コロナ渦の東京五輪のマーケットリサーチ【外国の意識の変化】

 我々ブレインパッドはビッグデータを解析し、ビジネスや社会に役立てていくことをビジョンとして掲げています。
その対象は、既存の企業内にあるデータに限らず膨大な量が増え続けるソーシャルメディア上のデータも含まれます。
当社はこの領域を、世界最大手の一社であるBrandwatch社とのパートナーシップで進めているのですが、いわゆる「ソーシャル・リスニング」と言われるソーシャルメディア上に残された生活者の声を集めて分析する行為だけでは分からないこともあり、課題となっていました。
そこでBrandwatch社では、能動的にアンケートを掛けることで、ソーシャルリスニングで得た気づきを確認し、確信に変えることがが可能になる新しいサーベイ機能を新サービスとして開発し(Qriouslyといいます)、海外では既に提供が開始されています。

 当社としても、これを日本で紹介する準備として、その活用ノウハウ蓄積に取り組んでいます。

先日紹介した「新型コロナウイルスに伴う活動自粛に関するマーケットリサーチ ~自粛生活が引き起こす人々の意識の変化~」もその一環です。
前回は、調査対象を日本に絞って行いましたが、今回は、逆に海外の声のみを集めるというチャレンジをしました。アンケートという手段を使うことで、今回の中国のようにSNSでの生活者の声が集め難い(あるいはその声に偏りが想定される)エリアでの一定量の声を取れるというメリットもあります。

 せっかくやる以上、日本にとって参考になる調査になればと思い、延期されたオリパラの来年開催にむけて、「沈静化した日本の新型コロナの感染状況拡大状況が海外に伝わっているのか?」という問題意識で取り組んだのですが、生憎、調査実施が日本の感染再拡大の時期と重なってしまい調査結果は評価が難しいものにはなってしまいました。
ただ、それでも一定の示唆はあるかと思い公開させていただきます。

 

 

 
 

世界における新型コロナの影響

 新型コロナウイルスの感染が拡大し、先進国から新興国、途上国にまで広がっています。多くの国々が入国制限を緩和するなか、これから感染のピークを迎えようとしている国も多く、依然として不透明な状況です。

 大規模イベントの開催については、感染状況に応じ、中止、延期、規模縮小の措置がとられ、東京五輪も2021年に延期されました。1年での再準備には、感染対策、競技体制の調整、選手・観客の安全、スポンサーの意向などを考慮する必要があります。政治的・経済的にもインパクトもある、東京五輪という重要なスポーツの祭典の開催に対して多くの課題があります。

 オリンピック・パラリンピックはスポーツの祭典として、その目的は世界平和と国家間の相互理解の促進です。東京五輪についても、この目的にそって、海外の意識や意見を理解することが、今後の決定を下すために重要なポイントになります。今回の調査では、GDPも総人口も日本より大きいアメリカと中国という二つの大国に焦点を充て、意識調査を実施しました。 

 

Brandwatch Qriouslyについて

 マーケットリサーチではBrandwatch Qriously を活用しました(※2)

 この仕組みはデジタル時代の市場調査で、スマートフォンのアプリ内の広告スペースを使用して調査を行うことで、世界20億人の潜在的な回答者にリーチでき、以下のような特徴があります。

  • 「広告ネットワークを介して、リアルタイムで調査を実施し、結果を確認」
  • 「アプリ広告を介して調査し入手困難な市場・国からもデータを収集が可能」
  • 「回答へのインセンティブが発生しないため、調査結果に偏りがでない」  
  • 「回答者のエリアをから回答内容の関係性などの調査が簡単に行える」

 ※2:現在、Qriouslyサービスの提供はおこなっておりません。

 

Brandwatch Qriouslyの調査収集方法について

 Qriouslyでは、リアルタイムに回答を収集することができます。以下は、中国での調査をモニタリングしている動画となります。

 回答を求める広告がアプリに表示されていることが黄色のマークで表示され、回答済みは赤色のマークになり、濃いほど回答者が多くなっています。
このように、中国では、北京、香港、上海、成都のエリアが多くなっていることが分かり、収集後はエリア別での集計も可能です。

 

アンケートの内容について

Brandwatch Qriouslyのサーベイについては以下のような条件で行われました。

  • 対象:18歳以上
  • 場所:アメリカ、中国
  • サンプル数:2051(※3)
  • 設問数10問(うち3問は年齢、性別、職業などの属性に関する質問)
  • 期間は2020年7月2日~7月20日までの結果です。

Qriouslyでは機能として、米国国勢調査局のデータベース(International Data Base)を用い、性別と年齢からアンケート結果のウェイトバックを行う事ができます。今回はこの機能を使いアメリカ、及び中国全体の推定を行いました。

このアンケートの収集中に、アメリカ・日本ともに感染が拡大し、アメリカや東京でも再度新規感染者が増加し、状況が大きく変化しています。今回はそのような状況の中でアンケートを収集し、アメリカと中国における日本や東京オリンピックに対する印象を、Brandwatch Qriouslyを活用して調査を行いました。

※3 Qriouslyは個人が特定できる情報の収集などは行っておりません。

 

アンケート結果

今回のアンケートを行った各設問の回答は以下のような内容となります。

 

質問:日本全体の新型コロナウィルスの感染状況についてあなたの認識を教えてください。

日本の死亡率や感染率は、アジア圏で比較してみると最も低いわけではないですが、感染者数の絶対数は先進国の中でも少なくなっています。3月の頃には「東京は第2のニューヨークになる」 と言われましたが、それほど劇的な感染者・死者数は増加せず、この状況は「日本モデル」が海外からも注目されているという報道が流れていました。

そのような状況において、この両国からみる日本のパンデミックの深刻さのイメージは以下のようになっています。

この結果を見ると両国とも「非常に深刻(7)」という回答がアメリカで、37.9%、中国で29.2% と最も多くなっています。「深刻ではない(1~2)」の回答は、アメリカが16.9%、中国が27.4%であることから、中国よりもアメリカの方が日本の感染状況を深刻に考えている傾向にあると思われます。アンケート収集期間中にも日々、7万人以上の新規感染者が発生しているアメリカ国民の心理的な影響があるとも考えらます。日本は新規感染者数が日々500名前後であったとしてもかなり深刻な印象を持たれているのかもしれません。

日本の感染状況を把握するための情報量や日本に対するイメージの差が、影響していると考えられ、年齢・世代別にみると以下のような結果となりました。

年齢・世代別に確認するとアメリカ及び中国は、共に高齢者の方が日本の感染状況を深刻に考えている結果がでています。

以下のグラフは、55~64歳と65歳以上に焦点をあてています。

 

 

 

 

 

 

中国の高齢者においては、「深刻ではない(1)」と「非常に深刻(7)」の2極化されています。アメリカでは、世代別で似たような傾向がありますが、中国では世代別にその印象が大きく異なっており、認識の違いがあるようです。

 

質問:主に何から日本の感染状況の情報を取得しましたか?

現在はメディアが多様化する中で、様々な媒体から情報を得ることができますが、両国が日本の新型コロナの感染状況に関する情報の入手先を調査しました。

 

 

 

 

 

 

 

アメリカでは36.2%がテレビから情報収集しています。中国ではテレビが突出してはおらずソーシャルメディア、オンラインニュースからも情報を収集していることがわかります。「知らない」の回答は、中国よりアメリカの方が多くなっていることから、中国の方が、日本の情報をより多く収集し興味を持っていると思われます。

以下のグラフではこの情報の入手先と、感染状況の深刻さを掛け合わせて見ました。

 

 

 

 

 

 

両国とも、感染状況を深刻と捉えているのは、テレビ、新聞/雑誌、政府・研究機関からの発表から情報を得た層であると考えられます。感染状況を深刻ではないと捉えている層は、ソーシャルメディアやネットニュースから情報を得ていました。

テレビのような情報ソースは状況を劇的に伝えたり、報道機関の報道姿勢などの影響を受けている可能性があります。逆に深刻ではないと考えている人は、ソーシャルメディアのようなフィルターを通さない情報を直接目にしたり、ネットニュースは複数のサイトへのアクセスが簡易的なため、多面的に情報を収集して、比較されていると考えられます。

 

質問:東京五輪は2021年に開催して欲しい?

新型コロナウィルスの感染収束が見通せないなか、東京五輪は来年の夏に延期が決定しました。これにより、先日行われた東京都知事選では、東京五輪の開催の是非を巡り開催、再延期、中止が論点としていました。

朝日新聞社が6月下旬に東京都民を対象に実施した世論調査(電話)で、来年夏に延期された東京五輪開催の是非について、都民の意見を聞くと、6割が「再延期または中止」を望んでいるという世論調査の結果が出ていました。

この都民向けの質問に対し、アメリカ、中国における開催の是非を質問した結果が以下となります。

 

 

 

 

 

 

両国とも、半数近くの回答者が開催を望んでいることが分かりました。また、「開催してほしくない」と答えた回答者は1~2割であったため、基本的に「開催してほしい」という意見が多いことが分かります。

 

質問:東京五輪のための日本への旅行に興味はありますか

東京五輪の経済効果は30兆円を超えるとも言われ、特にインバウンド消費を狙う企業にとっては、開催の動向が気になるところです。

今回とは異なる調査機関のため、直接的な比較はできませんが、株式会社日本政策投資銀行(DBJ)と公益財団法人日本交通公社(JTBF)の共同調査の「DBJ・JTBF アジア・欧米豪 訪日外国人旅行者の意向調査(2019年度版)」では、国・地域別での東京2020大会の訪日観戦意欲を調査されていました。

この調査に対し、弊社がBrandwatch Qriouslyで調査したアメリカと中国における現在の訪日観戦意欲は以下のようになりました。

 

 

 

 

 

 

 

訪日観戦意欲に関する「はい」「多分」の回答者は、アメリカでは21.0%、中国では58.4%となりました。前述のように異なる調査の結果であるため、直接的な比較は出来ませんが、アメリカの下落が著しいものになっているのかもしれません。

 

質問:日本で行う東京五輪は開催するにあたって配慮すべきことはなんですか?

東京五輪についてはアメリカと中国の約半数が開催を望んでいる一方で、訪日観戦に前向きな回答はアメリカは約20%、中国は約60%の結果となりました。

東京五輪の開催については、IOC(国際オリンピック委員会)のバッハ会長は、東京オリンピックの開催について無観客での開催に否定的な意見を示しております。その様な中で、東京五輪の開催にあたり配慮すべきことが何かを調査した結果が以下となります。 

 

 

 

 

 

 

両国とも、選手の感染対策、観客の感染対策、混雑の解消などが上位に出てくる結果となりました。開催地の日本としては、感染対策(選手と観客の両方面で)を配慮すべきだということが伺えます。アメリカでは「現地入りする選手の感染対策」の回答が多く、中国は「観客の感染対策」の回答が多くなっています。これは前述の「訪日観戦意欲」の調査結果から、「選手を送り込む意識のアメリカ」、「自分が観戦しに行く中国」と考えられて納得がいきます。

 

質問:2021年に日本に少しでも旅行したいと思いますか?(訪日観戦について、回答が いいえ を回答した方のみに表示されます。)

新型コロナウイルスのワクチンの早期完成を目指して開発が進んでいますが、臨床試験の完了までには時間がかかる見通しです。しかし、各国でとられていた渡航制限措置が、緩和の方向へと動き始めています。必ずしも東京五輪の観戦を目的としていなくても、普通の旅行で日本に来る意識があるのかを調査しました。

 

 

 

 

 

やはり、東京五輪の訪日観戦で「いいえ」と答えた層は、一般的な日本への旅行についても、アメリカは約92.2%、中国は82.8% がその意向がありませんでした。そもそも日本に旅行をするという意識が高い層がどの程度までいるかという点はありますが、割合から見ると日本の旅行に対しては厳しい目が向けられているかもしれません。

しかし人口を考えると、アメリカは約3.29億人、中国は約14.41億人(Wikipediaより)となっており、このような状況でも絶対数を考えるとそれなりの人数がいると思われます。

 

質問:2021年 日本に旅行をしたとしたら何がしたいですか?

