【第3回】Brandwatchユーザー会レポート「ご利用企業様同士のつながりからヒントをつかみ、一歩先のアクションへ」

こんにちは。ブレインパッドBrandwatchチームの重森です。

2022年11月11日(金)に、3回目となる「Brandwatchユーザー会2022」を開催いたしました。

ご好評いただいたことを受け、前回と同様、第一部ではBrandwatch導入企業様の分析・施策事例講演会、第二部ではBrandwatch導入企業様同士の情報交換会を実施いたしました。
 

 

 
 

ユーザー会の目的

「ご利用企業様同士のつながりからヒントをつかみ、一歩先のアクションへ」と題し、皆様に「どのように分析し、どのようにアクションに活かしていくか」のヒントを得ていただくことを目的として開催いたしました。

第一部: 4企業様の事例講演会

 Brandwatchを長くご利用いただいている企業様から最近導入された企業様まで、幅広くご参加いただきました。本ブログでは、当日の様子をハイライトでご紹介します。

1. 株式会社オン・ザ・プラネット様:仕事に対する悩み分析

オン・ザ・プラネット様は、コストコンサルティング事業、ライフサポート事業、教育事業、ソーシャルメディア事業など幅広く事業を運営されています。

ソーシャルメディア事業では、企業アカウントを伸ばすためにSNSデータを活用したTwitter運用・コンサルティングサービスを提供されており、世の中のトレンドやユーザーの情緒を捉えていきながら、企業アカウントからの発信内容を考案する取り組みをされています。

講演では、Twitterのアカウント運用でフォロワー数を伸ばしていくため、勝つ、かつユーザーの反響を得るためには、感覚的な運用だけではなくサービス対象であるユーザーの普段の投稿を分析し、直近ユーザーが関心のある事柄(テーマ)を発信することが重要であることをお話いただきました。

 

2. 大手代理店A様:広告業界におけるBrandwatchの多面的な活用例

企画プランニング、商品開発、企業コンサル、レピュテーション調査といった多岐にわたる業務にソーシャルボイスを役立てている大手代理店A様の講演では、広告業界でソーシャルメディアを重視する意味のお話から、様々な業務領域で様々なアイデアでBrandwatchを活用されている事例をお話いただきました。

多種多様な職種の人材がいるからこそのご活用方法で、Brandwatchを活用したソーシャルリスニングの可能性を示唆していただきました。

3. 大手事業会社B様:~SNSを軸に、チームビルディングへ―~
『ツイッターニュース』の取り組み

SNSデータを含めた様々なデータを分析し、市場のトレンドやお客様のコンセプトに合わせた提案を行っていらっしゃる大手事業会社B様の講演では、SNS分析を介したマーケットインとプロダクトアウトの融合を目指して行っている  「ツイッターニュース」のお取り組みとその成果についてお話をいただきました。

社内でSNS分析に対しての意識醸成を図っていくためには、定期的にSNSから読み解ける情報を配信していくことが重要で、その取り組みを続けていくことで開発部とマーケティング部との共通言語化を進めることにまでつなげていらっしゃいました。

4. 株式会社明治様:生活者の食事に関する分析

明治様は、「食と健康」のプロフェッショナルとして、安全・安心で健康価値にこだわった商品・サービスを、幅広い世代のお客様に提供されています。

 講演では、自社製品やキャンペーンのSNS分析だけではなく、消費者が健康的な食生活を送る上での困り事、改善できそうな事をSNS分析でいち早く発見できるような仕組みづくりについての取り組みをお話いただきました。

5. 株式会社ブレインパッド:Brandwatchプロダクトロードマップのご説明

この一年間で大きな進化を遂げたBrandwatchの振り返りを行いつつ、今後さらなる進化を目指したロードマップについて共有させていただきました。

Brandwatchで「ソーシャルに関わるすべての作業がオールインワンでできるように、市場で最高のソーシャル・スイートを提供する」というミッションに向けて、Brandwatchチームは新たなスタートを開始しています。

 

第二部: Brandwatch導入企業様同士の情報交換会

冒頭に味の素様、日本放送協会(NHK)様より、Brandwatchの活用状況および悩みごとを共有いただきました。

その後、三人一組のルームを設け、フードデリバリーサービスを楽しんでいただきつつ情報交換会を開催いたしました(私達ブレインパッドのBrandwatchチームも同席)。

