しています。メーカーや事業者からの無償提供を受ける場合があっても、コンテンツの決定や制作には一切関与させません。ただし、商品情報に誤りがある場合は、精査の上で修正を行います。コンテンツの公開後に広告を出稿しても、順位や内容は改変されません。
広告主からの広告費・制作費を受け取る場合、「PR」などの表記を入れて広告企画であることを明記します。ECサイトやメーカーからの送客手数料を受領している場合、「biz-webのステマ規制への対応」をコンテンツ上部に明記します。
コンテンツ制作は独立しており、メーカーや事業者の意思に左右されません。営業部門と管理部門が情報のスクリーニングを行い、コンテンツ制作は中立的な商品評価を行います。また、広告売上を含む実売上目標は設けず、価値あるコンテンツ作りに専念しています。
biz-webはアフィリエイトサービスと広告により収益を得ており、紹介した商品が購入されると売上の一部がbiz-webに還元されます。
商品やサービスの評価方法について
商品やサービスの評価方法についての説明
レーティングの定義
レーティングは、コンテンツ制作者が行った検証を5点満点でスコア化したものです。様々な検証項目のレーティングを基に最終的なおすすめスコアを算出し、ランキングを作成します。
基本的な項目には
「技術」、「料金」、「対応」、「アフターフォロー」、「仕上がり」
でスコア分けをしております。
レーティングの評価方法
レーティングには主な評価方法があります。
1. 目標値までの距離明確さ、口コミからの評価分類などのデータを基に、コンテンツ制作者が設定した満足の基準値に基づいて評価します。
2. 加点方式：クリニックの実績豊や携行性など、多くの要素があるほど高く評価する検証で、各要素の有無によって点数を加算します。
評価作成手順
- 口コミデータの読み込み: まず、分析対象となる口コミデータを読み込みます。これには、テキストファイル、データベース、またはスプレッドシートからの読み込みが含まれる場合があります。
- 評価基準の確立: 次に、料金の透明性、サービス品質、治療結果、カウンセリングの品質、アフターケアという5つの基準に基づいて各口コミを評価するための基準を確立します。各基準は1（最低）から5（最高）のスケールで評価されます。
- 口コミデータの分析: 各口コミを読み、上記の5つの基準に基づいて評価します。評価は、口コミの内容から直接的または間接的に得られる情報に基づいて行います。
- データの集約と総合評価の算出: 各口コミに対する評価を表形式で集約し、各項目の平均値を計算して総合評価を算出します。情報が不足している項目は計算から除外します。
- 結果のレポート: 最終的に、口コミごとに集約された評価と総合評価を含む表を作成します。この表は、クリニックのパフォーマンスの概略を提供し、特定の強みや改善が必要な領域を識別するのに役立ちます。
口コミ評価プロセス（一般的な例）
仮に、口コミが以下の内容だったとします。
「自分の場合は、費用と仕上がりが気になっていたのでそこをいろいろカウンセリングで質問してみました。自分自身でオプションの有無、包茎手術以外の美容的な施術など色々選べるので、必要なことだけをしてもらうとか、機能性を高めたいとか、要望によって値段も変わっていくやり方でした。費用はある程度かかりましたが、自分自身の希望で追加して色々とやっていただいたからで、コストに見合う状態にはなったと思います。説明もわかりやすく、意見を尊重していただける感じがして、安心できるポイントでした。」
1. 料金の透明性
• 口コミからは、価格設定に関する透明性がある程度認識されていることが示唆されていますが、「費用はある程度かかった」という表現から完全な満足感は得られていない可能性があります。このため、料金の透明性については中間的な評価（例：）を与えることが考えられます。
2. サービス品質
• 「説明もわかりやすく、意見を尊重していただける感じがして、安心できる」というコメントから、サービス品質に関しては高い満足度があったことが示唆されます。これに基づき、サービス品質は高評価（例：）を得ることが考えられます。
3. 治療結果
• 口コミでは直接的な治療結果については触れられていません。このため、この項目は評価できない（”-”）か、他の口コミに基づく平均評価を適用する必要があります。
4. カウンセリングの品質