前述の通り、割合としては少なくても、日本の旅行について興味を持っている層は絶対数としては多く、新型コロナの状況によってはさらなるインバウンド需要が見込めるかもしれません。その際に、日本への旅行に期待することは何かを聞いてみました。

 

 

 

 

 

両国とも、日本食や日本のカルチャーに触れることに興味を示しています。中国は「グルメ・食事」「温泉・スパ」「ショッピング」など、具体的な活動をイメージし、楽しみにしています。しかし、アメリカは「観光」「特に決まっていない」という層が多くなっています。このことからも、アメリカでは日本での観光についてのイメージが漠然としており、具体的な情報が正しく届いていないようにも思われます。このような状況の国に日本の魅力や正しい情報を発信・広報を積極的にしていくべきだと考えられます。

”Withコロナ時代”に向けた訪日インバウンドを考える

これまで日本は、官民を挙げてインバウンド市場の拡大に注力してきました。2016年から訪日外国人数は年々増加し、2020年の東京五輪には更に増加すると期待が高まっていました。またポスト五輪では、リピーターとしての訪日外国人が増えるのか、それとも熱が冷めて減少してしまうのか議論されてきました。

今回の調査結果では、少なくとも両国共に東京五輪の開催を望んでいることが分かりました。また来日観戦についてアメリカは消極的であり、逆に中国は積極的な回答でした。その理由は、コロナウィルスの感染に関する認識の違いではないかと考えられます。日本の感染状況を深刻だと捉えている層はテレビ・新聞/雑誌などからの情報獲得が多くなっており、この認識の違いの一つの要因かもしれません。

オリンピック・パラリンピックは単なるスポーツの祭典という位置づけだけではなく、海外からの日本に対する興味・関心を向けさせる良い機会です。そのオリンピック・パラリンピックの放送の主たる媒体はテレビであり、このようなメディアを通じて日本の安全性・魅力を認識してもらうのも効果的かもしれません。このような広報活動も訪日客を増やすための良い方法とも考えらえます。

国や媒体によって情報のとらわれ方が異なるため、ペイドメディア(広告)やアーンドメディア(ソーシャル)のどちらでも正しい情報を発信していく必要があることがわかりました。東京五輪及び日本の安全性に関する広報を行い、日本の状況について各国に正しい理解を発信することが、”Withコロナ”・”Afterコロナ”時代のインバウンド回復に繋がると思います。

ブレインパッドとBrandwatchは、リアルタイムのサーベイによる情報収集と、ソーシャルメディアの膨大なデータ解析により、重要な意思決定のための情報提供を今後も行っていきたいと考えております。
 
 
 

 

 

マーケティングリサーチツールBrandwatchについて

・機能紹介
・利用シーン
・事例

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Brandwatchは主なソーシャルネットワークとの公式パートナーです。

ソーシャルメディアにおけるテキスト分析の効果
~ソーシャルメディアのテキスト分析とそのインサイト発見に対する効果を学ぶ~

※ブレインパッドは「Brandwatch」の国内正規パートナーであり、本記事はBrandwatchの許可を得て翻訳転載しています。※翻訳元
 

ブランドにとって、ソーシャルメディアは消費者のインサイトが詰まった宝庫です。

しかし、ソーシャルメディアデータは膨大なので、効率的な分析によってインサイトを引き出さないといけません。
ソーシャルメディアからインサイトを抽出する主な手法として、テキスト分析や画像分析があります。

今回は、「テキスト分析」にフォーカスしてお話しします。

テキスト分析とは何か

テキスト分析とはテキストから情報を引き出すプロセスを指します。テキスト分析は、ソーシャルメディア、アンケート、掲示板、サポートチケット、通話記録等々、テキストを使っているデータセットであればどれにでも適用することができます。

これまでのコンピューターは、自然言語に存在するニュアンス、主観性、属人性の理解が不得手でした。
しかし、新しい技術や手法によってテキスト分析の精度が大幅に改善されているのです。

もちろん、言語理解の精度はいまだに人間の方が勝っていますが、大量のテキストデータを対象としたデータ処理にはコンピューター技術を生かした自動分析が有効です。
 

 

 
 

テキスト分析とソーシャルメディアで何ができるのか

ソーシャルメディアデータをテキスト分析することで、消費者やブランド、製品、その他のトピックについて、様々な疑問に対し答えを出すことができます。

下記に、よくある利用例(ユースケース)をまとめてみました。

感情の理解

ブランドや製品、トピックに関して表現された一般的な感情を理解する。

シェアの計測

テキスト分析を使用して、特定のブランド、製品、またはトピックに関する会話の割合を把握します。

主要なトピック、単語、フレーズの把握

会話を掘り下げ、会話のきっかけや時間の経過とともに内容がどう変化したかを理解します。

購買意図の定量化

消費者の購買サイクルにおける購買意図やその他のステージを識別します。

機械学習を利用した全ての疑問への回答

自社のブランドや製品に対し、独自の分析軸で計測したいですか?

そんなとき、機械学習が搭載されたテキスト分析を使えば、独自のカテゴリーを設定し、プラットフォームにルールを学習させ、そのカテゴリーに基づいてソーシャルの投稿を分類することができます。

さて、テキスト分析で何ができるかがわかりましたので、次に2つの主要なアプローチを見てみましょう。

言語学的ルール vs. 機械学習による分析

テキスト分析には、主に2通りのアプローチがあります。

  • 言語学的ルール(Linguistic rules) 
  • 機械学習モデル(Machine learning models)

分析の目的や目標によって、いずれの方法にも一長一短があります。
ユースケースに合わせて適切なアプローチを選択し、インサイト取得の効率と関連性を高めていきましょう。

言語学的ルール

パターンごとのルールは単純なキーワードの組み合わせや言語の専門家によって長年編集された複雑なモデルに基づくことができます。
言語学的ルールには、会話の構成要素や構文、抑揚識別、話題、地域、文体のバリエーションに関するものまであります。このルールベースの手法は、迅速に分析を適用することができます。

言語学的ルールのメリット

迅速な分析

いったんルールを設定しておけば、分析には時間がかかりません。

ミスが発見しやすい

ルールがうまく機能している箇所調査に無関係なデータが返された箇所が容易に判別できます。

細分化した分析

テキストを細分化して分析することができます。

想定通りの結果

ルールに沿った分析では、探していた結果が得られます。
すなわち、より広範な観点に立った結果が得られるというよりは、元々の仮説や前提が再確認されるという場合が多いです。

言語学的ルールの短所

ルールには常に例外がある

言語にはバリエーションがあり、また常に変化しています。ありとあらゆる文字表現を網羅したルールを設定することはいわば不可能です。
したがって、言語学的ルールに基づくテキスト分析では、ルールに柔軟性が欠けてしまうが故に、関連性のある情報を見逃してしまうことがあるので注意が必要です。

複雑なルールは構築に何年もかかることがある

専門家の知識に基づく複雑なルールを構築するために、時間をかけてリサーチし、分析に必要なリソースをまとめる場合もあります。

各言語の詳細な開発

広く研究されていない言語の場合、まず先に文法や語彙に関する固有の特徴を徹底的に研究してからでなければ、テキスト分析ができないケースもあります。

狭いアプローチ

人間がルール設定する場合は、その人の固定概念に沿った想定されるパターンはよく見つかるでしょう。
ルールに依存していると、トレンドや新しい表現が把握できなくなってしまいます。

機械学習

機械学習に基づく分析は、テキスト例からパターンを見出します。統計的手法を使って文書を比較し、最も重要かつ意味のあるパターンを理解します。

機械学習の分析手法には、シンプルなものから複雑なものまでありますが、いずれの場合も、人間が提供する例を基に、最も価値があり顕著なパターンを学習するという基本的なゴールは共通です。

機械学習のメリット

実際の投稿サンプルを使ったトレーニング

よりシンプルな言語的リソースから、調査対象となるカテゴリにとって有益なパターンを学習できる。

カスタマイズや調整可能

機械学習モデルは変更や調整が可能で、予想していなかった新しい条件にも適応できます。

より優れた柔軟性

確立と統計を利用したパターンを適用する機械学習モデルでは、ルール型アプローチでは見逃してしまう重要な文脈(コンテキスト)を把握することができます。

さらなる発見

機械学習モデルは、専門家が想定していなかったような表現の変化を発見することができます。

分析対象言語

新規の言語を分析する場合でも、研究開発に必要なカスタムリソースはほとんどなく、限られた言語学的ノウハウで対応できます。

機械学習の短所

訓練データの必要性

機械学習では徹底した訓練が必要ですが、その訓練によってより関連性の高いインサイトが得らるようになります。

精度の若干の低下

隠れたインサイトが発見できる一方、厳密なルールがないことによる若干の精度の低下が挙げられますが、その代わりに会話における文脈を基にしたインサイトが得られます。

文書の長さとアプローチの選択

(ツイートのような)短い文章と(ブログのような)長い文書とでは考慮すべき点とアプローチが異なります。

柔軟性が重要

どちらのアプローチにも一長一短ありますので、最終的には、分析の目的によって言語学的ルール型と機械学習モデル型の両方を随時切り替えることができる柔軟性が、最良の結果をもたらします。
 
 
 

 

 

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マーケティングにおける市場調査費用や時間・リソースの削減【無料ガイド】

ブレインパッドはBrandwatchの国内正規パートナーであり、本記事はBrandwatchの許可を得て翻訳転載しています。※翻訳元

 

市場調査は新しい製品や、サービスの展開に関わるリスク管理に使われていますが、いざアンケート、フォーカスグループ、インタビュー等のリサーチをすることになると、その難しさや制約に気が付きます。

新製品は一般に訴求するのか、競合の製品・サービスの方が人気があるのかを知りたいと思うことでしょう。

ソーシャルリスニングに大きな予算を割り当て、新製品を発売開始する前に、真に対象となる市場が誰なのかをしっかりと把握しておくために、ターゲットを詳細に分析しておく必要があります。

このリサーチ手法は、従来からコスト、時間、リソースがかかるという課題がありましたが、問題はそれだけではありません。
 

 

 
 

偏り(バイアス)によるデータ価値の崩壊

定性的な市場調査においては、モデレーター、質問項目、回答、サンプル対象者、報告という5種類の偏り(バイアス)が考えられます。

対象者から真実を知るためには、これらの偏りを無くさなければなりませんが、従来の対面式手法を使ったのでは偏りの排除は非常に困難です。
しかし、これらの偏りが残っているとデータの価値が完全に失われてしまうこともあり得ますので注意が必要です。

幸いなことに、ソーシャルメディアの成長は、市場調査業界に変化をもたらしました。

今では簡単かつ廉価で、製品、オンラインでの広告やブランディングに関する意見を収集することができるようになりました。
ただ、それで問題解決とはなりません。

ソーシャルメディアの黎明期には、投稿やシェアの数を見ていました。
しかし、分析ツールの開発が進み、感情分析やカテゴリー分析が追加された今では、オンライン分析ツールはリサーチ担当者の必要に応じて幅広くもあり、逆に限定的にもなります。

ここではBrandwatchの新市場調査ガイドに記載された大きな利点の活用方法を説明します。

無料ガイド:市場調査

市場調査のスタート:5つのW

市場調査計画の立案にあたり、確認すべきことがいくつかあります。

  • Why-なぜ、市場調査をするのか?仮説の検証なのかインサイトの取得なのか?クエリに対する回答が得られたことをどうやって判断するのか? 
  • Who-調査対象は誰か?誰の声を聞くのか?全員か、自社のカスタマーのみか、競合のカスタマーか?地域や年齢で制限を設けるのか?他の基準で制約を設けるのか? 
  • What-何を見つけようとしているのか?既に行われたことに対する人々の反応を見たいのか?競合のアクションに対する反応を見たいのか?地区のどこにフィットするのかを知りたいのか?そもそも十分な市場規模があるかを知りたいのか?消費者の購買意図や行動意図について知りたいのか?エンドユーザーは実際に購入しているユーザーなのかを知りたいのか? 
  • When-調査対象期間。いつまで遡って調査対象にするのか? 
  • Where-どのチャネルに一番関心があるのか?調査対象者に対して各チャネルが果たしている役割は考慮されているのか?調査対象者はチャネルごとに振舞いが異なるのか?また、振る舞いの違いが問題になるか?