皆様のお話を伺うと、分析結果を施策へ落とし込む方法や、社内浸透の難しさ、市場予測や未来予測の難しさなどを、各社様が実体験を交え、意見交換をなされておりました。

SNS分析を取り組まれている皆様が同様の課題にぶつかっていることの安心感などもあり、終始和気あいあいとしたお時間を過ごされていた印象でした。

SNS分析を取り組まれている皆様が、業種業界問わず課題に対する解決案の意見交換をされておりました。

「普段あまり関わることがない企業様とお話できて有意義な時間でした」「自分と同じ悩みを持っている担当者様と会話することができて解決案についてもディスカッションできました」など嬉しいお言葉をいただきました。

異業種同士の方々の真剣なコミュニケーションから新たな分析案や施策案が出てきた場面も多く見られ、つながりが生まれることの大切さが感じられた情報交換会となりました。

次回のBrandwatchユーザー会もご期待ください!

情報交換会にご参加いただいた企業様からのやる気にあふれた数々のお言葉から、今回のユーザー会を通して、皆様に「どのように分析し、どのようにアクションに活かしていくか」について、何らかのヒントを得ていただく場をご提供できたのではないかと感じております。

Brandwatchチームでは、これからもご利用企業様の悩みに寄り添い、解決していける「ユーザー会」や「情報交換会」を継続的に開催していく予定です。

チーム一同、また皆さまにお会いできることを楽しみにしております!

 
 
 

 

 

マーケティングリサーチツールBrandwatchについて

・機能紹介
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【第2回】Brandwatchユーザー会レポート「活用事例4社公開」

こんにちは。Brandwatchのカスタマーサクセスを担当している新谷です。

2021年11月11日(水)に、マーケットリサーチ・ソーシャルアナリティクスツール「Brandwatch(ブランドウォッチ)」としては2回目となるユーザー会、「Brandwatchユーザー会2021」を行いました。

Brandwatchを長くお使いいただいている企業様から、最近導入された企業様まで幅広くご参加いただきました。本ブログでは、当日の様子をハイライトでご紹介します。
 

 

 
 

Brandwatchユーザー会2021とは?

「SNS分析の結果をビジネスに活かす方法とは?」と題し、Brandwatchを現在利用している企業様向けに分析していく上でのヒントを得ていただきたいという思いで開催しました。

4企業様の「Brandwatchでの分析結果をビジネスに活かした例」の動画を放送

昨年に引き続き、今年も新型コロナウイルス感染防止のため、オンラインで事前収録した動画を放送いたしました。

①株式会社 CyberZ 様:「サービスの強みから紐解く会話量分析と、トレンドを生む企画設計」

CyberZ様は、インターネット広告における運用・効果検証を中心とした広告代理事業を展開されています。ダイレクト領域のみならずブランディング領域まで含めた幅広いマーケティング事業を行っています。

講演では、企画を考える際にサービス名や競合を調べるだけではなく、サービスの強みに紐づく市場の声を関連付けて分析することが重要であることをご説明いただきました。また、市場で起きている「ユーザーの感情」を利用することで話題を生み出した企画の事例もお話いただきました。

②アイティメディア株式会社 様:「ねとらぼ調査隊的 Brandwatchを活用した記事の作り方」

アイティメディア株式会社様は、ネット上の旬な情報を国内外からジャンルを問わず幅広く紹介する『ねとらぼ』など多数のメディアを展開されています。

講演では、「Brandwatch Search」の簡易分析機能で、直近30日の投稿量を見てテーマの選定をする方法をご説明いただきました。更に「トップハッシュタグ」の機能で深掘りすることで、「どのような内容で盛り上がっているか」を瞬時に把握し記事作成に役立てている事例をお話いただきました。

③株式会社カカクコム 様:「ユーザーの声を聴く~SNSモニタリングは、サービスをより良くすることが出来るのか?」

株式会社カカクコム 様は、「価格.com」や「食べログ」等の多様なWebメディアを運営されていて、従業員の皆さま全員に「ユーザー本位」を意識する。という企業文化が根付いていらっしゃいます。

