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Brandwatchの未来:
Digital Consumer Intelligence(DCI)

※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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