ガイドの中でこれらの5つのWについて詳細に説明していますが、これらの項目を確認しておけば、調査の焦点を明確にできます。

ソーシャルリスニングツールのおかげで関連性のあるデータの収集がこれまでになく容易になりましたが、インサイトに満ちた結果を出すには慎重な分析が必要です。

ソーシャルメディア分析で得られる情報は、あくまでもソーシャルメディアチャネルをいつも使っている消費者についての情報です。つまり、消費者全体を代表しているわけではないということに注意が必要です。

しかし、このような制約はあるものの、大量で正確なデータによって様々な企業やブランドに関する具体的なインサイトを、時間、コスト、リソースを節約しながら得ることができるという特徴があります。

このような形でソーシャルデータを利用し、従来的な手法を補完すれば、マーケティングリサーチを大幅に改善向上させることができます。
 
 
 

 

 

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BrandwatchでInstagramのハッシュタグを分析!画像を最大限活用する方法

※ブレインパッドは「Brandwatch」の国内正規パートナーであり、本記事はBrandwatchの許可を得て翻訳転載しています。※翻訳元
 

Instagram には、月間1億人以上のアクティブユーザーが存在し、毎日数百万件も投稿されています。
ただし、これは単なる写真、動画、ライブストリームの共有アプリではありません。
ユーザーが自らの経験をつづったり、考えを伝えたり、他のユーザーやブランドと交流できるInstagramは、豊富なインサイトソースといえます。

ハッシュタグ分析を行うことで、ブランドと代理店は下記のことが実現できます。

  • 新たなトレンドの発見
  • 最先端技術の画像分析で、顧客の潜在的なニーズを把握
  • ニッチなコミュニティとの連携
  • 商品開発の案内

このガイドでは、「化粧品」と「料理」に関する話題を事例として、各分析方法について解説します。
 

 

 
 

新しいトレンドの発見方法

タレントやファッション雑誌は、これまで流行をコントロールしてきました。
そしてもちろん、今でも重要な役割を持っています。

しかし、Instagramは、トレンドが生まれるプロセスを”民主化”しました。
より組織的なプラットフォームでありながら、一般的なトレンドと様々なサブカルチャーのトレンドの両方を拡大させることができるのです。
特定のコミュニティー内や特定のモノに関する流行を見極めると同時に、プラットフォーム内の大まかな動きも把握できます。

#Foodporn トレンド料理

まず、「FoodPorn」(フードポルノ/店舗で料理や食事風景を撮影してSNSにアップする行為)のハッシュタグについて見てみましょう。
これはInstagramで最も人気のハッシュタグの1つで、本記事執筆時点(2019年5月)で、2億件の投稿にこのハッシュタグが含まれています。

ハッシュタグを追跡することで、時系列ごとの変化や人々が何時ごろにお菓子や料理について投稿するかを特定できます。

それだけでも便利ですが、我々は更に深掘りすることができます。というのは、「#FoodPorn」のハッシュタグが、どんな料理に対して書かれているかも特定できるのです。

例えば今この瞬間、ドーナッツは最も流行しているフードです。

ドーナッツはすっかりグルメ化しており、高級店が急激に増加しています。
見た目が美しく、美味しく、季節毎の変わり種が尽きることのないドーナッツは、現時点でFoodPorn界の王者といえます。

 

二つ目は、もう少し健康的な抹茶です。

色々な料理に簡単に加えることができ、健康にも良いことが知られていて、鮮やかな緑色は写真映えもします。

三つ目は、ミレニアル世代に人気のアボカドトーストです。
家で簡単に作れて、オプションが豊富で、長年に渡って愛されてきたことから、ここしばらくの間オンラインで流行りの料理になっています。

#Foodporn トレンドの立て役者

いくつかの流行りの食べ物は、それぞれの文化に影響されています。

例えば 1980年代に台湾で生まれたタピオカティー、キプロス生まれのハルーミチーズ、日本で人気の紅芋などです。

他の料理の種類はビーガンと菜食主義に影響されていて、Zoodles(ズッキーニで作った麺)や有名なインポッシブルバーガーが例として挙げられます。

最先端の画像分析を活用しましょう。

Instagramはビジュアルファーストのプラットフォームであるため、画像分析はコンテンツを上手く活用する鍵です。

Brandwatch Consumer Researchの画像分析によって、画像内で表示されているロゴやモノ、景色、動きからインサイトを得ることができます。

つまり、何千枚もの画像から自動的に共通点を調べることができるのです。

この機能は、画像に写っているものを正確に把握するための従来のテキスト分析とは決定的に異なります。

背景分析#makeup.(化粧品)

試しに、「#makeup」がタグ付けされたポストを分析してみました。

このハッシュタグと一緒に共有される画像に存在する、最も一般的なシーンは何でしょうか?

これを見ると、結婚式や様々な式典の機会が多いことが分かります。
これらのお祝いイベントは、人々がよそ行きの容姿をアピールできる機会になってます。

しかし、季節的な影響(冬、クリスマス、カーニバルなど)が表れるだけでなく、水辺や海を含む背景も分析結果に表れることは興味深い点と言えるでしょう。

これらは全て、化粧品がどう使われているかや、Instagram上でどう表現されているかのインサイトとして活用できます。
さらに、ブランドのコミュニティーマネージャーにとってはインスピレーションを得ることもできます。

オブジェクト分析 #Foodporn

先ほどの料理関係に話を戻しましょう。
機械学習を活用することで、どんな種類の料理が最も写真に撮られているかが把握できます。

なお、ここでもまた、#Foodpornのハッシュタグが含まれた投稿の文章内容ではなく、写真に写り込んでいるものを分析してます。

ここでは、食材から食事の種類、保存容器に至るまで、実に様々な組み合わせが見られます。

農産物や野菜、サラダなども目に留まりますが、焼きたてのパンやお菓子、揚げ物、ファストフード、デザートなど、写真映えする食べ物はやはり大人気です。

上述した食材の種類について言及している文書との良いクロスオーバーが得られますが、最先端のテクノロジーを活用することで、さらに一層違う分析や食べ物のグループ化をすることができます。

ニッチコミュニティーとの連携

Instagramには、メインストリームからサブカルチャーまで、様々なコミュニティーが存在しています。
こういったコミュニティーは、さまざまな興味関心を中心に自然に発生しているため、特定のニッチな分野について投稿している人はその分野に精通していることが多いです。

下記の条件に当てはまる場合、このようなコミュニティーと連携するのはかなり難しいといえるでしょう。

  1. 相手の心に響くメッセージを調べ切れていない場合
  2. コミュニティーに貢献しておらず、騒ぎ立てているだけの場合

可視化されるトレンドや、そこに自社ブランドがどのように貢献できそうかということを把握するなど、自社の産業がどのように議論されているかを調べることは重要です。

通常の投稿でオーガニックリーチを得るのか、対象を絞った広告を出すかに関わらず、事前にターゲットオーディエンスを把握する必要があります。

例として、自社のオーディエンスが、特定のコンテクストや特定の物と一緒に投稿してることに気が付くでしょう。もちろん、それには注意を払わなければなりません。

しかしまた、投稿に使われている言語や、ハッシュタグ、言葉遣いにも注目しているでしょうか?

さらに言えば、どんな絵文字が使われているかという、最も重要な点も把握しているでしょうか?

#メイクのエモジ

絵文字は細かい点のように思われますが、例えばナスの絵文字の不適切な使用や人気がない絵文字を乱用してしまうと、ブランドとお客様とが繋がっていないイメージが伝わり、コミュニティーのメンバーとして認識されない可能性があります。

いくつかの絵文字には普遍的な意味合いがある一方で、それぞれのコミュニティによって意味合いが異なる場合もあるため、それらの絵文字が持つ特別な意味と使われ方を把握することも重要です。

「#makeup」投稿者が使う絵文字を一目で見つかったインサイトは、絵文字がその本来の形(絵文字が表す象形)を理由に使用されているのではなく、絵文字の色を理由に使われているということでした。

たとえば、花の絵文字は、ピンク系の化粧や柔らかい感覚を伝える一方で、さくらんぼの絵文字は赤みがかった意味合いを持つことがわかります。
新しく緑色のリップスティックを発売する予定なら、新発売のポストには緑色のハートマークやクローバーがぴったりでしょう。

商品開発のインサイト

これまでトレンドや、画像分析、ニッチコミュニティとの連携について見てきました。

これらの用法をまとめると、製品改良の決定の際、商品開発チームはInstagramのデータから実に多くの情報を得ることができます。

Makeup:何が話題になっているのでしょうか?