講演では、SNS上の声も「貴重なユーザの声」と認識して、BrandwatchのTwitter全量データから自社に関する声を1件も漏らさずに確認している事例をお話いただきました。 また、ダッシュボードのカスタマイズ性や柔軟性を活用し、短時間に素早く関連部署に情報を届けることができている点もご説明いただきました。

このように、ユーザーの声を関係部署に届ける小さなアクションも毎日繰り返すことで、ユーザーのより良い生活につなげるきっかけとすることが出来ていることもお話をいただきました。

④株式会社ガイアックス 様:「ソーシャルリスニングによる消費者インサイトの発見とその活用」

株式会社ガイアックス 様は、「人と人をつなげる」をミッションに、ソーシャルメディアの活用とシェアリングエコノミーに注力されています。クライアントのマーケティング課題の解決を目的としたSNSの分析にBrandwatchを活用されています。

講演では、Brandwatchのデータ量の多さや柔軟なカテゴライズ機能を活用して「消費者インサイト」を発見する方法をご説明いただきました。また、インサイトを刺激し、UGCを増やしていく具体的な施策を考える方法もお話いただきました。

以下は、施策を実施いただいた後の効果を計測したグラフとなります。

ブレインパッドからの講演 について

講演①:SNS分析の必要性と各社様の取り組み状況について(営業:服部より)

世の中がデジタルシフトしてきている中で「SNS分析の必要性」について利用企業様からよく聞く課題と、それに対する各社様のSNS分析に対する取り組み状況をお話させていただきました。

講演②:投稿を「汎用的なカテゴリ」に分けて示唆を得ていくTipsについて(カスタマーサクセス:新谷より)

Brandwatchで「汎用的なマーケティング視点のカテゴリ」を作ることで、より短時間に効率良く施策の企画に役立つ「ユーザーの声」を発見する方法をお話させていただきました。

ユーザー会を終えて

ユーザー会後に「ご利用企業様同士の意見交換を行える場」として、オンライン形式の「情報交換会」も実施しました。

 グループA:【リスクマネジメント】SNS炎上の傾向と対策 ~事前の体制構築が重要!~

 グループB:ご利用企業様同士の情報交換(オンラインでの名刺交換)会

フードデリバリーサービスを活用し、私達ブレインパッドのBrandwatchチームも同席させていただきました。

ご利用企業様同士の情報交換によって、各企業様の自社取組みへの気付きとなるような会話が多くされていました。また、ご利用企業様が試行錯誤しながら「本当にこの分析の進め方で良いのか」と自問自答しながら進めていることと、このような横連携の場が求められていることが感じられ、私達のカスタマーサクセスの上での大きな気付きにつながりました。

Brandwatchチームでは、これからもご利用企業様の悩みに寄り添い、解決していける「ユーザー会」や「情報交換会」を継続的に開催していく予定です。チーム一同、また皆さまにお会いできることを楽しみにしております!
 
 

 

 

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第49回衆議院議員総選挙に関するソーシャル分析結果

こんにちは。ブレインパッドBrandwatchチームの重森です。

第49回衆議院議員総選挙が10/31に行われました。

Twitter上ではどのような投稿がなされていたのか、Brandwatch Consumer Researchを使用して、2021/10/6-10/19までの衆院選や政党名を含めて投稿されたツイートを収集し、分析や比較を行いました。

なお、本記事は、特定の候補者を支持するものではなく、あくまでもツールを使用したソーシャルメディア分析の結果や傾向をまとめたものとなります。ご承知おきください。
 

 

 
 

第48回衆院議員選挙と第49回衆院議員選挙の比較

横浜市長選挙での与党系候補の敗北、菅総理の辞任の表明、自民党総裁選挙、そして岸田内閣の誕生と目まぐるしい中での衆院選となりました。

第49回衆院選では、自民党・公明党の連立与党は前回と同様ですが、野党側では立憲民主党を中心に野党共闘が成し遂げられ、5党の候補が一本化され激しい選挙戦が繰り広げられました。

衆議院解散前である10月9日~10月13日時点では、立憲民主党の投稿量が増加したものの

衆議院が解散された10月14日~公示10月19日時点では、自民党の投稿量が111万5千件と最も多く、次いで共産党(71万3千件)、立憲民主党(66万7千件)となりました。

2017年に行われた前回の衆院選を確認すると、衆議院解散前後には、希望の党や立憲民主党の投稿量が多かったものの、公示のタイミングでは投稿が激減する形となっており、今回の立憲民主党の投稿推移と似通った点が見受けられました。

 

【2021年】各政党の投稿量推移

 

【2017】各政党の投稿量推移

 

▼衆院選に関する投稿の内容は?