• 「いろいろカウンセリングで質問してみました」という部分は、カウンセリングの過程が有益であったことを示しています。カウンセリングの品質についても高評価（例：）を与えることができます。
5. アフターケア
• この口コミではアフターケアについての言及がありません。したがって、アフターケアについては評価外（”-”）となります。
総合評価
各項目の評価から、特にサービス品質とカウンセリングの品質において高い評価が示されています。
料金の透明性についてはやや低めの評価を与えることが考えられますが、総合的にはこの口コミは肯定的です。
全項目の平均を取ることで総合評価（例えば、など）を算出しますが、治療結果とアフターケアの評価が不明な場合は、これらを除外した平均を取ります。
この説明は、例の口コミに対する具体的な評価方法の例示です。実際の評価は、口コミの詳細内容と評価者の解釈に依存します。
注意点
• この分析プロセスは、取得した情報に基づくものであり、評価は主観的な解釈を含む場合があります。したがって、例によりプロセスの透明性と再現性を確保しました。
• 総合評価は、分析対象となる口コミの数や質によって大きく左右される可能性があります。より正確な結果を得るためには、可能な限り多くの口コミデータを分析することに努めます。
口コミ評価を公平に比較するためのレイティングの算出方法
スコアは、各口コミ評価と信頼性のレーティングをウェイト付き幾何平均を用いて算出します。各検証に重みを設け、そのウェイトで幾何平均を取ることでおすすめスコアを求めています。
口コミ評価を公平に比較するためには、単に評価の平均を取るだけではなく、評価の数に基づいて重み付けをする必要があります。これにはいくつかの方法がありますが、一般的には「重み付き平均」や「ベイズ推定」などの方法が使われます。
より一般的なアプローチは、ベイズ推定を使用することです。これは、各店の評価に一定の「プライオリ（事前分布）」を加えることで、評価数が少ない店の評価を平滑化します。
例えば、全ての店に対して平均評価を事前知識として設定し、実際の評価と組み合わせて新しい平均を計算します。
具体的な計算方法は次の通りです。
ここで、v はその店舗の口コミ数、R はその店舗の平均評価です。
各店舗の調整済み評価を計算します。計算式は次のようになります。
調整済み評価= (v×R)+(C×m)/v+C
R は直接的にその店舗が受けた評価（口コミ）から計算されます。その店舗の全口コミ評価の合計を、その店舗が受けた口コミの総数で割ることによって求められます。
m これは、対象となる全店舗の全口コミの評価点数を合計したものを、全口コミの総数で割ったものです。この平均値は、全店舗にわたる一般的な評価レベルを示します。例えば、複数の店舗があり、それぞれに異なる数の評価（口コミ）がある場合、これら全ての評価を合計して、評価の総数で割ることで算出されます。
C これは、各店舗が受けた口コミの数を合計し、その数を店舗の総数で割ったものです。つまり、全店舗における平均的な口コミの数を表しています。この値は、一つの店舗が平均してどれくらいの口コミを持っているかを示しています。
C の計算は、全ての店舗の口コミ数を合計して、店舗の総数で割ることによって行われます。
この方法を使えば、口コミ数が少ない店舗の評価が不当に高くなったり低くなったりするのを防ぎつつ、公平な比較ができます。
例では、店Aが5個の口コミで平均4.0の評価を受け、店Bが13個の口コミで平均3.5の評価を受けたとします。ただし、これらの数値だけを比較すると、口コミの数が少ない店Aの評価は不確かさが大きいと言えます。
全ての口コミの平均評価mは約 3.64、全口コミ数の平均C は 9 です。
この情報を基に、ベイズ推定を用いて計算した結果
店Aの調整済み評価は約 3.77
店Bの調整済み評価は約 3.56
となります。これにより、店Aと店Bの評価をより公平に比較することができます。ベイズ推定を使用することで、口コミの数が少ない店舗の評価を適切に調整し、全体の口コミの傾向を考慮に入れた評価を行うことが可能になります。
注意点
この手順は、口コミの数が極端に少ない店舗や、全体から大きく外れた評価を持つ店舗に対しても公平な評価を提供することを目的としています。
調整済み評価は、あくまで統計的なアプローチによるものであり、実際の店舗の質やサービスを完全に反映するものではないことを理解しておく必要があります。