シンプルな事例を見てみましょう。

#makeupの話題を掘り下げて、”美容オタク”が何を考えているのかを探ってみました。

ここでのメイントピックは、ピンク色、ナチュラル、ハイライターなどのツヤ肌をつくるメイクアップ用品が最もトレンドとなっています。
髪型、肌、眉毛にも注目が集まっています。

この単語でできた”雲”も、トレンドの話題の一部になっているブランドを知る手がかりとなっています。
「NYX」や「MAC」、また「Maybelline」は全て人気なブランドです。

トレンドを深掘りすることによって、アナリストは今後そのトレンドが流行るか、それとも廃れるかを知ることができます。

もしトレンドが長く続いているなら、そのトレンドに対応した新製品を発売する絶好の機会になるかもしれません。

その一方で、特定のアイテムに関するInstagramの投稿に表示される景色や、モノ、行動を把握することによって、ブランドは製品が実際の世界でどう使われ適応されているかという実感を持つことができます。

これは、既存製品についての反響を知ることにも役立ちます。

人々が様々なアイテムについてどのように話しているか(どんな言葉、ハッシュタグ、絵文字が使われているか)ということを調べることで、既存の製品の新しい販売方法を容易に思いつくことができます。

最後に

簡単なInstagramハッシュタグの検索は、多くのことを可能にします。
そして、その可能性はこのガイドでは語りきれないのです。

 
 
 

 

 

マーケティングリサーチツールBrandwatchについて

・機能紹介
・利用シーン
・事例

関連記事

・ソーシャルリスニンク゛ならTwitter?Facebook?注目すべきSNSとは
・10年分のソーシャルメディアデータから導く10の考察
・ソーシャルリスニングとは?概要や方法について
 

Brandwatchは主なソーシャルネットワークとの公式パートナーです。

【Data Upload API】Brandwatchの新しい5つのデータ分析

※ブレインパッドは「Brandwatch」の国内正規パートナーであり、本記事はBrandwatchの許可を得て翻訳転載しています。※翻訳元
 

すべてのデータは、幅広いデータソースからのものです。マーケティングチームは、ソーシャルでのエンゲージメントを分析して、キャンペーンを最適化します。
カスタマーサポートチームは、顧客とのやり取りから得られる定期的なフィードバックによりパフォーマンスを向上させます。ただし、データがサイロ化されている場合、データを直接所有しているチーム外の人物がインサイトを目にする機会はほとんどありません。

Brandwatch Data Upload APIを使用すると、テキストベースのファーストパーティデータをアップロードして、様々なソースから発生した消費者の意見を1か所でモニタリングできます。そのデータは、ソーシャルメディア、アンケート、電話等、どのデータソースも対象となります。 

Brandwatch AIを搭載したテキスト分析とセグメンテーションを顧客とのタッチポイントデータに適用することで、消費者に関する詳細で統一されたレポートを作成できます。

慢性疾患の患者向けソーシャルネットワークを提供するアメリカの「MyHealthTeams(※1)」は、独自のデータをアップロードすることで貴重なインサイトを発見しました。


(※1)MyHealthTeamsでは、各疾患に対応して「my〇〇team」と名前を付けてSNSが運用さています。現在33のコミュニティがあり、他の人に相談しにくい内容を共有することで不安の解消や有効な情報を取得することができるものです。

 

「私たちが求めていた重要なことは、実用的なインサイトを簡単に発見し、ソーシャルネットワークで毎日発生する何千もの会話のセンチメントを定量化する新しいアプローチでした。
プラットフォームにアップロードしたデータを分析することで、予期しないトレンド、データに裏打ちされたインサイト、さらにはインフルエンサーさえも容易に発見することができました。視覚化に長けたレポーティングは素晴らしいです。
それらは生成しやすく、理解しやすく、さらに重要なことに、さらなる調査のための新しい「アハ体験」(”わかった”という体験を表す言葉)と領域を簡単に発見できるようにします。そして、それらは重要なトレンドを要約する簡潔な方法です。」

— MyHealthTeams リサーチディレクター ベス・シュナイダー

ここからは、このテクノロジーがビジネスにどのように役立つかを示す5つの例を次に示します。
 

 

 
 

1. サポートデータ

これは、オンラインサポートチケット、チャットテキスト、通話ログ、またはサポートチームと顧客のやり取りの記録です。

 

Data Upload APIを使用すると、Brandwatchアカウントにデータを取り込むことができるため、すでにあるデータと同じように表示および分析できます。
各ドキュメントには、少なくとも日付やタイムスタンプ、テキストの本文が必要です。
ただし、Brandwatchのデータに含まれることがある他の主要な情報とともにデータをアップロードすることもできます。

  • 言語
  • 投稿者
  • 性別
  • 場所
  • タイトル(メールやサポートチケットの件名など)

また、カスタムフィールドを利用して、好きなデータを最大10個アップロードすることもできます。

たとえば、サポートデータを使用して、次のようなものを追加できます。

  • 会社名
  • お客様の使用製品(複数ある場合)
  • 価格プラン
  • アカウントオーナー、チーム
  • サポートチームの担当者
  • 解決策
  • フィードバック評価

Brandwatch Consumer Researchでこのすべてのデータをアップロードしてラベル付けすると、顧客に問題を引き起こしている全体的なテーマをすぐに理解できます。消費者調査では、主要なトピックやフレーズ、センチメントやエモーションを自動的に特定し、これらが時間とともにどのように変化するかを視覚化できます。

これは、製品チームやマーケティングチームにとって非常に貴重な情報です。これにより、製品の機能または購入とオンボーディングプロセスの要素で、顧客体験に最もマイナスの影響を与えている項目の理解と対処に役立ちます。
さらにドリルダウンしてインサイトを明らかにし、提供しているサポートとサービスを最適化するのに役立てることもできます。

地域でセグメント化してチームのパフォーマンスを比較や、顧客のプロファイルで比較して、さまざまなタイプの顧客別に提供するサービスを改善できます。

また、ソーシャルチャネルを介して受け取った顧客の苦情や質問を比較することにより、オンラインで議論された問題が実際に顧客体験へ反映しているかどうかを理解したり、サポートサービスが顧客のどこで失敗しているかを特定したりできます。

2. 調査回答

調査回答などの構造化データは、他の種類のデータよりも分析しやすい傾向があります。

また、これらをBrandwatchにアップロードして分析できることにもメリットがあります。

Brandwatchのルールを使用すると、カスタムフィールドとして追加したカテゴリまたは回答自体のキーワードのいずれかで調査回答をセグメント化できるため、主要なトピックに集中できます。

たとえば、製品の改善を開発している場合は、顧客の回答から、対処する必要のあるその製品または機能に関する問題点を理解できます。

以下は、独自のNPS調査でBrandwatchの「プロモーター」が最もよく使用するキーワードの例です。

 

3. レビュー

ウェブサイトやアプリストアからのカスタマーレビューがある場合は、これらをBrandwatchにアップロードして、製品に対するカスタマーの感想を理解できます。

カスタマーレビューの全体的なビューを構築することで、製品の改善に優先順位を付けたり、顧客が本当に気に入っているポイントや機能をすばやく特定し、宣伝強化にも役立てられます。

アップロードされたデータは、Brandwatch独自の機械学習アルゴリズムを使用してセグメント化でき、Custom Classifiersを使用して、レビュー内の隠されたテーマやトレンドを明らかにします。

このような非構造化データを手動でセグメント化するのは難しい場合がありますが、Custom Classifiersを使用すると、次のようなニュアンスが微妙なトピックに焦点を当てたレビューコメントの分離と分析ができます。

  • パッケージ
  • 品質
  • 費用
  • ブランド・ロイヤルティ
  • 目的への適合性
  • デリバリー

キーワードを使用してこれらを分離することはほぼ不可能ですが、AIを使用すると、これらの種類のテーマがどのように比較され、時間とともにどのように変化するかを評価することが容易になるのです。

4. コミュニティデータ

アクティブなコミュニティ掲示板や、ユーザーがお互いにチャットできる場所がある場合、これらの会話は、顧客ロイヤルティの考えを知るための非常に貴重な情報源になる可能性があります。

このデータはサポートデータと同様の方法でアプローチでき、かつコミュニティで繰り返し発生している問題を特定できます。

また、コミュニティでは人々が願望やアイデアを共有しているので、あらゆるビジネスチャンスの豊富なソース源であることがわかるでしょう。

5. 好きなテキストベースのデータ

必ずしも顧客データやビジネスデータをアップロードする必要はありません。Brandwatchの技術的には、利用許可されているテキストであれば好きなものをアップロードできます(※2)。

Brandwatchの世界をリードするAIテキスト分析およびチャート作成機能を使用すると、政治演説で使用される言語を分析することから、ハリウッド映画で異なる性別によって話されているセリフを比較することまで、何でも実行できます!データがあれば、Brandwatchにいつでも接続できます。

そしてもちろん、Brandwatchで発見したすべてのインサイトは共有可能です。 PowerPointエクスポートまたはBrandwatch Viziaのライブレポートを使用すると、組織全体のすべての人がデジタルコンシューマインテリジェンスを実感できます。

(※2)Brandwatchには、非常に厳格なデータプライバシー要件があります。アップロードするデータを処理するには法的根拠が必要であることに注意してください。詳細については、データプライバシーに関するよくある質問をご覧ください。
 
 
 

 

 

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Brandwatchは主なソーシャルネットワークとの公式パートナーです。

ソーシャルメディアリサーチ: コンシューマーに関するリアルなインサイトの見つけ方

※ブレインパッドはBrandwatchの国内正規パートナーであり、本記事はBrandwatch(イギリス)の許可を得て翻訳転載しています。※翻訳元
 
ソーシャルメディアリサーチであれば、他の調査方法では困難で、コストがかかるようなコンシューマーに関するインサイトを容易に引き出すことができます。
この手法には、インターネット上の会話の量を活用して、定量的スケールで、定性的なインサイトを明らかにするというメリットがあります。

日々、インターネット上で発生している会話は何百万、何千万という量になるため、こうした膨大なデータ量に大抵の人は圧倒されると思います。
どんなデータを対象にしてリサーチするかをしっかり見極めておかないと、データの洪水に溺れることになります。

また、いいねやフォロワー、ファンの数など常に生成されているソーシャルデータに依存してしまいがちな傾向にも注意が必要です。

真偽、有効性を確かめ、経営判断に活かせる情報を見つけるには相応のスキルが必要です。筆者は先頃、Brandwatchのリサーチサービス部門長ベックス・カーソン氏(Bex Carson)にお会いし、ソーシャルメディアリサーチにおけるベストプラクティスの秘訣をお伺いしました。

 

ソーシャルメディアリサーチへのアプローチ

ビジネスアクションにつながる強力なインサイトを得るには、単なるソーシャル上の指標では不十分といえます。

実際のビジネスアクションを後押しできるような強力なインサイトを明らかにするには、誰に耳を傾けるべきか、どのようにトレンドを見極めるか、何が重要であるかを理解し、調査結果を文脈に反映することです。

大抵の人は、自分が知っているデータ項目からリサーチを始めがちです。
そのデータ項目で回答が出せる質問クエリを考え、それに基づいてリサーチ計画を立てる。しかし、その方法では制約が多く柔軟性に欠けています。
すでに知っていることから始めるが故に、最初から発見できる情報の可能性を抑えてしまうからです。
 

 

 
 

興味深い質問をしてみよう

優れたソーシャルメディアリサーチの基本は、適切な質問クエリを用意することです。このクエリの品質が悪いと、品質の低い回答しか得ることができません。

いったん、リサーチの実施方法は忘れて、何が課題なのかとその答えを出すためにどのようなクエリが必要か考えてみましょう。クエリさえ明確になれば、実施方法は後から決めればいいのです。

Brandwatchを使えば、どんなクエリでも必ず答えを出すことができます。ソーシャルメディアの醍醐味はその柔軟性にあり、Brandwatch Consumer Researchはそれに合わせて柔軟に機能構築されています。

(Brandwatch リサーチサービス部門長 ベックス・カーソン)

分析で使うクエリは具体的、かつその答えはビジネスアクションにつながるものでなければなりません。例えば、「50代の女性がファッションブランドから期待しているものは何か?」「我々のコンテンツは、対象とするカスタマーに訴求できているか?」などが好例です。

じっくりと時間をかけてクエリを考え、可能であれば他の人も交えて様々なアイデアを出し合ってみましょう。その際に、下記を考慮してみてください。

  • このリサーチをふまえて、何ができるようになりたいのか?
  • リサーチ報告を受取る方はどのような裁量・力量・権限を持っているか?
  • 何をもって成功と判断できるか? 成功にはどのような特徴があるか?
  • この対象者・オーディエンスについてすでに知っていることは何か?
  • 決められた期間内に回答が出せるクエリか?