次に、衆院選全体でどのような投稿がなされているのか確認してみます。

前回の第48回衆院選では、政策に関する具体的な単語の投稿が顕著でしたが、

今回の第49回衆院選は「#わたしも投票します」(5万7千件の投稿)、「選択」(3万8千件の投稿数)など、投票をして自分の意見を表明することの大事さが出ているかもしれません。

今回は「野党共闘」(3万3千件の投稿)が実現し政権交代を狙う動きも活発であり、より1票の大事さが表れており、日本全体がより投票を行うことへの意欲関心があると考えられます。

 

▼政策別の投稿数はどうなのか?

どのような政策に国民が注目しているのか、各政党が掲げる「政策」別での投稿数を確認してみます。

具体的には、以下のテーマを軸にTwitterの投稿量を分析しました。

「新型コロナ対策」「経済政策など」「子育て支援・教育」「年金・社会保障」「外交・安全保障」「憲法」「原発・エネルギー」「ジェンダー・多様性」

 

具体的な政策について投稿量が多かったのは①経済政策(40万4千件)②外交(28万1千件)③新型コロナウイルス感染症対策(23万6千件)、の順となりました。

Twitterのユーザーは、一刻も早くコロナ対策を強化して経済を回し、諸外国と対等な関係を築いていくことを望んでいるのかもしれません。

▼z世代とミレニアル世代での、選挙に対する意識は?

18歳選挙権は2016年の参院選から適用され、若者の政治に対する姿勢や意見も注目されています。今回の衆院選では、若者世代はどのような目線で選挙のことを考えているのでしょうか。Brandwatch Consumer Researchのソーシャルパネルをいう機能を使用して、若者世代をZ世代とミレニアル世代に切り分け、3つの期間(選挙期間、開票~翌日、選挙明け)で選挙に対する意見を比較してみます。

※世代の定義

  • Z世代:1997年から2010年の間に生まれた人々
  • ミレニアル世代:1981年から1996年の間に生まれた人々


※分析を対象とする期間

  • 選挙期間:10/06-10/19
  • 開票~翌日:10/31-11/01
  • 選挙明け:11/02-11/06
     

選挙期間:10/06-10/19

z世代:

「#わたしも投票します」や「投票」に関する投稿が多く見られました。選挙に行き投票することに対しての意見が多いことがわかりました。18歳も含む選挙権を付与されたばかりのz世代ならではの着眼点と考えられます。

ミレニアル世代:

「政策」「政党」「公約」が上位に入ってきており、また「生活」というワードが表示れれているところからも、働き盛りの世代として、より自分の将来をリアルに捉えているように考えられます。

開票日~翌日:10/31-11/01

z世代:

「結果」や「戦後3番目」投票率を気にする投稿が目立ちました。

投票結果に対して不満を漏らす人もいましたが、今後もあきらめず自分の意志を表明していく、と宣言する投稿もありました。このようなことからも、投票を通して意見を主張することの大切さが一定数理解されている印象を受けました。

ミレニアル世代:

「議員」「政治」「政策」「期待」等の投稿に世代ならではの投稿がありました。

正しい野党を育て活発な討論を行い、よりよい政策を推進してもらいたい、という目線で投票を行ったという人もいることがわかりました。こういった目線での投票も、維新や国民民主党が議席を伸ばした要因のひとつかもしれないと考えられます。

ユーザー自身が投票した政党の結果をしっかりと確認し、議席が獲得できて喜ぶ声や、庶民に優しい政治を実現していってもらいたい!、とポジティブな意見がありました。また、ベテラン議員の落選から世代交代を感じる声もありました。

選挙明け:11/02-11/06

z世代:

「若者」の投票した政党についての報道を受けて投稿が集まりました。

自分の小選挙区に国民民主党の候補者がいないので自民党に入れた。与党支持者という訳では無いが、とても他野党に入れる気にはなれない。のような、自分の意見を発信する投稿が目立ちました。

また、自分の選挙区に投票したい人がいない場合「有権者」はどうすればよいのか?といった投稿や、投票方法が記入式ということにも疑問を持っている投稿が見つかりました。

ミレニアル世代:

