データマイニングとは、膨大な量の情報から、企業のマーケティング活動にとって価値のある情報を“マイニング”（発掘）することです。そのうち、顧客の感想や意見など文字や文章といった定性情報を対象にして、価値のある情報を探し出そうとする手法をテキストマイニングといいます。

　統計学などの理論を利用して、顧客の動向について法則性を見出そうとしたり、効果的な販促活動のための基礎情報を得ることがデータマイニングの目的です。
　例えば、オンライン書籍販売Amazon.comでは購入履歴を分析し、その人が関心を持ちそうな書籍を提示するレコメンデーション機能を活用しています。また、コンビニエンスストアのPOSデータから、おにぎりと一緒によく購入される飲み物が何かを分析し、おにぎりの近くにその飲み物を配置することで、おにぎり販売との相乗効果を狙った販促活動もデータマイニングの活用例です。
　このような分析が可能になったのは、大量のデータを保存・管理し、分析するためのデータベースが普及したことが影響しており、データマイニングはデータベースマーケティングにも密接なつながりを持っています。

　コールセンターへの問い合わせ内容や消費者の意見など、文章による定性的な情報を対象とするのがテキストマイニングです。オペレーターの効率的な返答や、商品・サービスの問題点や改善点を浮き彫りにするなどのメリットが期待されます。
　購買履歴など定量的な情報に比べ、文脈や単語のちょっとした違いによって意味合いの差が生じるテキスト情報は、データマイニングの対象とすることが従来は困難でした。近年では、定性情報の分析技術の高度化とテキストマイニングのソフトウェア（野村総合研究所のTRUE TELLERなど）の進歩とともに、顧客の声に耳を傾けるための一手段として、企業活動に重要な役割を持つようになっています。（石坂英祐）

（書籍発行：2008年4月）