より良い分析を行う

 クエリに対する回答の引き出し方には主に2つのアプローチがあります。
一つ目は、クエリに対する回答を得るための指標を決めておくこと。
二つ目は、データをかき分けながらインサイトを発見するというより探査的なアプローチです。時間と予算が許すのであれば、両方のアプローチを併用すれば興味深い回答や強力な回答が得られるはずです。

ベストな結果をもたらすソーシャルメディアリサーチは、両方の手法の要素が取り入れられているものになります。両方の手法を使えば、一つ一つの質問に対する具体的な回答を取得できると同時に、オーディエンスに関する新たなインサイト発見ができます。 

(Brandwatch リサーチサービス部門長 ベックス・カーソン)

構造化・計画化された分析

こうしたタイプの分析は、個々のクエリに対して回答を求める場合に利用しますが、そのクエリの結果を得るために必要な、具体的な指標を決めておく必要があります。
ブランドウォッチのルール、カテゴリー、タグなどのセグメンテーションの力を利用することで、具体的な答えを導き出すことができます。

 

この方法は、目的がしっかり定義された、客観的な質問に答えるのに最適です。
例えば、キャンペーンを実施した結果、知名度がすぐに上がったのかを知りたいのであれば、キャンペーンアセットに関するコメント(会話)と、ブランドのベースラインの両方について、時間の経過とともに投稿の推移を見ればわかります。
このような比較的簡単な質問をすることで、キャンペーンの成功を明らかにする指標が得られます。      

パンくず分析をフォロー

このアプローチは探索的であり、会話をリスニング(データ収集)することでデータの中に潜むストーリーを発見するものです。
この手法を使うと、データ解析によって、異なるオーディエンスグループを発見したり、コンシューマーをより深く理解したり、トレンドを把握したりすることが可能です。

ただし、この手法は決して簡単ではありません。先入観を持たずプロジェクトを始め、分析結果を自らが期待する結論に誘導しない必要があります。
バイアスが掛かっていない、公平なリスニングによって根底にある会話のテーマを見つけるため、これはより高度なソーシャルメディアのリサーチ方法と言えます。

この手法にはメリットがたくさんあります。まずカスタマーの声に近づけること。会話のニュアンスや感情を理解するのに、カスタマーの発した言葉そのものを聞くのに勝る方法はありません。

機械では理解や分類できないことも、人間のアナリストならできます。
異なる単語が使われていても、同じ内容の会話をしていることだってあるでしょう。人間のアナリストは、その会話を読み取り、思いもしなかった話がされている事に気づき、それを使ってリサーチをさらに豊かなものにすることができます。

 1. データセットの選択

クエリは特定のブランドではなく、会話の種類を分析することで幅広いトピックやテーマなどより興味深い結果にたどり着けます。会話のテーマの中でも、課題を明確に定義すれば、ターゲットとするクエリを作成し、データの中のノイズを削減することができます。

 

例えば、映画『ゴーストバスターズ』の新作を見た人の感想を知りたいとします。
ゴーストバスターズというクエリを書いただけであれば、出演者が全員女性だったことについて、もしくはレスリー・ジョーンズさんがツイッター上で批判されているなど、(あまり関係のない)多くの会話が見つかってしまいます。

人称代名詞や映画のブランド、「観たばかり」等々のコメントを含むクエリ文をしっかりと書けば、データを加工しすぎることなくノイズの無いデータセットを得ることができるはずです。

 2. データのクリーニング

興味深く今まで知り得なかったコンシューマーのインサイトを引き出すには、データの品質管理がとても重要です。調査するトピックは一握りの話題性のあるテーマで埋め尽くされているので、そのようなテーマと比較すると隠されたインサイトを導き出せません。

トピックのクラウド/トレンド欄によく登場する事柄ではなく、ユニークな値を使って根底にあるテーマを浮き彫りにしましょう。
そのためには、まずは最初に行ったクエリの結果で人気のあるテーマを確認し、タグ機能を使ってそのテーマに触れているコメントや投稿を除外するのです。

ふるいを掛けたデータの中にこそ、自身が既に知っていること以外に他にどんな会話がなされているのかの情報が入っています。またこれは、リツイートを除外しオリジナル投稿のみを拾い出すにも有益な方法です。

 3. ランダムサンプルの利用

自動化は便利なツールではありますが、ここで紹介している手法は、機械ではなく人が行うタイプの分析です。
そのため、そこで使うデータセットはデータ分析ができ、かつ人が管理できる詳細で十分なデータ量が必要です。サンプル全てを網羅するよう、読み込んだデータには印をつけて読み損ねがないように注意しましょう。

この作業をしておけば、次のステップに進めます….

 4. グループ化したカテゴリーを使って読み込み/コード化する

正しい方法というのがあるわけではありませんが、データに依存するところが大きいです。これはデータの中からインサイトを探し求めるディスカバリーのジャーニーなのです。
まずはテーマやトピックのグルーピングから始めましょう。

最初に、発見できると思われるカテゴリーを作成します。前出の『ゴーストバスターズ』の例では、ポジティブな意見の「すごく良かった(loved it)」やネガティブな意見の「がっかりだった(hated it)」そして、そのどちらでもない様々な意見がが存在するだろうと考えられます。

カテゴリーの作成は初めの一歩にすぎませんが、必ずデータ主導であることがポイントです。データを分析し、新しいテーマが見えてきたら、それを追加します。

人による分析であれば、怒り、不満、ユーモア、歓喜などの感情分類も可能です。これは自動化された機械でなく、アナリストだからできることです。

投稿者タイプでカテゴリーを設定しておけば、様々な俳優に関する会話も理解することができます。

ブランドウォッチはカテゴリーをグルーピングすることができるので、各々の感情や投稿者のコメントは、サブグループとして親グループの配下に設定することができます。この階層構造は分析に便利です。

データを読み込んでいると、その全てのデータについてカテゴライズしたくなります。その際に、多数意見のカテゴリーだけを作成すると、データセットの最後になって初めて重要なトピックに気づくことになります。少数意見のカテゴリーも作成し、分析の最終過程で削除すれば、見逃さずにデータ分析できます。

 

 5. 分析と可視化

ついに、可視化して分析する段階になりました。

まず最良の方法として、標準的なグラフを作成し、データにフィルターを適用します。
その標準グラフへ様々なカテゴリーを掛け合わせ、興味深いパターンや分析結果を見つけます。

親カテゴリーを交差させることで最も有益なインサイトが見つかることもあります。1つの軸に投稿者タイプ、もう1つの軸に感情を入れてみると、様々な投稿者の違う根性タイプを可視化することができます。

ソーシャルメディアリサーチにおけるゴールデンルール

 1. 全てを比較し、常に違いに目を向ける

ソーシャルメディアリサーチの最も基本的なルールは、違いに気づくことです。悪いことを見なければ良いことを知ることはできません。ささいな違いではなく大きな違いを探しましょう。データに多少の違いを発見したからと言って大がかりな変更をせず、好奇心をもって探査を続けましょう。

面白い分析をやりたければ、興味関心を持ち続けることです。

(Brandwatch リサーチサービス部門長 ベックス・カーソン)

 2. 好奇心を持ち、理由を問う

違いに気づいたら掘り下げて行きましょう。そしてさらに掘り下げ、なぜその違いが存在するのかの説明が付くまで掘り下げ続けましょう。

なぜそのデータがその値になっているのか理解できなければ、そのデータを基にしたビジネスアクションを推進することはできません。

(Brandwatch リサーチサービス部門長 ベックス・カーソン)

 

 3. ソーシャルメディアリサーチの結果報告

まずリサーチの結果報告をしているときはストーリーを話している事を意識しましょう。

リサーチ報告書は複数の人や部署が読むことも考えられます。全員が同じ時間をかけて報告書を読むわけではありませんし、興味を持つ箇所もそれぞれ違います。

報告書の透明性を担保するためにリサーチ手法から書き始めてもいいのですが、まずは主な結論やコンシューマーに関するインサイトを述べましょう。

順次、データストーリーを展開しながら、図表や分析を使って各インサイトをより詳細に説明していきます。

テキスト量の多い文書にインサイトが埋もれてしまっていたのでは、苛々の原因になりますし、せっかくのリサーチが高く評価されないリスクにもなります。

最後に、ここで語っているのは自身のストーリーではなく、あくまでも自身が耳を傾けて聞いたコンシューマーのストーリーであることを忘れてはなりません。必ずカスタマーの声を報告書に含めるようにしましょう。SNSへの投稿例や実際のカスタマーのプロフィール写真等も報告書に含めておくことで、ソーシャルメディアリサーチがより身近でリアルなものになります。
 
 
 

 

 

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【コロナ市場調査】活動自粛に関するマーケットリサーチ

日本における新型コロナの影響

 全国に発令されていた非常事態宣言が5月31日まで再延長されることとなりました。
都道府県では引き続き強い警戒態勢を引き、その他の地域では感染人数を注視しつつ一定緩和を容認するなど出口戦略を模索している状況です。
国民には「新しい生活様式」を提示して感染者の増加を抑えつつ、経済のインパクトを最小限に抑えるための試行錯誤が行われています。

 我々ブレインパッドはビッグデータを解析し、ビジネスや社会に役立てていくことをビジョンとして掲げています。
今回はパートナーである Brandwatch とともに、サーベイ機能である Brandwatch Qriously と ソーシャルメディア分析機能である Brandwatch Consumer Research
(※1)を活用して、市場の声の収集と分析を行いました。

※1:Brandwatch Cnsumer Researchは Brandwatch が提唱する 「Digita Consumer Intelligence(DCI)」の概念をベースにデータエンジニアリングや人工知能(AI)、社内の市場調査やブランド戦略のエキスパートを有するユニークな企業で、10億もの消費者の声をデータとして構造化し、意味のある知見に変換して企業に提供しています。(Brandwatchの未来:Digital Consumer Intelligence(DCI))

 

 

 
 

Brandwatch Qriouslyについて

 マーケットリサーチではBrandwatch Qriously を活用しました(※2)
この仕組みはデジタル時代の市場調査で、スマートフォンのアプリ内の広告スペースを使用して調査を行うことで、世界 20億人の潜在的な回答者にリーチでき、以下のような特徴があります。

  • 「広告ネットワークを介して、リアルタイムで調査を実施し、結果を確認」
  • 「アプリ広告を介して調査し入手困難な市場・国からもデータを収集が可能」
  • 「回答へのインセンティブが発生しないため、調査結果に偏りがでない」  
  • 「回答者のエリアをから回答内容の関係性などの調査が簡単に行える」

※2:現在、Qriouslyサービスの提供はおこなっておりません。

 

アンケートの内容について

 Brandwatch Qriouslyのサーベイについては以下のような条件で行われました。

  • 対象:18歳以上
  • 場所:日本国内
  • サンプル数:1753サンプル(※3)
  • 設問数10問(うち4問は年齢、性別、職業、家族構成などの属性に関する質問)
  • 期間は2020年4月30日~5月10日までの結果です。

 Qriouslyでは機能として、米国国勢調査局のデータベース(International Data Base)を用い、性別と年齢からアンケート結果のウェイトバックを行う事ができます。
今回はこの機能を使い日本全国の推定を行いました。

※3 Qriouslyは個人が特定できる情報の収集などは行っておりません。

 

アンケート結果

 今回のアンケートを行った各設問の回答は以下のような内容となります。

質問:平日(出勤日)の自粛状況を教えてください。

 全国で非常事態宣言が発令され、多くの企業が国や自治体から在宅勤務の促進を強く要請されています。
そのような状況において平日の自粛は以下のようになっています。

 


この結果を見ると「毎日自粛している」という回答が一番多くなっており、次いで「自粛していない」が19%「週に3日以上在宅」が17%と続きます。
このような状況であっても19%が「自粛をしていない」という点では、ある意味驚きでもありますが、仕事内容などによっては避けられない場合もありそうです。