「公約」実現に向けての動きに注目する投稿が目立ちました。

選挙期間に引き続き「生活」というワードが浮かんできており、自民党の早急な対応が求められていることがわかりました。

 

▼最後に

 いかがでしたでしょうか。今回の選挙では「#わたしも投票します」「選択」などが多く注目されていることから、日本全体で投票を行うことへの高い意欲や関心が見えるように思われます。

投票率は戦後3番目の低さと報道されましたが、前回、前々回と比較してだんだんと投票率も伸びてきていることからも、徐々に選挙に対する関心が上がってきていると言えそうです。

また、若者世代をZ世代とミレニアル世代に切り分けて分析してみると、世代間での選挙に対する意識や意見を特定することができ、非常に興味深い結果となりました。

このように、SNSデータを分析することで、報道や実データだけでは見えづらい、人の感情や思いをより深く理解することができます。

Brandwatch Consumer Researchを活用すれば、SNSデータを様々な角度から深堀分析を行うことができます。

また、ソーシャルパネルを使用すれば、世代ごとのパネル(集団)や、特定の商品に興味があるパネルなどを作成でき、そのパネルが普段どのような投稿を行っているのかを特定、分析することができます。これにより、新たな角度からインサイトを得ることが可能です。

今後もBrandwatch Consumer Researchの豊富な機能を使った分析結果をご紹介していく予定ですので、ぜひお楽しみに。
 
 
 

 

 

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Brandwatchのテレビデータ分析で新しいインサイトを見つける4つの方法

※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(イギリス)の許可を得て翻訳転載しています。翻訳元

Kintetiqとの新しい統合により、クロスチャネルのペイド、オウンド、アーンドコンテンツのレポート方法が変わります。

本日、Brandwatchは、ブランド向けリアルタイムTVインテリジェンスのパイオニアであるKintetiq社との新たなパートナーシップを発表します。

マーケティング担当者は長年にわたり、マーケティングへの統一的かつ総合的なアプローチを反映した分析プラットフォームを求めてきましたが、チャンネルごとのソリューションに頼る状況が続いていました。

85カ国以上、2,600以上のテレビ局から集められたKinetiqのデータをBrandwatchに導入することで、デジタルとテレビのデータを1つのプラットフォームでシームレスに見ることができ、マーケターやアナリストはインサイトを発見、整理、配信することができます。

Kinetiq社が保有する独自のデータをBrandwatchの業界最先端の機械学習技術で分析できることで、新たな可能性が広がります。ここでは特に、クロスチャネルのペイドコンテンツ、オウンドコンテンツ、アーンドコンテンツのレポート方法を変更する、4つの機能に焦点を当ててご紹介します。
 

 

 
 

ブランド認知度を360°把握する

TVデータを活用すると、ブランドが消費者の間で話題になっている場所や見られている場所の全体像を把握することができます。ソーシャル、オンライン、TVのすべてを1つのレポートでリアルタイムに追跡することができます。

Kinetiqのデータは、ブランドが受けているテレビ露出のレベルを示し、以下のように区別することができます。

  • ペイドの場所とアーンドの投稿
  • ブランドが登場した市場 – ローカル、ナショナル、グローバル
  • いつ、どこで、ブランドが「聞かれた」のか(クローズドキャプションを追跡することで、ブランドについて言及している人の声を聞く)。

Brandwatchのオンラインデータと同様に、競合他社も同じようにモニターすることができ、各メディアでの継続的なトータルシェアを測定することができます。

危機の全ライフサイクルを監視する

ソーシャルメディアの台頭以降、ブランドは、より速く、より複雑な新しい広報サイクルへの対応を学ばなければならなくなりました。危機の発生を察知するのに、いくつかのニュースメディアを注視していた時代は終わりました。

ソーシャルメディアは、良いニュースも悪いニュースも世界中に広める触媒の役割を果たしており、ソーシャルメディア上で起こったことがニュースになることも多くなっています。

ブランドは、風評被害の脅威が発生している場所を検出するために、メディアの状況を完全に、リアルタイムで把握する必要があります。ソーシャルメディアからテレビへ、あるいはその逆へとストーリーが移行しているかどうか、またどのように移行しているかを理解することで、ニュースがどのように展開するかを予測し、適切なタイミングで適切な対応策を講じることができます。

