企業の「ネット炎上」リスクを診断する方法～ソーシャルリスニング活用～ | 【公式】Brandwatch - ソーシャルアナリティクス

前回、ループス・コミュニケーションズ様に「ネット炎上リスク」を診断する方法をご紹介いただきました。
参考）企業の「ネット炎上」リスクを診断する方法

前回は分析事例として「出前館」を紹介いただきましたが、今回は同じ宅配・デリバリー業種の「Uber Eats」と比較いただきました。コロナ禍の中で需要も高まり、実際にフードデリバリーサービスを利用された方も多いのではないでしょうか？

どちらも食品や日用品などを配達する「配達代行」というサービスですが、実際のクチコミがどのような結果だったのかを様々な視点で比較されています。顧客・社員・会社という領域比較だけではなく、発生タイミングやきっかけとなったツイートまで掘り下げた分析は必見です。

ぜひご一読いただき、自社の「ネット炎上リスク」診断や、競合分析を行う際の一助としてお役立てください。
ネット炎上リスクの競合分析｜Uber Eatsと出前館の炎上リスク比較

Uber Eatsをデータ分析！「ネット炎上リスク」の競合比較について

「ネット炎上リスク」の競合比較について、ループス・コミュニケーションズ様の記事では下記のように紹介しています。

「Uber Eats」を含むツイートの日次件数推移
「Uber Eats」を含むツイートを「関心」領域ごとに分類
トピックの領域別傾向を分析
顧客領域のトピック
社員領域のトピック
会社領域のトピック
トピック発生タイミング
出前館とUber Eatsのネット炎上リスクを比較する
まとめ

ツイートの傾向分析や分類だけではなく、実際の事例を元に競合を分析するための手法がわかりやすく説明されています。

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企業の「ネット炎上」リスクを診断する方法～ソーシャルリスニング活用～

Uber Eatsと出前館をデータ分析して見えてきた「クチコミ」の拡散と関連性

今回ループス・コミュニケーションズ様から、Uber Eatsと出前館の「ネット炎上リスク」の競合比較とその傾向についての分析結果をご紹介いただきました。

同じ形態のサービスだからこそ、競合分析を行うことでハッキリと見えてくることがあります。ネガティブなトピックの傾向として、出前館が比較的「会社としての対応」であった一方、Uber Eatsでは「社員としての姿勢」が突出していたのが特徴的でした。どちらも同じ「配達員」ですが、Uber Eatsの配達員のふるまいがサービス自体のブランドイメージへ繋がり、拡散していったことが見受けられます。

ネット炎上の恐ろしさはまさにここにあります。ポジティブなツイートのほうがはるかに多くても、ネガティブなツイートのほうが「拡散強度」が高く、ブランドイメージに影響を与えることが見て取れます。ネット炎上し、それが社会問題まで発展するとネガティブな話題を広めやすい状況になってしまいます。一度そうなってしまうと、どれだけポジティブなイメージを訴求してもネガティブなイメージを払拭できず、ネガティブなツイートを減らすことができないという悪循環にもなり得ます。

競合を比較し、ネット炎上の期間や発生タイミングを分析することで、「企業イメージを決定付けるポイントはどこだったのか」を見つけることに役立ちます。当初は社員のふるまいへの批判だったものが、いつしか会社そのものや事業形態にまで拡散していく可能性はゼロではありません。そうなる前に手を打ち、早い時点で収束させられるかどうかが企業姿勢として問われています。

SNSで簡単に情報を取得・拡散できる時代だからこそ、常に自社の企業イメージにはアンテナを立てておく必要があります。競合サービスと比較することで、自社の課題や取り組むべき施策を見つけることができるのがソーシャルリスニング活用の強みです。ぜひ「ネット炎上リスク診断」、そして「競合分析」にBrandwatchをお役立てください。

ループス・コミュニケーションズ様によるご紹介内容の全文は以下よりご確認いただけます。
ネット炎上リスクの競合分析｜Uber Eatsと出前館の炎上リスク比較

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