 Brandwatch Consumer Research を使い、Twitter に投稿される位置情報アプリ(Swarm)から発信される投稿を調べると、週末に出かけた際の投稿が多いようです。
非常事態宣言が発令されてからは投稿数が急減しています。
しかしながら3月末の3連休でかなりの投稿があり、桜の開花などに伴い、直前の数週間と比較して多くの外出があったようです。
この時点での ”ゆるみ” があったと言えそうです。

 

質問:あなたの自粛理由を教えてください 。

 日本は諸外国と異なり、個人の行動を罰則付きで制限するような法律を持っていません。
あくまでも強く自粛を要請するという事にとどまっています。このことからも自主的に行動を制限する理由が重要です。
自粛の理由は様々と思われますが、以下の回答を見ると「自分が感染しないため」が多く、その次は「社会に感染を広げないため」「家族が感染しないため」となっています。

 

 政府や会社からの指示、マスコミの影響などは少数派であり、その感染のリスクを理解し感染を防ぐために自粛に協力していると思われます。

 Brandwatchを利用し、自粛に関するキーワード( 自粛 NOT (RT OR “http”) )でTwitterの検索を行いました。
投稿を見ると、自粛の理由としては『自分、家族、子供に感染が及ばないよう自粛』という意見が多く見られました。
家族を守ることが大きな理由となっているようです。

 以下は投稿から、キーワード、絵文字、フレーズのトピック抽出の結果です。

 

 ”自粛警察” というフレーズがトピッククラウドに出ています。
SNS上での投稿を調査すると、『自分勝手な人々が許せない』という気持ちからストレスが発生している傾向もあるようです。
公園の砂場にカッターの刃を置くなどの悪質ないたずらや、ガイドラインに沿って営業中の店舗のガラスを割るなど、行き過ぎた自粛強要に波紋が広がっています。
このような行動を ”自粛警察” と呼び、自重を呼びかける投稿が多くなっていました。

 その様な中、以下の様に今回の新型コロナの状況下での行動を4つのセグメントに分けて分析をしている投稿も見られ、「リツイート」と「いいね」を合わせて15万以上の賛同を得られていました。
多くの人が、新型コロナに対する自粛の姿勢、またマスコミの報道の姿勢など共感が集まっているようです。

 

質問:あなたの自粛はどのくらい続いていますか?最も近しい項目を選択ください。

 非常事態宣言が強制的ではない日本において、その自粛のタイミングも企業や個人に任されています。
在宅勤務の準備の整った企業や個人、休校となった学生から自粛生活をスタートしています。
これらがより早い段階からスタートできていれば、感染の広がりにも影響を及ぼすと考えられます。

 

 回答では「1ヶ月以上」が最も多くなっており、非常事態宣言が発令後に在宅をスタートし、外部との接触がかなり減っていると考えられます。

 「1週間程度」「数日間」と自粛期間が極めて短い層も14%ほどいることが分かり、全国民が自粛を同時にスタートするのは難しいこともわかります。

 

質問:今の自粛生活にストレスを感じていますか?

 今回の非常事態宣言により、自粛生活の不便さ、経済的な不安、物品の不足で大きなストレスがかかっていると考えられます。
この質問ではそのようなストレス度合いを質問しています。

 

 長い自粛生活で約14%が「非常に強いストレス」、45%が「ストレスを感じる」と、全体の約60%がストレスを感じているようです。
逆に32%は「ストレスは無い」、5%が「非常にストレスが減った」、4%が「ストレスが減った」と回答していて、合わせると約40%がストレスもなく、むしろ減っている層もいることが分かります。

 ストレスは職業によって大きく変わると思われるため、職業ごとの構成比を算出しました。

 

 職業によってストレスの具合が異なっており、特に「主婦」については12%が「非常に強くストレスを感じる」、60%が「ストレスを感じる」と回答し、72%がストレスを感じている状況です。
自粛生活で家事が増えたり、買い物が不自由になるなどネガティブな影響を受けているようです。

 ワードクラウドではニュースなどの目や耳から入ってくる情報が不安・ストレスの原因でもあるようです。
家族との関係(コロナDV、コロナ離婚、一人になれる時間がない)や、自粛が子供に及ぼす影響などの不安要素が多く報道されているため、その点がストレスを増やしている可能性があるようです。

 

 以下のようにSNSでストレスに関する投稿は現在も増加傾向のままです。

 

キーワード (ストレス NOT (RT OR “http”))で検索をした結果。

 

 生活の中で明確な自粛の適用範囲やルールがわからず、周囲との認識齟齬をストレスに感じているようです。このような状況で『子供を連れての外出』『子供を外で遊ばせる』という点で議論が起こりました。
主婦や子供などにも適切な環境やルールを設け、周知・アナウンスすることにより、余計な衝突を避けることができるかもしれません。

 

 

質問:自粛生活をあとどのくらい続けられますか?

 一般的なインフルエンザと違い、新型コロナ(COVID-19)はワクチンがまだ開発されていません。
感染のリスクが絶えず続いており、決定的な解決策が無いという状況下において、自粛生活がどこまで継続できるかを聞いてみました。

 回答の状況は「1ヶ月以上」「1ヶ月程度」が59%となっていて、自粛生活に慣れてきているとも考えられます。
逆に「もう限界」「1週間程度」「数日」という極端に短い層の回答も22%あり、限界に近づきつつある層もあるようです。

 

 自粛が続けられるかは職業によって大きく違うと想定されるため、質問「職業を教えてください。最も近しい項目を選択ください。」と掛け合わせてみると、以下のような回答となりました。

 

 「会社役員/経営者」「会社員」「学生」などについては「1ヶ月程度」「1ヶ月以上」の割合が60%以上と多くなっており、収入・生活が安定している層は自粛状況に耐えられる状況であると思われます。
しかしながら「自営業」「パート・アルバイト」「専業主婦(夫)」については「2週間程度」以下で回答している層が多く、長くは続けられないという状況が見られます。

 

自粛解除後、楽しみにしていることを教えてください。

 日常で楽しみにしていることを制限されるという事も大きなストレスになると考えられます。
自粛解除後に最も楽しみにしていることを聞いてみました。

 

 「旅行/帰省」、「外食」、「飲み会」、「エクササイズ・トレーニング」、「ショッピング」などが上位に出てくる結果となりました。

 世代別に何を楽しみにしているかを見てみると、世代によって異なる結果となっています。

 

 29歳以下の若い世代は「ライブ、観劇、コンサート」「カラオケ」などが多く、40代以上の世代は「旅行・帰省」「外食」「ショッピング」が多くなっており、70代以上の世代では「エクササイズ・トレーニング」が18%を占め、アクティブな活動を求めているようです。
新型コロナの影響が大きいフィットネス・宿泊業・旅行業ではアクティブなシニア層が戻ってくることが重要であると思われます。

 

 この点をSNSで調べてみると、旅行・ライブ・イベントなどのキーワードが出てきています。
また飲食店での食事などを楽しみにしている投稿が見られるため、このような業種での再開を欲しているようです。
その反面、自粛期間終了後には生活のために仕事を再開し、仕事量を増やすなどの投稿も多くみられました。

 

自粛でストレスにさらされた主婦層

主婦層のストレスの増大

 アンケートの結果から見ると、一番、ストレスにさらされたのは主婦層であると言えそうです。
TwitterのBIOから「主婦(夫)」と「会社員」を抽出し、ストレスに関する投稿を2019年12月29日の週を100%とした場合に、どれだけ変化があったかを比較してみました。
当初は両方ともストレス関連の投稿が伸びていますが、
3月の三連休明けに小池東京都知事が会見を開き、「緩み」への牽制をされたり、非常事態宣言後(4月6日~)、より強い自粛を求められたあたりから主婦によるストレスに関する投稿が一気に増えており、在宅勤務・休校で家事の増加や買物の制限が影響しているかもしれません。
そんな状況も最近になり、徐々に落ち着いてきているようです。

 

 主婦はアフターコロナに何をする?

 アンケート項目にあった、「自粛解除後、楽しみにしていることを教えてください。」を主婦に絞ってみると以下のようになりました。

 主婦層でも30歳未満は「旅行・帰省」「ショッピング」「カラオケ」などで、30代は「旅行」、40代~60代では「ショッピング」「外食」、70歳以上では「運動・トレーニング」などをしたいと考えているようです。
全体的には「旅行・帰省」「ショッピング」「外食」が多くなっています。

 

 

 この調査をもとに、Brandwatch Consumer Researchで、主婦層のオーディエンスに限定し、「旅行 AND 行きたい」で抽出した場合の結果が以下となりました。

 

 キーワードを見ると「海外」・「ハワイ」・「田舎」・「温泉」・「ドライブ」・「食べ」などのキーワードが出てきています。
また、「思い出」・「友達」・「旦那」などのキーワードも出てきているため、新型コロナが一段落したら、仲のいい友人や家族とのんびりと旅行や帰省をしたいという気持ちが表れているようです。
色々と大変だった時期を乗り越えた後には、このような家族サービスをしてみてはいかがでしょうか。

 

「COVID-19」がもたらすであろう今後の新しい生活

 多くの市民が自粛生活を耐えつつも、生活を取り戻していくことを強く要望していると思います。
一方、自粛生活を『1ヶ月程度』、『1か月以上』続けられるという回答をみると、経済的な安定を得られるような状況であれば、テレワーク、リモートワークなどが新たな働き方として定着していく可能性も考えられます。
”アフターコロナ”の生活は、”ビフォアーコロナ”と同じ生活ではないかもしれません。

 

 史上初のオリンピック延期、非常事態宣言やロックダウンによる生活の制限、経済収縮と株価低迷、ワクチンが無い状況でのウィルスとの戦いといった未曽有の事態に世界中が直面しています。
世界中で400万人以上が感染し、28万人以上が死亡しているという状況下での意思決定が、今後の政治・経済の方向性に大きな影響を及ぼしていくことは間違いありません。

 

 ブレインパッドとBrandwatchは、リアルタイムのサーベイによる情報収集と、ソーシャルメディアの膨大なビッグデータの解析により、重要な意思決定のための情報提供を今後も行っていきたいと考えております。
 
 
 

 

 

マーケティングリサーチツールBrandwatchについて

・機能紹介
・利用シーン
・事例

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・ソーシャルリスニンク゛ならTwitter?Facebook?注目すべきSNSとは
・10年分のソーシャルメディアデータから導く10の考察
・ソーシャルリスニングとは?概要や方法について
 

Brandwatchは主なソーシャルネットワークとの公式パートナーです。

Digital Consumer Intelligence(DCI)【Brandwatchの未来】

※ブレインパッドはBrandwatchの国内正規パートナーであり、本記事はBrandwatch(イギリス)の許可を得て翻訳転載しています。※翻訳元
 

デジタル時代の業界トレンドによってブランドには新たなタイプのプレッシャーがかかっており、その解決にはイノベーションが必要です。
「デジタル・コンシューマー・インテリジェンス(DCI)」に向けての動きをBrandwatch CEOのジャイルズ・パーマーが語ります。

消費者を取り巻く環境は、高度情報化などにより大きく変化し、様々なサービスや商品を自由に選択することができ、消費生活が便利になりました。

世界中の会社から商品を購入する可能性が増え、その選択肢には際限がありません。

しかも、インターネットがあれば、何を支援、購入、不買、推奨するかを決める際に、誰からも助言を得ることができます。自分が求めるものを見つけ、議論し、入手することは今までになかったほど簡単にできるようになりました。