例えば、ウェブの片隅で話題になっていても、メディアに取り上げられていない場合は、放っておくのが最善の策かもしれません。一方で、ソーシャルメディアのユーザーが、地方の小さなニュースに掲載されるほどの注目を集めている場合は、声明を発表して全国的な報道の反応を先取りすることも意味があるかもしれません。

Brandwatchのアラートは、テレビ報道の変化を検知し、ニュース速報への対応の準備を始める必要がある人に即座にメールを送信することもできます。

 

メディア報道のドライバーを発見

Kinetiqのデータは、BrandwatchのAIを搭載したすべてのテキスト分析機能を使用して分析することができます。つまり、データをセグメント化して、より微妙なタイプの報道の傾向を観察することができます。

ブランドがニュースステーションで繰り返されるようなヘッドラインにヒットすると、テレビの報道が急上昇する傾向があります。このような急上昇を追跡することは重要ですが、大きなニュースや財務報告を除外して、次のようなことを監視することもできます。

  • ライフスタイル番組やレビュー番組での自社ブランドの話題
  • チャットショーでの有名人によるブランド名の言及
  • テレビドラマでのオーガニックプロダクトプレイスメント

Custom Classifiersを使えば、さらに一歩進んで、機械学習を利用してテレビデータを報道の要因別にセグメント化し、テレビやソーシャルメディアで製品がどのように語られているかを比較することができます。あなたのブランドは、憧れの存在として見られているのか、それとも価値のあるものとして見られているのか?人々はブランドのコアバリューを連想しますか?これらの認識は、メディアによってどのように異なるのでしょうか?

広告戦略の効果を測定する

これらの質問に答え、同様の方法で競合他社をモニターすることで、ブランドエクイティを構築する上でのメッセージングの効果を把握することができます。また、テレビ広告、イベントスポンサー、製品配置などの戦略の効果をより直接的に測定することもできます。

有償広告と無償広告を比較することで、テレビ報道に与える影響を確認したり、スポンサーイベントでのロゴを追跡したりすることができます。しかし、ソーシャルデータを加えることで、「セカンドスクリーン」でも広告の広がりを追うことができます。例えば:

  • 広告が放映されているときに、広告について投稿している人を追跡する
  • スポンサーシップが目につくイベント中のソーシャルチャッターの変化を監視する
  • 実際の需要を喚起するための広告の効果を把握するために、「購入意図」を分離する。

これらのブレンドされたインサイトは、テレビとソーシャルのキャンペーンをどのように調整するかを計画するのに役立ちます。広告自体が話題になることが多い場合は、認知度を高めるためにオンライン版を共有したり、ソーシャルcall to actionを広告に入れたりすることをお勧めします。

視聴者が製品についてより一般的に話している場合は、注目を集めている間に、特別オファーへのリンクをフォローアップするとよいでしょう。テレビとソーシャルが共生関係にあることは間違いありません。マーケターが知りたいのは、この関係がどのように機能しているかということです。

人々がテレビで見聞きしたことは、オンラインでの話し方に影響を与えるのか、それともソーシャルメディアがテレビやニュースのアジェンダを決めるのか?また、最も重要なことは、ブランドがこのマルチスクリーンの世界で最も効果的に機能するようにコンテンツ戦略を最適化するにはどうすればよいかということです。

KinetiqとBrandwatchの新製品は、マーケティング担当者がこれらの疑問に答えられるようにサポートします。

この統合を実際にご覧になりたい方は、当社の専門家とのミーティングをご予約ください。
 
 
 

 

 

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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

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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。

 
 
 

 

 

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【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。
 
 
 

 

 

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。

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。
 
 
 

 

 

マーケティングリサーチツールBrandwatchについて

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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。

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。
 
 
 

 

 

マーケティングリサーチツールBrandwatchについて

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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。

【第1回】Crimson Hexagonユーザー会レポート「活用事例2つ」

「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、2019年10月30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。

  

こんにちは。Crimson Hexagonプロダクトマネージャーの奥野です。

2019年10月11日(金)に、ソーシャルメディア分析のプラットフォーム「Crimson Hexagon Forsight™ Platform(クリムゾンヘキサゴン・フォーサイト・プラットフォーム)」として初となるユーザー会を開催しました。