ブランドや代理店にとって、これは課題でもあり商機でもあります。

市場は常に変化しており、小規模で俊敏性に優れた企業が迅速にイノベーションや創造的破壊を起こしています。

ブランドや製品に関する体験価値は消費者が握っており、企業とカスタマーとのやり取りは根本的に変わってきました。

このような変化に伴い、ここ数十年の間に消費者の意見や行動に関するデジタル情報が爆発的に増えました。
このデータを活用し、全購買決定権を握っている消費者を理解することが、いずれのブランドにとっても成功するには不可欠な要因となっています。

しかし、爆発的に増加するデータをコントロールすることは容易ではありません。
なぜなら、データは多種多様で構造化されておらず、ブランドにとって理解したり、スピード感をもって行動に移すには量が膨大すぎるからです。

そこで登場するのが、Brandwatchです。

私たちは、データエンジニアリングや人工知能(AI)、社内の市場調査やブランド戦略のエキスパートを有するユニークな企業で、10億もの消費者の声をデータとして構造化し、意味のある知見に変換して企業に提供しています。

私たちこのような知見を「Digital Consumer IntelligenceDCI」と呼んでいます。
 

 

 
 

変化する世の中での位置づけ

私たちをフォローしていただいていれば、それが常にリサーチの範疇を拡大してきたことは良くご存じのことでしょう。
その人材は、多岐にわたるこの分野の経験者ばかりです。

優れた戦略・知見チームがお手伝いすることで、顧客企業はデータに対して適切なクエリを掛け、そこから引き出された知見を行動につなげていくことができるようになります。

私たちは、2018年にそれまでの最大の競合だったクリムゾン・ヘキサゴン(Crimson Hexagon)社と合併いたしました。
同社が持つ人間の会話を理解する優れたカスタム機械学習機能と弊社独自の柔軟性、拡張性に富むルール型セグメント機能は補完関係にありました。

2019年にリリースされた「Brandwatch Consumer Research(BCR)」はこの2つの機能を統合した、いわば“良いところ取り”の製品です。

また直近では、キュリオスリー(Qriously)というオンラインアンケート調査会社を買収し、世界20億もの人たちに対して様々なアンケートを実施できるようになりました。
それだけではありません、イノベーションも継続して実践しています。

私たちは、アイリス(Iris)というAIアシスタントを開発し、より迅速に知見が得られるようにしました。
また業界の有名企業であるツイッター(Twitter)、レディット(Reddit)、フートスイート(Hootsuite)などと提携し、レクシスネクシス(Lexis Nexis)からグーグルアナリティクス(Google Analytics)まで多数の製品を自社製品と統合しています。

今こそ、ソーシャルのみならず様々な種類の蓄積データを対象とし、これまでにない大量の思考情報を活用して、より深い豊かな知見を発見する時が来たのです。

DCIとは、デジタル、アンケート、ソーシャル、並びに自社が保有するデータに対してデータサイエンスやAIを適用する技術です。
ユニリーバやウォルマート、デルと言った企業がDCIを活用して喧騒の中からシグナルを見出し、そしてデジタル時代に即した市場調査を実現し、リアルタイムに消費者や市場トレンドを理解しています。
拡張性・俊敏性に優れた意思決定に役立つコンシューマインテリジェンスに富んだソリューションこそ、Brandwatchが作り出しているものなのです。
 
 
 

 

 

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・ソーシャルリスニンク゛ならTwitter?Facebook?注目すべきSNSとは
・10年分のソーシャルメディアデータから導く10の考察
・ソーシャルリスニングとは?概要や方法について
 

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【全量データ】10年分のTwitterデータから導く10の考察

「Crimson Hexagon」はソリューションを「Brandwatch」ブランドに統合し、より強力なソーシャルメディア・アナリティクスプラットフォームとして生まれ変わりました。
本記事は、弊社のCrimson Hexagonサイト上に掲載している、2018年08月07日付ブログ記事の転載となります。
※ブレインパッドは、2013年より「Crimson Hexagon」と日本国内唯一の販売代理店契約を締結し、ブランド企業を中心に数多くのクライアントにソーシャルメディアアナリティクスツールの導入と活用支援を行ってまいりました。その豊富な実績を評価され、このたび「Brandwatch」からも公式ディストリビューションパートナーに認定されました。

  

10年間分のソーシャルメディアデータを振り返る

*本記事は、クリムゾンヘキサゴン社の記事を日本国内唯一の代理店であるブレインパッドが翻訳してお届けします。

2018年5月、クリムゾンヘキサゴンが2008年からソーシャルメディアデータ分析を開始して10周年を迎えました。最も重要なことは、さまざまなブランドやユーザー、トピックを考察するための10年間分のデータがあるということです。2008年からクリムゾンヘキサゴン社は、InstagramやFacebook、ブログ、レビューなど多くのデータソースを加えてきましたが、すべてのはじまりはTwitterからでした。

10年前のTwitterにログインすると、当時大統領候補であったバラク・オバマ上院議員のつぶやきなどの、その瞬間のホットな話題をあなたは見ているかもしれません。

現在、TwitterではK-POPバンド「BTS(防弾少年団)」や彼らのニューシングルについて、もしくはトランプ大統領の最新のつぶやき、「ハン・ソロ/スター・ウォーズ・ストーリー」の公開日についてが話題となっているかもしれません。

しかしどのような人が投稿しているかに関わらず、ソーシャルメディアが日常生活に浸透していることは否定できません。ここでは、この10年間でどのようにTwitterが変化したのか見てみましょう。

10年という節目を記すため、Twitterデータについて次のような質問に答えました。

  • Twitterで最も使われている絵文字は何か?
  • Twitterユーザーのデモグラ (*1) はどのように変化したか?
  • Twitter上でどんなブランドロゴ画像が最も登場するか?

*1)デモグラ(デモグラフィック)
性別、年齢、居住地域、所得、職業、家族構成など人口統計学的な属性データの総称。
出典:コトバンク
 

 

 
 

10年分のデータから振り返る10の考察:

1.最も「いいね」が集まったツイート訳:生まれたときから、肌の色や生い立ち、宗教を理由にして他人を憎む人などいない

 

2.最もリツイートされたツイート

訳:助けてくれ! ナゲットが必要なんだ!

注釈:
投稿者が「1年間ナゲットが無料になるには何リツイートが必要か?」とウェンディーズ公式に質問したところ、「18 Million(1800万リツイート)」と返信したことにより盛り上がった投稿。

詳細の経緯を知りたい方はこちら

3.最もツイートされた絵文字

4.最もフォロワー数が多いTwitterアカウント

5.2008年からのTwitterユーザーの年代推移

6.Twitterが最も盛んな国(人口比)

7.Twitter画像で最も人気なブランドロゴ

8.年月の経過に伴うTwitter上の感情変化

9.Twitter上で人気のあるスポーツ

シーズン期間の波が顕著にでています。

10.ソーシャルムーブメントについて最も多いツイート


 

#IceBucketChallenge(アイスバケツチャレンジ)
:ALS(筋萎縮性側索硬化症)理解促進のためのチャリティキャンペーン

 

#LoveWins
:アメリカ全州で同性婚が合法化した際に話題となり、企業や個人が多く使用したハッシュタグ

 

#BlackLivesMatter
:黒人少年が白人警官に射殺された事件を発端に生まれた運動。以後、黒人が警官に殺害されるたびに全米各地で大規模なデモとなっている

 

#NotMyPresident
:2016年のアメリカ大統領選でトランプ大統領が誕生した際に、それを拒絶するムーブメント

 

#MomensMarch
:トランプ大統領就任の翌日、首都ワシントンで行われたウィメンズ・マーチを筆頭に行われた女性たちのデモ

 

#MarchForOurLives
:2018年2月にフロリダ州の高校で起きた銃乱射事件後、高校生が立ち上げた銃規制を求める活動

まとめ:Twitterの全量データは過去を遡れる

いかがでしたか。
Crimson Hexagon ForSight Platform(クリムゾンヘキサゴン)では、Twitter社とFirehose契約を締結しておりTwitterの全量データが取得可能です。また、過去にも遡って投稿を追えるため、今回のような考察が実現しています。ビジネスにおいても、今回のようなトレンドを発見したい時や過去の施策を振り返りたい時などに有用ではないでしょうか。

本記事にてご興味をお持ちいただけましたら、お気軽にお問い合わせください。
 
 
 

 

 

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・ソーシャルリスニングとは?概要や方法について
 

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Twitterをソーシャルリスニングで分析!注目すべきSNSって何?

「Crimson Hexagon」はソリューションを「Brandwatch」ブランドに統合し、より強力なソーシャルメディア・アナリティクスプラットフォームとして生まれ変わりました。
本記事は、弊社のCrimson Hexagonサイト上に掲載している、2018年07月04日付ブログ記事の転載となります。
※ブレインパッドは、2013年より「Crimson Hexagon」と日本国内唯一の販売代理店契約を締結し、ブランド企業を中心に数多くのクライアントにソーシャルメディアアナリティクスツールの導入と活用支援を行ってまいりました。その豊富な実績を評価され、このたび「Brandwatch」からも公式ディストリビューションパートナーに認定されました。

  


 
ひと口に「SNS」と言っても、その特徴はさまざまです。

現在主流となっているTwitter、Instagram、Facebookについても、その利用者層やSNSとしての機能、特色はそれぞれ異なります。

その当時の流行で利用者数が変わることもあるでしょう。

では、ソーシャルリスニングをする時には、どのSNSに最も注目すればいいのでしょうか?

効果的なソーシャルリスニングを行っていくためには、その時のトレンド、ターゲットに合ったSNSを活用する必要があります。

自社のターゲットに合っていないSNSからデータを収集した場合、欲しい情報が得られないばかりか、分析の結果ターゲットとマッチしていない施策を行ってしまい、逆効果になってしまうことも考えられます。

今回は、現在主流となっている「Twitter」「Instagram」「Facebook」の3つのSNSについて、その傾向や特徴について解説していきたいと思います。
 

 

 
 

目次

2018年のSNS動向
ソーシャルリスニングとTwitter
ソーシャルリスニングとFacebook
ソーシャルリスニングとInstagram
まとめ:SNSの特性を知りより効率的なソーシャルリスニングを

 

2018年のSNS動向

まずSNS全体の大きな流れを知っておきましょう。

ソーシャルリスニングをする際には、「Facebookは社会人向け」「Twitterは若年層向け」などのあいまいなとらえ方をするのは危険です。

各SNSの最新データから具体的な利用者層、機能などによる特徴をリサーチし、それを目的とかけ合わせ、対象とするSNSを決定する必要があります。

また、「ターゲットとする国」も改めて明確にしておく必要があります。

世界で利用者数の多いSNSが国内でもそうだとは限りません。

2018年6月時点の各社の発表によると、国内での利用者数が最も多いSNSはLINEとなっており、約7,500万人もの人が利用しています。

次いで多いのがTwitterの4,500万人となっており、次の項目から解説していく3つのSNSのなかでは、最も多くの人に利用されているものと言えます。

しかし、世界的に見ると若干傾向は異なり、Facebookが1位となっています。2018年3月31日時点での月間アクティブユーザーは20億人以上となっています。
(参照:Facebook公式サイト)

また中国などでは「微信(ウィーチャット)」というメッセージアプリが月間で10億人以上の利用者層を得ているという情報もあり、SNSの世界は常に変化を続けています。
(参照:中国微信、月間ユーザー数が10億人突破 成功のカギは?)