Crimson Hexagonを最近導入された企業様から、長年お使いいただいている企業様まで幅広くご参加いただきました。本ブログでは、当日の様子をハイライトでご紹介します。
 

 

 
 

Crimson Hexagon ユーザー会とは

ユーザーの皆様へ、ソーシャルメディア分析の活用のヒントを提供することを目的としたイベントです。
活用事例の共有の他に、ユーザー様同士の情報交換・ネットワーキングの場として活用いただければという思いで開催いたしました。

第一回目のテーマは、『ソーシャルメディア・アナリティクス』

ソーシャルリスニングにおいては昨今、自発的に発生したソーシャルなどのデータだけではなく、能動的に収集するサーベイデータ、そしてビジネスで発生する社内データを統合し、今までのマーケティングリサーチの方法を刷新するソーシャルメディア・アナリティクスが必須となってきています。

そんな中、Crimson Hexagonは2018年11月1日、同じくソーシャルメディア・アナリティクスの世界的トップベンダーである「Brandwatch」と経営統合しました。これにより、ソーシャルメディア・アナリティクスを実現する双方の強力な機能を統合したプラットフォームが開発されています。

この統合プラットフォームの誕生を前に、Crimson HexagonとBrandwatchのそれぞれの特徴を活かした分析の成功事例を、Crimson Hexagonのユーザーである朝日新聞の須藤氏と、BrandwatchのRikki氏に発表いただきました。

「Forsightを朝日新聞ではこう使っている!」
株式会社朝日新聞社 須藤様
朝日新聞の技術部門のエンジニアとして入社後、記者に転向し現在は編集委員と活躍されている須藤氏に、朝日新聞でのソーシャルデータの活用を紹介いただきました。

朝日新聞社は、ソーシャルデータから巷で噂になっているトピックや最新の情報をいち早く察し、情報のエビデンスを確認後、記事として掲載しています。

① お菓子のステルス値上げ

お菓子の販促キャンペーン分析では、ポジティブやJOY等の感情分析から、消費者が『楽しさ』を表現していることが伺えます。しかし、投稿内容分析から抽出された頻出単語を確認すると、『短い』という単語が僅かながらも存在していました。

そこに着目し、『短い』という単語が含まれる投稿内容を確認すると、『お菓子の長さが以前より短くなっているのでは?』という意見が多数存在していることがわかりました。「事実上の値上げなのではないか?」という”ステルス値上げ”の可能性が出てきたため、事実確認をすべく、実際に製造業者へ問い合わせてみました。その結果、製造内容に変更はなく、消費者の勘違いだったということがわかりました。

実際にはこの噂は事実ではなかったため、記事としてはボツにはなったのですが、SNS分析から、このような新たな可能性の発見を得ることができました。

A搭載機能から検知できる感情分析

➁SMAP解散

朝日新聞ではSMAP解散に関する一番早い投稿を検知しました。総投稿数は爆発的に多くはないものの、ユニークアカウント率(*1)が高いことが分析結果からわかりました。このことなどから、朝日新聞ではSMAP解散は社会現象になると予測し、SMAP解散に関する記事を継続的に掲載しました。

(*1)ユニークアカウントー:投稿数ではなく投稿ユーザー数

総投稿数とユニークアカウント数

上記のとおり朝日新聞様では、社会のトレンドをいち早く検知し、メディアに必須なリアルタイムでの記事化を実現するだけでなく、国民が注目するトピックを予測分析することで、読者が求める情報を提供していることが伺えます。全国紙でありながらも、このような芸能ニュースをトップレベルで扱うことができたのは、ソーシャルメディア・アナリティクスによる定量的な分析結果がもたらした意思決定によるものです。

続いて、Partnerships Sales Engineerとしてクライアントやパートナー企業に最適なソリューションをアドバイスしている、BrandwatchのRikki氏に事例やケーススタディーを教えていただきました。

Brandwatchの分析「Brandwatch Analyticsの活用事例」
Brandwatch Rikki氏

①  Tesla, Inc

電気自動車や、その関連商品を製造・販売しているTeslaでの事例です。

電気自動車のような新しい市場には、ソーシャルデータ内でのブランドに関する意見はわずかなため、ブランドに対する意見分析は非常に困難です。

そのような中において、Teslaは適切なプロモーションを実施するためにジオロケーションデータ(エリアデータ)の分析を実施しました。

その結果、メキシコでテスラの需要が最も高いことが判明しました。それだけでなく、ブランドの立ち上げがメキシコ全土から海外に波及するにつれて、どのメッセージが最も共感されるのかもデータから導き出すことができました。