ワールドワイドに展開していくことを考えているのであれば、ターゲットにする地域も意識しつつ分析していくといいでしょう。

ソーシャルリスニングとTwitter

 

 
Twitterは日本だけでなく、世界でも使われている人気のSNSサービスです。

ツイート、リツイートに関しては日本語では最大140文字という制限がある分、テキストは端的かつ率直に書かれている傾向があります。

ソーシャルリスニングではキーワードを収集し傾向を分析していくため、「文字数制限がある」という特徴を持つTwitterは不要な情報が入る可能性が低く、相性のいいSNSと言えるでしょう。

また、ほかのSNSに比べて速報性が高いという特徴も持っていて、よりタイムリーな情報が収集できます。

炎上などのリスク対策やプロモーションの効果を早く知りたい場合にも適したSNSと言えます。

年代別の利用者層で見ると、最も多いのが20代、次いで10代、30代となっており、やはり比較的若い世代に対しての分析に向いています。

(参考:総務省「平成28年情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書」)

ソーシャルリスニングとFacebook

 
 

2018年3月のデイリーアクティブ利用者―14億5000万人

2018年3月31日時点での月間アクティブ利用者数―22億人
(参照:Facebook公式サイト)

Facebookの特徴として、インターネット上のコミュニティというよりも、実生活において関わりのあるユーザー間でつながっている傾向があります。

そのため、「趣味嗜好」よりも「職業」「出身地」などに注目して分析を行いたい場合などは定性的な分析がしやすくなる可能性があります。

メッセンジャー機能などはビジネス上のつながりでも利用されることが多く、利用者を年代別に見ても、最も多いのが20代、次いで30代、40代という構成になっており、社会人をターゲットにして分析していく場合にも適しています。

(参考:総務省「平成28年情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書」)

ソーシャルリスニングとInstagram

 
 

インフルエンサーマーケティングの注目度が上がったこともあり、Instagramの利用率は増加を続けています。

「インスタ映え」という言葉は2017年の流行語大賞にも選ばれ、まさに2017年を象徴するSNSであったと言えるでしょう。

Instagramの大きな特徴として、「画像がメインになっている」ということが挙げられます。

以前はソーシャルリスニングを行う対象としては難しいとも言われてきましたが、現在ではAIを活用した画像解析ができるソーシャルリスニングツールもあり、コメントやハッシュタグを検索対象とすることも可能なため、マーケティングにおいてもその重要度が上げています。

ハッシュタグを検索対象とすることで、より話題性のある投稿を収集できます。

デザイン性についての情報を収集したい場合、画像に特化して情報収集したい場合などに適していると言えます。

まとめ:SNSの特性を知りより効率的なソーシャルリスニングを

SNSは、サービスによって独自の色があります。

すべてのSNSを対象に分析する、というのもひとつの方法ではあります。

しかし、SNSから得られるデータの量は膨大で、それをうまく活用するためにはデータのブラッシュアップが非常に重要です。

ターゲットや目的を明確にし、それにマッチしたSNSに注目して分析を行っていくことで、効率的な分析が可能になるのです。

これらを参考にして、「より結果につながる」、「より効果的な」ソーシャルリスニングを実現していきましょう。
 
 
 

 

 

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・ソーシャルリスニングとは?概要や方法について
 

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ソーシャルリスニングのメリット【マーケティングへの活用術解説】

「Crimson Hexagon」はソリューションを「Brandwatch」ブランドに統合し、より強力なソーシャルメディア・アナリティクスプラットフォームとして生まれ変わりました。
本記事は、弊社のCrimson Hexagonサイト上に掲載している、2018年07月03日付ブログ記事の転載となります。
※ブレインパッドは、2013年より「Crimson Hexagon」と日本国内唯一の販売代理店契約を締結し、ブランド企業を中心に数多くのクライアントにソーシャルメディアアナリティクスツールの導入と活用支援を行ってまいりました。その豊富な実績を評価され、このたび「Brandwatch」からも公式ディストリビューションパートナーに認定されました。

  

今話題のソーシャルリスニング。

「SNSが重要なのは分かるけど、効果ってどうなんだろう……?」

そんな方も多いと思います。

現在SNS利用者は世界中で増加を続けており、今後のマーケティングにおいては欠かせないものになっています。

その膨大なデータを収集し、効果的に活用するためは、目的に応じて分析の仕方を工夫しなければいけません。

そこで今回は、ソーシャルリスニングがマーケティングに与える効果・メリットやデメリット、活用法について解説していきます。
 

 

 
 

目次


ソーシャルリスニングで分かること
ソーシャルリスニングの効果。そのメリットとデメリット
ソーシャルリスニングをマーケティングに活用する
まとめ:ソーシャルリスニングはメリットの方が大きい

  

ソーシャルリスニングで分かること

ビッグデータという言葉が注目されるようになり、散在する情報を収集し、分析してマーケティングに活かすことが当たり前の時代になりました。

以前から「消費者目線のマーケティング」は重要視されていましたが、従来のマーケティングにおいては、アンケートによる消費者の意識調査、Web上でのユーザー動向の分析などが活用され、得られる情報の母数や定性的なデータは分析しづらいという点に課題がありました。

それらの課題を解決する可能性を秘めているのがSNSであり、ソーシャルリスニングであると言えるでしょう。

「投稿」という限りなく消費者の本音に近いデータを分析するソーシャルリスニングでは、

  • 口コミや評判
  • ブランドイメージ
  • 消費者のニーズ
  • 風評被害や炎上などのリスク
  • 広告施策の方向性(成否)

などを、「消費者の心情」という部分も含めて分析することが可能です。

また、FacebookやTwitterなどのSNSには、「つながり」という大きな武器があります。投稿の内容だけでなく、投稿したユーザーのフォロワー数やその属性を見ることで、より大きな影響力のある層に絞り込んだマーケティングができるようになります。

SNS上に発信されるユーザーの情報は、「本当の消費者のインサイト」をとらえることができる有効な情報と言えるでしょう。   

ソーシャルリスニングの効果。そのメリットとデメリット

ソーシャルリスニングのメリット

ソーシャルリスニングの一番の魅力は、「より消費者目線のマーケティングができる」ということです。

以前は一部のアンケート結果や、顧客対応の際に出てくるクレームなどから消費者の声を集めていました。

ソーシャルリスニングを行うことには、大量のデータやさまざまな視点からの意見を収集できるということに加え、「競合他社を消費者がどうとらえているか」を分析できるというメリットがあります。

自社と競合への消費者意識を分析できるということは、「ペルソナ設定」や「ベンチマークの設定」にも役立ちます。

今まで、ペルソナの設定については自社サイトやランディングページなどのアクセス状況や、既存顧客の層など、自社で蓄積してきた情報を活用することがメインとなっていました。

その場合、「関心は持っているけど購入していない」などの潜在顧客について考慮することが難しいという課題がありました。

自社で初めて取り扱うサービスの場合、競合の情報が足りずにあいまいな予測からペルソナ設定をしてしまうことも考えられます。

SNSでは既存顧客に限らず、「自社や競合に関心のある人」をデータとして収集することができるため、新規に始めるサービスでも、潜在顧客を考慮しペルソナ設定をしていくことが可能です。

この点はベンチマークの設定の際にも同じように役立ち、競合に対する消費者の反応を加味して自社との比較ができるようになります。

ソーシャルリスニングのデメリット

ソーシャルリスニングのデメリットは、「情報量が膨大なため、精査が難しい」というところにあるでしょう。

SNS上の投稿は非定型的で、同じ単語でも使う状況や人によって意味合いが変わってきます。

このようなデータを収集し、狙い通りに精査するためには、ソーシャルリスニングツールをうまく活用する必要があります。

また、顧客目線のマーケティング活動を意識しすぎるあまり、商品が陳腐化してしまうリスクも考えられます。

母数が多い意見に合わせた改善を繰り返していった結果、競合と同じような商品・サービスができあがる危険性があるからです。

ここからは、そういったことを避けるために、「どのようにソーシャルリスニングをマーケティングに活かしていけばいいのか」について解説します。
  

ソーシャルリスニングをマーケティングに活用する

SNSが普及し、消費者の声がより重要になった今、マーケティングにソーシャルリスニングを活用していくには、どのようにすればいいのでしょうか。

重要なのは、「キーワードの選定」です。

ソーシャルリスニングのひとつめのステップとして、「指定のキーワードを含めた投稿」をデータ化することになりますが、そのキーワードを何にするかが、分析結果の質と、その後の精査の手間に大きく影響します。

また、実際に抽出されたデータを、投稿の内容を吟味しながらカテゴリ分けすることも重要です。

ブランドイメージ調査への活用

「消費者の本音」により近いソーシャルリスニングはブランドイメージ調査とは非常に相性がいいと言えます。

消費者が何に興味を持っているのか、商品・サービスについて何を価値として感じているのか、どういう場面で利用しているのか。こうした漠然とした概念に対して、ソーシャルリスニングを通じて推し測ることができます。

企業側がブランドイメージを考える時は、どうしても「会社全体」「顧客対応」「商品」など、明確に分けて考えがちです。

実際に消費者が持っている意識はそこまで明確なものばかりではなく、

  • これを改善してほしい
  • 使用した体験談
  • 値段も品質も満足しているけど好きじゃない
  • 企業側の想定していない利用シーン

など、さまざまな内容があります。

企業側の視点から考えるのではなく、何よりも消費者目線で考えること。

これが重要です。

サービス改善への活用

消費者からの問い合わせやアンケートの結果でサービス改善の意見が出る際は、顧客側に「改善点」に対する明確なイメージがあることが多い傾向があります。

「何となくここが嫌だ」など、あいまいな感情からのネガティブな意見は収集が難しいでしょう。

ただ、そんな「何となく」のイメージを抱いている消費者はとても多く、それをデータ化し、傾向をつかむことはサービス改善の大きな手がかりになります。

またソーシャルリスニングでは投稿の月、日、時間などに絞って分析していくことも可能なため、時系列で投稿の推移を見ていくことも重要です。

プロモーションの効果測定への活用

ソーシャルリスニングでは、よりリアルタイムで広告の効果を見ていくことができます。

ただ、「投稿件数」などの数値のみを見てしまうと、広告のクリック率や表示回数を見ているのと大差がなくなってしまいます。

大事なのはそのユーザーが広告に対して「どんな印象を抱いたか」「購入までのどの段階にあるか」を分類し、その傾向を把握することです。

それによってプロモーションの内容に関しても、より具体的な改善を図っていくことができます。

競合比較への活用

ソーシャルリスニングで競合比較を考える際には、一定の期間に絞り「会社名」「サービス名」「関連投稿」などについて、自社と競合の件数をグラフ化し、比較するといいでしょう。

そして件数を比較したあとは、「投稿のボリューム」「内容」など、より詳細な分析をしていくことで、消費者の抱くイメージの比較を分かりやすく分析できます。

競合に関する投稿が突発的に伸びた時などは、リアルタイムに競合の施策に気づくきっかけにもなるでしょう。
  

まとめ:ソーシャルリスニングはメリットの方が大きい

SNSで得られるデータは、従来のマーケティングに利用されるデータに比べて、より消費者に近く、より信頼性の高いデータとも言えます。

自社の戦略や目的に沿ってソーシャルリスニングを行うことによって、効率的に事業へ反映させることもできるでしょう。

そしてツールを使うことで、大量なデータを整理する手間を省くことも可能なため、時間や人が足りないという企業でも取り組める内容です。

分析結果を活用し、消費者のニーズに合ったマーケティングを進めていきましょう。
 
 
 

 

 

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