豊富なデータから導き出されるターゲット層のエリア分布

リアルタイムで可視化できる投稿内容の分類とその割合

➁KFC(導入事例ではなく、Brandwatchが独自に行った分析)

2014年8月11日、KFCのポテトが不味いという投稿がされました。

面白いことにKFCオフィシャルがその投稿をフォローしています。それはポテトを改良して発売する予定があったためと推測しました。

11月初旬、KFCはポテトを「分厚く」改良し、販売しました。ところが残念なことに、同年10月~12月にかけてKFCのポテトに関するネガティブな投稿は増え続けました。

投稿内容を分析してみると、ポテトの厚さに関しては改善されたものの、パサパサした感じが強調されてしまったことが要因でネガティブな投稿が増えていました。

このことから、ユーザーにとって厚さではなく質や食感の方が重要だったことが伺えます。豊富なデータと柔軟に可視化できる環境があれば、スピーディーにブランド戦略の組み立てや効果測定を実行できたかもしれません。

KFCポテトに関する投稿とKFCのプロモーション

調査したい軸をカテゴライズし柔軟に可視化できる機能

​​​​​​​続いて、当社の奥野より、実際に起こり得る市場調査を想定しロールプレイ形式でCrimson HexagonとBrandwatchの分析フローをお話ししました。

CrimsonHexagonとBrandwatchの特徴的な機能とその比較
株式会社ブレインパッド 奥野

今回のロールプレイの「役割と調査目的」として、”マーケティング担当でコンビニコーヒーの比較する必要があったら、どのようにしますか?”というテーマでの分析方法を紹介します。

Crimson Hexagonを使った分析

Crimson Hexagonのカスタムカテゴリとセンチメント分析の組合せで実現します。

Crimson Hexagonの機能により、マーケティング担当者が考える購入要因をカテゴライズします。この機能は購入要因別に投稿数の時系列での変化や、割合を分析することが可能です。また、そのカテゴライズされた要因別のポジネガを確認することができますので、競合他社に対しての優位な部分と、劣る点を消費者視点で確認します。

ユーザーカスタマイズが可能な目的別のカテゴライズ分析(Crimson Hexagon)

カテゴライズされた分類をポジネガ分析(Crimson Hexagon)

Brandwatchを使った分析

Brandwatchは、様々な機能(クエリ、カテゴリ、タグ、ルールなど)を適用し、複数の軸を掛け合わせて分析することが可能です。

Crimson Hexagonでもフィルタリング機能を駆使し、別軸の掛け合わせは可能ですが、Brandwatchはより簡単でスピーディーな分析ができます。

例えば、「コンビニ × 味覚・嗅覚」に関する分析、「購入要因 × コンビニ」に関する分析は、5分もかからず結果を作成することが可能です。

ルール決めをしたカテゴリー設定を保存することができるため、保存済みのカテゴリーをいつでもダッシュボードへ適用できます。また、グラフ指標も柔軟な選択ができるので、分析結果の表示を棒グラフや円チャートなどに適宜変更することも可能です。

コンビニ × 味覚・嗅覚に関する分析 (Brandwatch)

購入要因 × コンビニ に関する分析  (Brandwatch)

Crimson Hexagonは最先端のAI技術を特徴とし、Brandwatchは優れた可視化機能が備わっていますが、今後、これらの機能が統合されていく事が期待されます。

ユーザー会を終えて

ユーザー会後に開催された懇親会では、ユーザー様同士で活発な情報交換もされていました。当社のメンバーも、ユーザーの皆様と沢山の活用例や課題、ご意見を伺うことができ、私達にとっても大変貴重な時間となりました。

Crimson HexagonとBrandwatchの統合プラットフォームは、Brandwatch Consumer Researchとして2019年10月よりご提供を開始していますので、当社でも引き続き情報をお届けしていきたいと思います。

ユーザー会は、今後も継続的に開催する予定です。BrainPadチーム一同、また皆さまにお会いできることを楽しみにしております!
 
 
 

 

 

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